Conway datascientist Venn diagram: il valore e l’utopia

Questa è sicuramente l’immagine che meglio rappresenta il nuovo modo di estrarre valore dai dati (datascience) attraverso quelle figure, i datascientist, definiti da Hal Varian, Chief economist di Google, come “la professione più sexy del XXI secolo”.

La rapida evoluzione tecnologica degli ultimi 15 anni, le cui direttrici ho sintetizzato nel precedente post, ha reso particolarmente importante avere figure all’interno dell’azienda che abbiano  forti competenze tecnologiche (hacking skills), ottime conoscenze matematico statistiche (che consentano anche di sfruttare le nuove evoluzioni degli algoritmi) e a cui non manchi la conoscenza di dominio (dei dati e del contesto di business)  per potersi fare le domande giuste e risolvere i problemi a maggior valore. Come si vede dall’immagine solo all’incrocio delle tre competenze chiave si posiziona la nuova scienza dei dati e ci troviamo di fronte a un nuovo tipo di professionalità. Qui abbiamo il valore assoluto, non raggiungibile dalla sola sovrapposizione di due dei tre skill che rischiano di convergere in situazioni dove il risultato è parziale o porta a cattive interpretazioni (come la “danger zone”,  in assenza di competenze matematico statistiche). Chapeau a Conway per averlo focalizzato con questo dettaglio visuale già nel lontano 2010. Ma è così facile trovare persone con la presenza di questi tre skill? E soprattutto con la crescita di importanza dei dati all’interno delle aziende è un modello facilmente scalabile? La mia personale opinione è negativa e si basa sia su esperienze personali in Italia sia sulla lettura dei dati su scala mondiale dove Mckinsey rileva solo negli Stati Uniti la mancanza (entro il 2018) di quasi 200.000 datascientist e più di 1 milione di data-manager. Da queste considerazioni nasce l’aggettivo “utopia” nel titolo del post. Ma esiste una soluzione o per lo meno si può arrivare ad un utile compromesso? Probabilmente sì attraverso una strada organizzativa più complessa e meno rapida ma potenzialmente anche più efficace nel medio periodo. L’opzione è creare un team che rispetti la matrice di Conway e cioè che abbia all’interno persone la cui somma di competenze porti alla definizione di datascience. Nel medio periodo, in un’ottica di lifelong learning, ciascun membro del team, colmando i propri gap, potrebbe arrivare ad essere un vero datascientist. Ma è una strada percorribile? Si … ponendo particolare attenzione alla selezione del team e all’utilizzo di metodologie agili nella sua crescita. Ma questa strada merita considerazioni supplementari che affronterò in un post specifico … stay tuned