La trasformazione digitale, o DX, è il processo di integrazione della tecnologia digitale in ogni aspetto di un business, con l'obiettivo di portare nuove opportunità di innovazione e crescita. Significa guardare ai processi, ai prodotti e alle persone con occhi nuovi, immaginando come la tecnologia possa cambiare il modo in cui il lavoro viene svolto, gli strumenti utilizzati e l'esperienza dei dipendenti e dei clienti. Mentre il focus di DX è la tecnologia, per avere successo, le aziende devono concentrarsi anche sulle persone. Uno dei ruoli chiave che le aziende devono avere per raggiungere i loro obiettivi DX è un data scientist.
Cos'è un Data Scientist?
Uno scienziato dei dati è una persona che esamina i dati raccolti, li interpreta ed estrae intuizioni che possono essere utilizzate per migliorare i risultati aziendali. Cerca schemi e anomalie, fa previsioni e raccomandazioni e crea previsioni. Senza gli scienziati dei dati, tutti i dati raccolti sono solo rumore.
Ci sono alcune competenze e abilità chiave che gli scienziati dei dati devono avere. La capacità più importante è probabilmente la comunicazione. Essere in grado di spiegare l'analisi dei dati a un pubblico non tecnico è fondamentale. Inoltre, devono avere conoscenze di business in modo da poter dare consigli utili e validi. E, naturalmente, devono essere esperti nello sfruttare le fonti di dati e nell'utilizzare modelli statistici.
Carenza di dati scientifici
Con così tante aziende che intraprendono iniziative DX, gli scienziati dei dati sono molto richiesti. Si stima che nel 2019 ci saranno più di 4.000 posti di lavoro per DS. Sfortunatamente, non ci sono abbastanza persone formate per ricoprire questi ruoli. Quindi, come possono le aziende ottenere la consulenza di esperti di cui hanno bisogno?
Per colmare le lacune nei ranghi degli scienziati dei dati, le aziende stanno reclutando persone con alcune delle competenze chiave e le stanno formando per soddisfare le loro esigenze di DX. Questo include l'esame di cose come gli stage per promuovere l'apprendimento sul posto di lavoro e l'esame dei dipendenti esistenti nei vari reparti che hanno competenze come l'ingegneria del software, la comunicazione o le competenze di settore. Molte aziende stanno creando team per l'apprendimento peer-to-peer, creando un numero maggiore di ruoli interni di tipo scienziato dei dati personalizzati per le loro esigenze aziendali.
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