Domande non risposte sono il futuro dei data scientist?

La domanda da cui parte questo post sembra allo stato attuale poco più che una provocazione ma se si analizza con attenzione il fenomeno big data potrebbe non esserlo tra poco.
Per spiegare il concetto in un intervento sui possibili futuri della datascience ho rielaborato una slide di una recente mia presentazione pubblica in cui evidenziavo le attività principali del data scientist.
DataScience
In questa analisi evidenziavo come i processi sempre più strategici sono, nella modellazione a cinque step, il primo e l’ultimo cioè il porsi le domande giuste e comunicare i risultati in maniera efficace.
Certo la mia considerazione non vuole svilire i passaggi forse più tipici e anche più tecnici della datascience ma vuole evidenziare quali sono oggi e sempre più in futuro gli skill che serviranno a rendere “utile” un progetto o prodotto ad alto contenuto di dati e algoritmi.
Data-intelligence e data-telling saranno fattori chiave per due motivi fondamentali:

1) Oggi all’interno delle aziende e della società  i team di data scientist sono percepiti, magari non sempre a torto, come un circolo di iniziati. Questo non favorisce l’integrazione dei data scientist per esempio in ambito aziendale con strutture più vicino ai clienti o agli utenti escludendoli dal contesto dove è presente il processo creativo delle domande “interessanti”, quelle che partendo dal contesto e quindi dai dati creano prodotti innovativi o risolvono problemi alla comunità (data-intelligence). In aggiunta la comunicazione e il racconto (data-telling) dei risultati ottenuti dalla analisi dei dati e dalla creazione di modelli diventa importante per trasmettere il valore della risposta e a stimolare, in un circolo virtuoso e agile, le successive domande “intelligenti”. Ecco che la data-intelligence e il data-telling diventano gli strumenti per i data scientist per entrare sempre di più nel centro dei sistemi decisionali aziendali contribuendo a realizzare quel concetto di “data-driven organization” che è il presente di poche organizzazioni ma che deve essere il futuro di tutte quelle che vogliono averlo (il futuro). Essendo, almeno per ancora qualche decennio (Kurzweil permettendo), immersi in organizzazioni fatte di persone umane è fondamentale fare crescere i due skill dei datascientist che hanno a che fare con la relazione con altri team e con la società civile.

2) Il trend di miglioramento tecnologico che afferisce ai tre step centrali della datascience, e cioè ottenere i dati, lavorarli e creare algoritmi, è in crescita esponenziale. Visti i massicci investimenti che in tutto il mondo start-up e grande aziende stanno mettendo in questa area assistiamo all’uscita sul mercato di tantissimi strumenti nuovi che hanno come obiettivo la facilitazione se non in alcuni casi il tentativo di automatizzazione di ciascuno di questi step. Senza spingerci a estremi ancora lontani, vedi l’algoritmo definivo , già oggi il tempo che ciascun data scientist deve dedicare alle parti centrali del processo si è sensibilmente ridotto e non è facile immaginare un miglioramento incrementale veloce nei prossimi anni. Non ritengo, come scritto in questo peraltro interessante articolo, che il lavoro dei data scientist possa essere automatizzato entro il 2025 ma sono invece convinto che si sposterà pesantemente dal punto di vista della distribuzione del tempo sicuramente verso gli estremi.

Solo il futuro saprà togliere il punto interrogativo alla domanda da cui siamo partiti ma mi sento di condividere quello che il sociologo Derrick de Kerckove scrive nel consigliatissimo piccolo saggio “la rete ci renderà stupidi?”  sull’importanza di allenare alcuni skill piuttosto di altri :

“Nell’era dei big data, le risposte dipendono unicamente dalle domande. Meglio imparare a fare bene le domande che a dare le risposte, benchè giuste”

 

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