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Perché serve un data scientist per ogni azienda

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Perché serve un data scientist per ogni azienda

Può trasformare i dati online in informazioni utili per capire quali prodotti vendere, i gusti dei clienti e le aree di business che cresceranno di più. Al momento, però, se ne è accorta meno di una grande azienda italiana su tre. Il data scientist, lo “scienziato dei dati” che analizza i flussi del Web, è il professionista di punta nel mercato degli analytics: un business che vale, solo in Italia, un giro d'affari da oltre 900 milioni di euro. Assumere specialisti del settore permette all'impresa di interpretare il mercato e reggere l'urto di una concorrenza globale. È già scattata la caccia? Sì, ma a rilento: secondo gli ultimi dati del 2016, appena il 30% delle aziende italiane ha reclutato un data scientist e una quota ancora più ridotta, il 7%, ha codificato il ruolo in un job title (titolo di lavoro) ufficiale all'interno del suo organico. Nel 2015 ci si fermava al 4%.

Solo 3 grandi imprese su 10 hanno un data scientist
Il quadro è emerso da una ricerca dell'Osservatorio Big data analytics&business intelligence della School of Management del Politecnico di Milano, con un'indagine svolta su un campione di 900 Cio (chief innovation officer) e circa 300 società. Nel complesso le aziende sembrano essere consapevoli del potenziale dei Big Data: il mercato dei “grandi numeri” ha raggiunto nel 2016 un valore 183 milioni di euro, in crescita del 44% rispetto all'anno precedente. «Proprio il fenomeno Big data ha fatto “entrare nella testa” degli imprenditori che ci sia un vantaggio negli analytics. Ed è così che si è scoperta l'importanza del data science, un fattore che non può essere trascurato» spiega Carlo Vercellis, responsabile scientifico dell'Osservatorio.

L'interesse, però, non si è ancora tradotto in ricerca e formazione di risorse che svolgano il ruolo a tempo pieno. Secondo dati dello stesso report, solo 3 aziende di grandi dimensioni su 10 hanno messo sotto contratto un data scientist all'interno del proprio team. Un ritardo che si rispecchia nei tempi lunghi di maturazione del fenomeno: nel processo di trasformazione a “Big data enterprise”, solo l'8% ha raggiunto un buon livello contro un 26% che sta muovendo i primi passi e un 66% che si considera in fase «intermedia». Quanto ai settori, la destinazione può essere più varia del previsto: a un 26% di data scientist al lavoro in Information&communication technology si affianca un 20% nei servizi, un 16% assunto da banche e assicurazioni, un 14% in forza a Pa e sanità e un 6% che si muove nella consulenza. Il resto si smaltisce, con numeri minori, tra grande distribuzione, manifatturiero, telecomunicazioni e media, pubblicità e utility.

Il tallone d'Achille delle Pmi

IL MERCATO DEGLI ANALYTICS VALE 905 MILIONI DI EURO
La crescita del business dell'analisi di dati (fonte: School management - Politecnico di Milano)

C'è chi tema che il mercato dei dati, per florido che sia, rischi di saturarsi con un eccesso di offerta di candidati. Vercellis non vede minacce all'orizzonte, a maggior ragione in Italia: «C'è un bisogno permanente – spiega - E ce lo dimostrano gli over the top: le aziende dell'Ict che hanno costruito sei anni di successi e continuano a fare acquisizioni».

Già, gli “over the top” Fin qui si è parlato di società di grandi dimensioni, quelle che contano più di 249 dipendenti in organico. Se ci si sposta sulle Pmi, i numeri e le aspettative possono ridimensionarsi di molto: le imprese di piccola e media dimensione occupano appena il 13% del mercato degli analytics italiano e solo una su tre (34%) ha dedicato nel 2016 parte del suo budget a soluzioni per l'analisi dei dati. Per il 2017 non si prevedono cambi di rotta radicali: «Sono un po' scettico – ammette Vercellis - Vedo dei limiti culturali e organizzativi. Bisognerebbe crescere su entrambi i fronti, anche se chiaramente può essere un limite di costo, più che di intenzioni».

L'occasione persa della “data monetization”
Al di là delle dimensioni, le imprese italiane sono poco propense a fare un salto in avanti nel proprio rapporto con la cosiddetta data monetization: la monetizzazione dei dati, i ricavi che si possono ottenere da acquisto e scambio di dati. Il 32% delle imprese interpellate dal Politecnico si limita ad acquistarli, quasi sempre da provider professionali (89%) e solo su temi molto specifici come l'andamento del mercato o i comportamenti dei consumatori. Viceversa, solo il 7% ha iniziato a fare il contrario e a vendere dati ad altre aziende: un canale di profitto secondario al proprio core business che può trasformare l'impresa (anche) in un data provider a tutti gli effetti. Il 26% ha dichiarato di «essere in fase valutativa». In palio, d'altronde, c'è un mercato da quasi un miliardo.

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