Contenuto:
Ciao amici, oggi condividerò con voi come sono cambiate l’acquisizione dei dati e la scienza dei dati negli anni 2020.
Come sono cambiate l’acquisizione dei dati e la scienza dei dati negli anni ’20
Negli ultimi anni, c’è stata una rapida evoluzione nel ruolo dei dati sul posto di lavoro. Man mano che le tecniche di raccolta dei dati diventano sempre più persistenti e sofisticate, il ruolo del data scientist si è evoluto.
Per l’azienda, devono essere poste nuove domande e la strategia deve essere sviluppata in un modo che abbracci la tecnologia molto più velocemente dei data scientist originali.
Capire come una qualifica come il Master of Data Science Online può adattarsi al posto di lavoro può essere fondamentale per avere successo come azienda in questa era digitale.
Facciamo un passo in queste nuove entusiasmanti frontiere e scopriamo come gli sviluppi nello spazio della scienza dei dati consentono agli attori del cambiamento di guidare una crescita mirata nei settori dall’aerospaziale alla logistica.
Nuove frontiere nell’acquisizione dati
Man mano che il mondo ha implementato nuove tecnologie nella nostra vita quotidiana, si sono aperte opportunità per l’acquisizione e la raccolta di dati. Considera l’invenzione di dispositivi musicali come il Walkman e l’iPod.
A quel tempo, offrivano alle persone l’opportunità di acquistare musica, in un formato che potesse consentire loro di ascoltare la musica che preferivano quando era conveniente per loro.
Per le aziende, i dati erano limitati: forse un negozio aveva una cronologia delle vendite per le canzoni che ti piacevano.
Poiché l’industria musicale si è spostata verso lo streaming musicale e l’idea che un brano sia disponibile per un abbonamento e non per un acquisto, la capacità di fornitori come Spotify o Apple Music di ottenere un’idea delle tue abitudini di ascolto è stata immensa e lontana. raggiungere. Dopotutto, a questo punto, chi non ha sentito parlare di Spotify Wrapped?
Questo passaggio dalla semplice raccolta di dati, come i dati sulle vendite, ha ribaltato metodologie di raccolta dati troppo complicate, come i cookie di Internet, i modelli di utilizzo e il rilevamento della posizione.
Il semplice numero di punti dati disponibili per un utente tipico si è evoluto drasticamente e, poiché lo sviluppo digitale continua a evolversi, possiamo solo ipotizzare quali nuove frontiere potrebbero emergere nell’acquisizione dei dati.
L’evoluzione della gestione e della strategia dei dati
È importante notare che mentre vi è un volume e una varietà sempre maggiori di dati disponibili per le aziende, è importante considerare il ruolo della gestione e della strategia dei dati in una forza lavoro contemporanea.
Nessuna azienda desidera subire il danno al marchio causato da una fuga di dati ed è essenziale considerare i rischi intrinseci della gestione dei dati in qualsiasi luogo di lavoro.
Negli ultimi anni, c’è stata una spinta verso una gestione responsabile dei dati. Con i comitati esecutivi che esaminano molto più da vicino i dati che gestiscono e le strategie che hanno in atto, è essenziale che i team di dati considerino il modo in cui i dati vengono archiviati, serviti e gestiti.
Che si tratti di una piccola impresa che cerca di sviluppare la propria piattaforma di dati o di una multinazionale che cerca di proteggere le proprie funzioni di dati, il ruolo dell’evoluzione della gestione e della strategia dei dati sul posto di lavoro è diventato fondamentale per i team di gestione di tutto il mondo.
Un cambio di paradigma nella scienza dei dati
Il cambiamento nella scienza dei dati ha portato a un enorme cambiamento organizzativo negli ultimi anni. Nei decenni passati, il ruolo di un data scientist si concentrava in genere sull’uso di modelli statistici per generare approfondimenti aziendali, in genere da presentare a livello dirigenziale o dirigenziale.
Mentre in molte aziende, i data scientist detengono ancora un ruolo tradizionale di “test, analisi, revisione”, sono emersi professionisti dei dati che detengono qualifiche in data science ma ricoprono posizioni di data scientist non tradizionali all’interno di un’azienda.
In particolare, c’è stata una crescente divergenza nel modo in cui i dati vengono utilizzati dalla forza lavoro. In molti casi si è verificato un cambio di paradigma, non dissimile dall’impatto del computer sulla forza lavoro tra la metà e la fine del XX secolo.
Man mano che i volumi di dati e la tecnologia per gestirli si evolvono, potremmo assistere a uno sviluppo ancora maggiore in questo spazio.
I professionisti dei dati in genere lavorano in diverse aree dell’azienda: non più in un ruolo strettamente esecutivo, i data scientist possono essere in grado di agire nel ruolo di un analista di business intelligence (BI), fornendo approfondimenti strategici alle parti interessate a tutti i livelli di un’azienda.
Per coloro che lavorano in aree in cui un elevato volume, velocità o varietà di dati costituisce la loro pratica lavorativa quotidiana, i data scientist possono svilupparsi in un modo che utilizza le moderne tecnologie di archiviazione dei dati (come i data lake) per sviluppare l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale ( ML e AI) in grado di comprendere il passato e contribuire a un futuro prevedibile. Uno di questi esempi è l’uso di modelli di previsione meteorologica nelle moderne flotte logistiche di aeromobili.
Implementando modelli in grado di comprendere il percorso e gli schemi delle tempeste in un’area, un partner logistico può sviluppare una strategia alternativa nel caso in cui un percorso di approvvigionamento venga interrotto a causa del maltempo.
Questo tipo di tecnologie predittive attualmente non fa parte del tradizionale ruolo di data scientist, ma man mano che i dati si evolvono nel mondo aziendale, potrebbe essere importante considerare come implementare il cambiamento, utilizzando campioni più piccoli di un set di dati molto più grande.
Leadership dei dati – Critico per il futuro
Man mano che il mondo intorno a noi cambia, i dati saranno sempre più critici nel formare decisioni aziendali. Solo in questo decennio, i principali eventi globali come le pandemie e la guerra hanno cambiato il volto del mondo in cui viviamo.
Per un mondo fortemente digitalizzato, comprendere i modelli sottostanti ed essere in grado di adattarsi con successo alle mutevoli situazioni sarà fondamentale per il successo futuro.
Nessuna azienda è immune dal danno che può avere un processo decisionale aziendale scadente e, pertanto, è essenziale che i leader siano all’altezza delle sfide dei dati che devono affrontare le aziende di domani.
Applicare l’intelligenza dei dati: assumere con saggezza
Non c’è dubbio che la domanda di data scientist stia crescendo a un ritmo che supera di gran lunga i ruoli tradizionali. In effetti, molti datori di lavoro sono alla disperata ricerca di data scientist ed è importante che i datori di lavoro considerino saggiamente le loro esigenze.
Avere una solida strategia per i dati e una visione di dove vorresti portare i tuoi dati è un ottimo inizio. Ponendo una solida base per far crescere il tuo data team, puoi metterti davanti alla concorrenza e attrarre alcuni dei migliori talenti oggi disponibili.
Per essere preparate al successo, le aziende dovrebbero considerare tutti i componenti che formano la loro strategia di dati e il modo in cui possono posizionarsi al meglio per sfruttare le conoscenze dei moderni data scientist nella loro organizzazione.
Per il potenziale data scientist, esplorare i percorsi di carriera è un ottimo modo per iniziare il viaggio nei dati. Sebbene possa sembrare intimidatorio, i ruoli di dati sono disponibili in quasi tutti i settori e, per l’individuo appassionato, una carriera incredibilmente gratificante.