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Professionisti del futuro #3. Come lavorare con i Big Data

Il terzo appuntamento di “Professionisti del futuro” è dedicato ai Big Data. Prodotto delle comunicazioni elettroniche e della diffusione dei dispositivi elettronici, questi sono ormai uno strumento di lettura delle dinamiche socio-economiche in corso, diventando utili sia per le aziende che per le istituzioni.  

Quali sono le figure richieste e le giuste competenze per entrare in questo segmento dell’economia digitale? Ne parliamo con Salvatore Nappi, Responsabile Marketing Offerta IT di TIM.

Per capire il fenomeno basta dire che nel 2020 saranno prodotti dati per 40 Zettabytes (un’unità di misura pari a1021 byte), una quantità trecento volte superiore a quella del 2005. Questo spiega una delle quattro caratteristiche principali dei Big Data, riassunte nelle quattro V: volume, velocità, varietà e veridicità.
L’aspetto quantitativo non è quello principale. L’eterogeneità del dato, la sua rapidità nell’essere generato e veicolato sono i fattori chiave che rendono i Big Data rivoluzione “l’oro della quarta industriale”. In questo scenario servono delle figure professionali che sappiano gestire e, soprattutto, leggere i Big Data. Data analyst, Big Data architect, data modeler e chief data officer sono solo alcuni dei specialisti maggiormente richiesti dalla aziende e di cui sentiremo parlare ancora per molto.

Potrebbe spiegare, a chi ancora non li conosce, perché i Big Data rivestono un’importanza strategica per tutti gli operatori del mercato e anche per la PA?

Riprendendo un termine utilizzato da un famoso scrittore isrealiano Yuval Noah Harari, oggi “siamo nell’era del dataismo”.

Negli ultimi due anni le informazioni accumulate hanno già superato l’ordine degli Zettabyte: la digitalizzazione permette oggi di generare un universo di informazioni, strutturate e non. Basti pensare al mondo delle Telecomunicazioni, ai pagamenti elettronici, ai canali social, ai sensori meteorologici o ai segnali Gps che costituiscono solo pochissimi esempi di come si possono produrre dati.

La capacità di sapere analizzare e interpretare questi dati costituisce, per le aziende che investono nei Big Data, una leva per poter rimanere competitive e individuare nuove opportunità di mercato a prescindere dal settore merceologico in cui queste operano.

Se si pensa ai benefici che l’analisi dei Big Data può permettere di ottenere è facile intuirne l’importanza strategica. Qualche esempio? Aumentare il fatturato, valutare la dimensione di un mercato, prevedere lo sviluppo della domanda e l’adeguamento della offerta sulla base di profili arricchiti, ridurre i rischi operativi (come l’analisi delle frodi), monitorare gli eventi per potervi rispondere in tempo reale, con implicazioni anche nell’ambito del controllo del territorio e della sicurezza.

TIM si muove da tempo per scoprire i “talentuosi” dei Big Data grazie all’esperienza di BigData Challange e alle attività portate avanti con l’acceleratore WCAP. Quali startup nate in questo campo stanno avendo successo?

Negli ultimi anni TIM attraverso il #WCAP (il corporate accelerator che seleziona, finanzia e accelera startup digitali) è andata alla ricerca di giovani talenti - per lo più appartenenti al mondo dei millennials - che potessero presentare nuove idee di business da incubare. Tra le startup vincitrici dei grant messi in palio e che operano nel settore dei Big Data e Data Analysis ci sono Innaas, DtoK Lab e Alleantia.

Innaas è una piattaforma che, partendo da dati raccolti real time, aiuta le aziende a trasformare dati in informazioni di valore e risultati univoci, utili a prendere decisioni e a migliorare le performance di business. 

DtoK Lab è una piattaforma SaaS che consente anche alle piccole e medie aziende di accedere al mondo dei Big Data eseguendo i task in maniera “contemporanea” su numerose macchine virtuali al fine di ottenere la massima scalabilità.

Alleantia invece propone una soluzione Hardware/Software per il miglioramento dei cicli produttivi nell’industria 4.0 ed è stata anch’essa supportata da #WCap.

La “veridicità” dei dati è uno degli aspetti più dibattuti su questo tema. Cathy O’Neil in un recente TEDtalk dal titolo “L’era della fiducia cieca nei Big Data deve finire”, ha ricordato l’importanza di saperli leggere. Quali sono le figure professionali che possono arginare un loro uso non corretto? Come operano in concreto?

All’interno di sistemi complessi, quali le aziende, molte funzioni di business possono avere interessi e bisogni comuni rispetto all’accesso e all’utilizzo dei dati. Per rispondere a tali esigenze, è sempre più necessario costituire dei team diversificati in cui far confluire le competenze degli esperti di Big Data con gli esperti della materia di cui si vogliono analizzare i fenomeni, procedendo così alla definizione di Big Data Analysis più adeguate a rispondere alle esigenze aziendali. A tal riguardo, le due figure di cui è impossibile fare a meno sono, di conseguenza, il Business Data Analyst, ossia l’analista in grado di interpretare i dati alla luce dei diversi fenomeni online/offline e di stabilire quindi quali possono essere utili o meno al business; il Data Scientist, un professionista con conoscenze e competenze  multidisciplinari (informatica, programmazione, matematica, data visualization, ecc.) che permette all’azienda non solo di sfruttare i dati disponibili per generare vantaggio competitivo, ma anche di creare nuovi modelli di business.

Questo è un elemento dirimente anche rispetto all’evoluzione dei nuovi saperi digitali (basta cercare su Linkedin le skill più ricercati per averne conferma) che investe evidentemente non solo il sistema delle Aziende e il sistema dell’offerta IT ma anche - e soprattutto - quello della formazione di tali saperi: una sfida che sarà un’opportunità per chi la coglierà prima. Anche TIM è in prima linea nello sviluppo dei Competence Center, con investimenti di know how, software e hardware (le piattaforme informatiche necessarie all’analisi dei dati) effettuati sia nella TIM Data Room che nell’ambito di Olivetti.

Per comprendere realmente i Big Data non servono soltanto competenze digitali. Quali sono le altre skill chiave per poter lavorare in questo campo?

Nello scenario dei Big Data reperire ingenti moli di dati, oggi giorno, non risulta essere un’attività estremamente ardua: più difficile è, invece, la capacità di cogliere gli insight mettendo a valore i dati a disposizione attraverso la giusta chiave di lettura. La conoscenza di aspetti di business, come gli effetti di micro e macro-economia o i processi funzionali come il marketing, la produzione o la distribuzione, oltre alla capacità di comunicare con chiarezza al top management i risultati e le raccomandazioni di business conseguenti, completano sicuramente il  profilo di un professionista dei Big Data. Elemento imprescindibile da tutto rimane sempre e comunque la curiosità: chiedersi “perché” può rappresentare la skill più importante di tutte.

Un tema di cui si parla spesso in riferimento ai Big Data è quello legato ai rischi possibili per la tutela dei dati personali. Presto saranno operative le nuove disposizioni in tema di privacy stabilite a livello comunitario. Quale pensa che siano gli scenari futuri per chi si occupa di Big Data management?

L’adeguamento normativo europeo sulla privacy – il cosiddetto General Data Protection Regulation (GDPR) – è un caso paradigmatico di “Innovation by Regulation”, calata  “top down” e con impatti sui processi, sulle organizzazioni e … sui budget aziendali. Lo sviluppo dei Big Data ha una genesi abbastanza differente, nascendo anche “bottom up” da concrete esigenze di mercato in senso lato (anche nel Public Sector). Sebbene ciò inerisca a un mix di competenze abbastanza trasversali, a mio avviso si tratta di una funzione sostanzialmente di “Knowledge management” tanto più efficace quanto più “cablata” all’interno della struttura delle Aziende senza appesantire necessariamente l’organizzazione esistente.

Va da sé che proprio l’esempio del Regolamento sulla Privacy, poc’anzi indicato, ci aiuta a ribadire che le tematiche di riservatezza e trattamento dati, intrinseche al Big Data Management, dovrebbero contemperare sempre esigenze di business ed esigenze di compliance, in un trade-off tipico della multidisciplinarietà di un approccio che parta dalla dimensione tecnica e specialistica per poi permeare tutti gli snodi dell’Azienda, dal controllo di gestione alle Risorse Umane, dal Legale al Marketing&Sales.

Rivolgendosi, infine, ai nostri utenti che stanno per entrare nel mondo del lavoro, quali consigli darebbe per avvicinarsi a questo settore?

Negli ultimi anni il mondo accademico in sinergia con le aziende si è avvicinato molto al fenomeno dei Big Data, costruendo dei “curricula” che avviino alla professione del data scientist, offrendo le competenze di base in modo più strutturato rispetto al passato in cui la formazione avveniva in modo autonomo, empiricamente, risolvendo problemi sempre più complessi. Alla base di tutto risiede sicuramente una forte competenza di analisi quantitativa per poter comprendere i fenomeni - forti basi statistiche e di matematica aiutano - da completare con aspetti più qualitativi, in particolare di business e marketing: ricordandosi sempre che le nuove tecnologie sono al nostro servizio per darci le migliori risposte… ma la capacità di porsi le domande giuste farà la differenza!

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