Il termine Big Data descrive metodi e tecnologie per il caricamento, lo storage e l’analisi di grandi quantità di dati, buona parte dei quali non strutturati. Ora, se è vero che nelle grandi imprese italiane (quelle per intenderci con più di 249 addetti) il tema dei Big Data è ormai sempre più un elemento fondamentale per una proficua gestione aziendale, nelle Pmi la sensibilità all’utilizzo dei dati si mostra ancora molto bassa, malgrado un interesse in costante aumento. Tutto ciò si traduce in molteplici possibilità per gli aspiranti Big Data analyst.
Nel mondo delle imprese i casi di utilizzo della data analysis rientrano sostanzialmente in tre gruppi: conoscenza e servizio ai clienti, in particolare per progetti marketing e vendite; sicurezza e performance applicative, per prevenire problemi nell’erogazione dei servizi e monitorare tutti quegli eventi che necessitano di una risposta in tempo reale; infine, nell’incremento dell’efficienza e nella riduzione del rischio connesso ad analisi finanziarie. I benefici che l’analisi big data può dare sono diversi. Tra questi vi è sicuramente: l’aumento del fatturato, la possibilità di prevedere correttamente lo sviluppo della domanda e quindi gli intenti e gli interessi dei potenziali clienti, la crescita del valore dell’account management e l’apertura a nuova opportunità di business.
Questo panorama implica inevitabilmente una continua ricerca da parte del mercato di profili specializzati, in grado di utilizzare importanti quantità di dati per prendere decisioni.
In particolare sono sei le figure richieste: quella del chief data officer, un leader di livello executive che interagisce con il top management per identificare dove indirizzare gli investimenti e le strategie di Data governance rispetto alle aspettative e agli obiettivi di business; quella del data governance program leader, un esperto che guida il governo dei dati in funzione dei piani e delle policy stabilite; quella del business data steward, la figura che cerca di capire come migliorare continuamente l’efficacia dei dati rispetto al loro utilizzo negli analytics e nei processi operativi; quella dell’enterprise/information architect, colui che ha la responsabilità di mantenere sotto controllo tutti gli aspetti relativi alla gestione di regole, procedure, tecnologie necessarie ad automatizzare il Data Management; quella del business data analyst, ossia l’analista in grado di interpretare i dati e stabilire quindi quali possono essere utili o meno al business. Ed infine quella del data scientist, di cui abbiamo già parlato in un altro articolo.
Attualmente non esiste un percorso di studio univoco per diventare un esperto di Big Data. Sicuramente questa figura deve avere solide competenze di matematica e statistica, quindi sono avvantaggiati tutti coloro possiedono una laurea in: Matematica, Statistica, Fisica e Ingegneria. Inoltre deve conoscere alcuni linguaggi di programmazione specifici, quali Hadoop, Pyton ed R. Ma deve anche possedere una visione del business e spirito imprenditoriale, per applicare il giusto modello matematico al modello di business dell’organizzazione.
Tra i molteplici corsi di specializzazione sull’argomento presenti attualmente sul mercato, vi segnaliamo il corso Big Data Analytics dell’Università Bocconi oppure il master Business Intelligence e Big Data Analytics dell’Università Bicocca di Milano.
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