AL LAVORO CON I DATA SCIENTIST PER COGLIERE LE OPPORTUNITÀ DEI BIG DATA - DITEDI
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dicembre
RESEARCH REPORT 2017
al lavoro con i data scientist
per cogliere le opportunità dei big data
Dai risultati della Data Scientist Digital Research e dall’analisi del contesto di mercato Big Data
Analytics emerge il ruolo sempre più importante per i nuovi professionisti della “Scienza dei Dati”.
Una survey condotta da NetworkDigital360 in collaborazione con IBM, fa il punto in Italia.
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S b y N et w o r k D igital3
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in collaborazione con:PROVISIONING
BIG DATA MANAGEMENT
BUSINESS INTELLIGENCE MONITORAGGIO
DATI STRUTTURATI GOVERNANCE TOOL
ANALISI DESCRITTIVE CONOSCENZA INTERROGAZIONI
DIGITAL TRANSFORMATION DATA LAKE ANALISI PRESCRITTIVE
DATA SCIENCE MACHINE LEARNING
DATABASE PROCESSI SMART DATA
ALGORITMI ANALISI AUTOMATICHE i
STATISTICHE INFORMAZIONI VISUALIZZAZIONI OPEN DATA
DATA ECONOMY DASHBOARD
ESTRAZIONI 1 11 0 MODELLI BUDGET
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PIANIFICAZIONE
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ANALISI PREDITTIVE
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TIME TO MARKET CONTROLLO
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ALERT DATA MINING
SICUREZZA DATI DESTRUTTURATIindice
Premessa: La rivoluzione dei dati pag. 4
La Data Economy a livello europeo pag. 5
Il mercato italiano dei Big Data pag. 6
Chi sono i Data Worker secondo lo studio della Commissione Europea pag. 6
I componenti del mercato Big Data e Data Science in Italia pag. 8
I mercati di riferimento per i Big Data in Italia pag. 9
Data Science alla guida della Digital Transformation pag. 10
Da dove si parte e come per “fare” Big Data pag. 11
Gli skill per Data Science nella realtà delle imprese oggi pag.13
Le fonti dei dati pag. 15
Le motivazioni e le finalità dei progetti Big Data pag. 17
La sicurezza come motore per progettualità Big Data pag. 18
3i
premessa
la rivoluzione dei dati
N on c’è un fenomeno di pro-
fonda e radicale innovazio-
ne in tutti i settori, nel sociale,
contribuiscono a far crescere una
mole enorme di informazioni in
cui siamo attori più o meno con-
imprese in cui lavoriamo o con
cui ci relazioniamo.
Ora la grande sfida della Digital
nelle Pubbliche Amministrazio- sapevoli. Gli esempi sono infiniti Transformation è proprio quella
ni, nelle logiche dell’innovazio- e si estendono anche agli oggetti di trasformare imprese, organiz-
ne stessa e della ricerca che non con cui condividiamo parte della zazioni o persone da Fabbriche
abbia la propria centralità e il nostra vita, le vetture intelligenti, di Dati a Fabbriche di Cono-
proprio motore in una nuova i trasporti pubblici, i pagamenti scenza. Di passare dalla capacità
Cultura dei Dati. digitali. Dati che accompagnano di raccogliere, archiviare e usare
La semplificazione estrema di la nostra esistenza e quella delle dati a quella che ci permette di
questo grande fenomeno che raccogliere solo i dati che ser-
ci circonda è ben rappresenta- RU
TI ST TTURAT vono e di metterli in relazione
DA I
to nell’espressione: Fabbrica di in tempo reale per creare nuova
Dati. Tutte le imprese e le orga- conoscenza, per condividerla e
nizzazioni ed, estremizzando per permettere alle imprese, alle
anche le persone fisiche, stanno organizzazioni alle istituzioni e
diventando Fabbriche di Dati. alle Pubbliche Amministrazioni
CONCEPT & GRAPHICS by NetworkDigital360
Tutti noi, con i nostri device di- di generare nuovo valore, nel-
DATI DESTRUTTURATI
gitali, produciamo quotidiana- le forme consone a ciascuna di
mente una quantità crescente di queste entità, vale a dire in for-
dati. Si pensi poi alle ormai in- Oggi le aziende italiane ma di profitti, di efficienze o di
utilizzando Business Intelligence e
finite declinazioni dell’Internet Analytics riescono a gestire solo qualità dei servizi.
of Things nelle case, nelle impre- il 21% dei dati destrutturati* La chiave di volta per questo
se, ma anche nelle strade e nelle *FONTE: Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence grande passaggio dai dati alla
Pubbliche Amministrazioni, che Politecnico di Milano - novembre 2017 conoscenza è racchiuso nel ruo-
4lo della Data Science e nel lavoro LA DATA ECONOMY A LIVELLO EUROPEO
di una professione che proprio
in questo periodo sta definendo Una ricerca della Commissione Europea per capire la roadmap verso
il proprio profilo e la propria fi- il Digital Single Market e per dare vita a un European Data Market
sionomia. Stiamo parlando dei Per poter valutare l’impatto e le prospettive di uno sviluppo europeo verso la Cultura
dei Dati è utile fare riferimento al Concetto di Digital Single Market al quale la Com-
Data Scientist, quella professione
missione Europea ha dedicato un rapporto costituito da una roadmap verso quello
che l’Harward Business Review, che la stessa Commissione Europea definisce European Data Market e da una ricerca
anticipando i tempi già nel 2012, che permette di capire a che punto siamo oggi e su quali progetti e indirizzi è oggi
aveva omaggiato di un titolo be- necessario concentrare l’attenzione. Lo scenario strategico nel quale va collocata la
prospettiva della Data Science è quella della creazione di un European Data Market
neaugurante: Data Scientist: The
attraverso lo sviluppo di un framework destinato a creare una vera cultura del dato
Sexiest Job of the 21st Century. europea fatto di beni, servizi, contenuti, sviluppo di skill e forme innovative di colla-
Ai Data Scientist, come vedre- borazione. Con questa roadmap l’economia basata sui dati è in grado di contribuire
mo, è affidato un compito molto per un valore di 415 miliardi euro all’anno allo sviluppo dell’economia dell’Unione
Europea e può sostenere la creazione di centinaia di migliaia di posti di lavoro.
ambizioso e importante: quello A questo proposito vale la pena citare l’operazione denominata Digital Skills and
di creare e diffondere una Cul- Jobs Coalition che ha visto il coinvolgimento di 70 organizzazioni nella forma di
tura del Dato e contribuire a multi-stakeholder e che ha dato vita a 17 Digital Skills Coalition di livello nazionale
dare vita a una vera Data Driven collegate tanto con le public authority, quanto con imprese, università e market sta-
keholder nella prospettiva di contribuire all’European Data Market. Questa iniziativa
Economy. Per indagare le oppor- si salda con un lavoro nell’ambito legislativo che ha lo scopo di creare un quadro di
tunità legate alla Data Science, sviluppo favorevole alla Digital Single Market Strategy con un coordinamento e una
della Data Driven Economy e comune visione a livello di politica e di governance dei dati, di copyright di riforme a
livello di infrastrutture di telecomunicazioni e di rischi di “geo-blocking” che possono
come si sta definendo la profes-
frenare o bloccare lo sviluppo tra diversi paesi. E la strada verso il Digital Single
sione di Data Scientist abbiamo Market della Commissione Europea sembra già essere ben chiara e definita grazie
realizzato un percorso di anali- alla ricerca European Data Market SMART 2013/0063 che segnala il trend positivo
si e di studio del fenomeno che che accompagna lo sviluppo del mercato dei Dati in Europa nella prospettiva 2020.
La ricerca segnala una crescita prima di tutto a livello di Data Worker che passano
comprende anche una specifica dai 6,16 milioni di persone del 2016 ai 10,43 milioni del 2020. Questa importantis-
survey. Con questo White Paper sima crescita è anche sostenuta dal contemporaneo sviluppo delle imprese europee
si intende fare il punto della si- specificatamente indirizzate alla Data Science. Dalle 255.000 Data Companies censite
tuazione e proporre alcune evi- nel 2016 la ricerca prevede di passare a 359.050 imprese orientata alla Data Science
entro il 2020. Sopra a tutto questo cresce il valore della European Data Economy,
denze sulle quali indirizzare le stimata in circa 300 miliardi di euro nel 2016, che si appresta a una crescita davvero
opportunità di sviluppo. rilevante: 739 miliardi di Euro entro il 2020.
5celerazione rispetto ai tassi già
il mercato italiano dei big data molto positivi di crescita in
Il contesto di mercato: Big Data e Data Science doppia cifra del 2016 (15% sul
conquistano nuovi investimenti nelle imprese 2015) e del 2015 (14% sul 2014).
S e sino a qualche anno fa vedono nel proprio futuro una Sono ancora le grandi imprese
Big Data e la Data Scien- crescita del ruolo della “Cul- soprattutto ad avvalersi della
ce erano una straordinaria tura dei Dati” è il momento Data Science (sempre secon-
occasione per l’Italia, adesso di agire. Nel corso del 2017 il do l’Osservatorio Big Data del
possiamo parlare di una real- mercato che fa riferimento ai Politecnico, le grandi imprese
tà vera e propria e, come recita Big Data, agli Analytics e alla hanno acquistato beni e servi-
molto correttamente il titolo Business Intelligence ha supe- zi per 960 milioni di euro, vale
del convegno dell’Osservato- rato i 1.100 milioni arrivando a dire l’87% del giro d’affari
rio Big Data Analytics & Bu- per la precisione a 1.103 milio- complessivo).
siness Intelligence del Politec- ni di euro e ha registrato una Le piccole e medie imprese
nico di Milano, “Big Data is crescita del 22% rispetto ai sono ferme al 13%. In pro-
now, tomorrow is too late”. E 905 milioni di euro del 2016. spettiva significa che per Big
per tutte le organizzazioni che Il 2017 segna una potente ac- Data e Data Science si apro-
chi sono i data worker secondo lo studio della commissione europea
Ruolo e competenze dei “Lavoratori dei Dati” in Europa
Appare particolarmente importante nella misurazione delle prospettive che riguardano lo sviluppo dei Data Worker disporre di
una definizione comune per questa professione. La ricerca della Commissione Europea qualifica come Data Worker tutte quelle
figure che operano con i dati, ovvero che si occupano di raccolta, archiviazione, gestione, analisi e interpretazione dei dati come
attività principale o comunque rilevante delle loro attività. La professione del Data Worker non deve essere letta espressamente
ed esclusivamente in chiave “tecnica” o tecnologica, ma, come sottolinea il report della Commissione Europea, i “Lavoratori dei
Dati” devono avere familiarità tanto con dati strutturati quanto con quelli destrutturati, devono essere a proprio agio con Big
Data anche nel senso di “maneggiare” grandi o grandissime quantità di dati e devono disporre di competenze nell’ambito delle
tecnologie database. Ma il focus principale che la ricerca pone sul ruolo dei Data Worker è sul loro ruolo e sulla loro capacità di
operare a livello di elaborazione e visualizzazione di dati strutturati e destrutturati - in modalità sempre più prossima al real
time - e a diretto supporto delle Analytics e del processo decisionale delle imprese e delle organizzazioni nelle quali operano.
6no prospettive davvero straordinarie GRAPHICS by NetworkDigital360
di sviluppo nelle tantissime aziende di IL MERCATO DELLE ANALYTICS 2017
medie e piccole dimensioni che possono
costruire un nuovo valore e nuova com-
petitività proprio a partire dalla Data 1 11 0
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693 790 905 1103
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mln € +14% mln € +15% mln € +22% mln €
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Science. In particolare per il mondo en-
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terprise siamo già in una second wave
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della Data Driven Strategy mentre per
le più piccole l’avvicinamento alla Data
2014 2015 2016 2017
Science avviene attraverso strumenti di
Data Visualization, di Data Analytics di TIPOLOGIE DI MODELLI ANALITICI E % DI DIFFUSIONE NELLE GRANDI
IMPRESE ITALIANE
base e - soprattutto - di servizi di sup- ANALITICHE DESCRITTIVE
100% Descrivono la situazione attuale e passata dei processi
porto diretto al Marketing e alle vendi- aziendali e/o delle aree funzionali
te. Da questa considerazione emerge la 73%
ANALITICHE PREDITTIVE
Effettuano l’analisi dei dati per rispondere a domande
reltive a cosa potrebbe accadere nel futuro
parola chiave più significativa per capi-
re i possibili sviluppi del fenomeno Big 33%
N E
ANALITICHE PRESCRITTIVE
Propongono ai decisori aziendali soluzioni
Data in generale e verso le PMI in parti-
O
S
operative/strategiche in base alle analisi svolte
colare: Business Driven. 11% ANALITICHE AUTOMATICHE
Implementano autonomamente l’azione proposta
FONTE: Osservatorio Big Data i secondo il risultato delle analisi svolte
Laddove le soluzioni Big Data sono Analytics & Business Intelligence
Politecnico di Milano
NOVEMBRE 2017
chiaramente indirizzate al business e
I BENEFICI
sono progettate per produrre risultati DIMINUIRE GENERATI
I COSTI
in tempi brevi ecco che hanno molte più 10% DAI BIG DATA
ANALYTICS
20%
MIGLIORARE + 30%
L’ENGAGEMENT
opportunità per mettere radici presso DIMINUIRE
40%
50%
500%
60
0%
60%
aziende di più piccole dimensioni. E ti- IL TIME TO MARKET 70%
70
80
0%
880%
0%
OFFRIRE NUOVI 190
90%
100%00%
%
00%
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picamente lo sviluppo di soluzioni che PRODOTTI E SERVIZI 100%
100%
900%
90%
AUMENTARE 880%
0%
indirizzano le componenti commercia- LE VENDITE 70%
%
60%
OTTIMIZZARE L’OFFERTA ATTUALE
li, marketing, di customer engagement
50%
PER AUMENTARE I MARGINI 40%
30%
IDENTIFICARE OBIETTIVI
IVI
sono anche quelle che più riescono oggi
20%
NUOVI MERCATI 10% NTI
RAGGIUNTI
a incidere sui risultati nel breve periodo.
7FONTE: OSSERVATORIO BIG DATA ANALYTICS & BUSINESS INTELLIGENCE - NOVEMBRE 2017
i componenti del mercato big data e data science in italia
B ig Data in Italia: sempre secondo la ricerca dell’Osser-
vatorio Big Data Analytics & Business Intelligence, la
quota più importante nello sviluppo del mercato è rappre-
grazione con sistemi informativi aziendali. Se poi si guar-
da alla composizione di questi servizi non si può non no-
tare come appariva evidente e fondamentale il ruolo della
sentata dal software (che pesa per il 42%) ed è costituita system integration che con il 17% la dice lunga su come sia
da database, da strumenti di sostegno all’acquisizione e fondamentale per le imprese appoggiarsi a interlocutori in
all’elaborazione dei dati, con un ruolo molto importante grado di fornire un visione di insieme e con le competenze
per le piattaforme di data management e data monito- per gestire l’integrazione tra tutti i componenti della filie-
ring. Il 12% della spesa software nello specifico è dedicata ra, non semplice, dei Big Data. A questo vanno aggiunte
a database, prevalentemente di tipo relazionale, mentre i le attività di personalizzazione del software (10%) che si
tool di ingestion, processing, integration e quality pesano agganciano alle attività legate alla consulenza di processo
poco meno del 6%, e quelli dedicati alla data visualization (6%). Non si può non sottolineare il ruolo fondamentale
e reporting il 7%. Le piattaforme di Analytics e di Data delle infrastrutture. Anche se oggi dimensionalmente più
Science valgono un ulteriore 12%, mentre i software indi- limitata rispetto alle altre voci, l’infrastruttura rappresen-
rizzati a supportare con logiche di Analytics avanzate uno ta il 25% degli investimenti in Big Data e Analytics in Ita-
specifico processo coprono il restante 5%. lia e comprende investimenti per lo sviluppo della capaci-
Piattaforme sì, ma per passare dai dati ai “fatti” servono tà di calcolo, i server, lo storage sia in forma on-premise sia
anche competenze e supporto e la seconda voce più rile- in Cloud. Nello specifico va evidenziato un 13% di inve-
vante del mercato è in effetti rappresentata proprio dai stimenti in server e macchine virtuali, un 10% in storage
servizi. Il 33% degli investimenti è indirizzato ad attività mentre circa un quinto delle risorse di calcolo e storage fa
di consulenza, di personalizzazione del software, di inte- riferimento a soluzioni cloud.
LA DIGITAL TRANSFORMATION IN MANO AI DATA OFFICER TEAM
Cresce il mercato (in Italia e nel mondo) per Big Data e Data Science e cresce il ruolo degli attori che nelle imprese creano o portano Data
Science. La popolazione dei Data Worker trova nel Chief Data Officer, e nei Data Scientist in particolare, gli interpreti principali di questo
fenomeno. La società di ricerca Gartner nella Chief Data Officer Survey prende atto dei valori che accompagnano lo sviluppo di questa
figura e mette in evidenza la crescita nel numero delle imprese che “organizzano” Data Officer team, e la crescita dei budget destinati
alla Data Science. A questo si aggiunge una importante crescita nel numero stesso di Data Scientist, o delle figure che sono chiamate a
svolgere questo ruolo. Ma quel che è più importante sottolineare è che Gartner affida al Chief Data Officer, al suo team e al ruolo della
Data Science in generale, il compito strategico di prendere le redini della Digital Transformation nelle imprese e nelle organizzazioni.
8i mercati di riferimento JM!NFSDBUP!EFHMJ!BOBMZUJDT!!USB!MF!HSBOEJ!JNQSFTF!JUBMJBOF
per i big data in italia FONTE: OSSERVATORIO
BIG DATA ANALYTICS & BUSINESS INTELLIGENCE
NOVEMBRE 2017 6% ASSICURAZIONI
S
BANCHE 28%
e la dimensione delle imprese rappresenta già un indicatore importante del 6% UTILITY
mercato di destinazione dei Big Data in Italia, un contributo molto importan-
l360
7% GDO
RAPHICS by NetworkDigita
te per tracciare il profilo reale di questo mercato arriva dalla lettura dei mercati
di destinazione. Il mondo Finance, inteso come Banche, Digital Banking e Fi- 8% SERVIZI
EPT & G
nanza, si conferma come uno dei settori più attenti e sensibili a questo tipo di
CONC
7% PA E SANITÀ
investimenti con una quota che arriva al 28%. Grazie al fenomeno Industria 4.0
MANUFATTURIERO 24% 14% TELCO E MEDIA
il Manifatturiero si pone al secondo posto con un rilevantissimo 24%, seguono
poi le Telco e i Media con il 14%, la PA e tutto il mondo della Smart Health al 7%.
Grande Distribuzione Organizzata e Retail, con il 7%, evidenziano un interesse dell’engagement, ad esempio, è un obiettivo per il 70% delle imprese coinvolte
crescente per i Big Data, al pari delle Utility (6%) e delle Assicurazioni (6%). ed è un obiettivo raggiunto per tutte queste aziende (con un potente 100% di
Interessante anche la lettura dei trend dove si vede che Assicurazioni, Manifattu- consensi). Competitività significa anche avere informazioni e conoscenze per
riero e Servizi crescono con tassi superiori al 25%, Banche, Grande Distribuzione poter agire sulla diminuzione del time to market e conquistare un vantaggio
Organizzata e Telco e Media esprimono una domanda con tassi di crescita di tutto competitivo. A questa voce fanno riferimento il 66% dei partecipanti alla ricerca
rispetto, tra il 15% e il 25%. e la considerano un obiettivo che è poi raggiunto dal 78% dei partecipanti. Anche
la capacità di utilizzare la Data Science per offrire nuovi prodotti rientra nella
I BENEFICI DEI BIG DATA ANALYTICS categoria degli obiettivi per il 64% del campione ed è un obiettivo raggiunto per
Se la concretezza, come abbiamo osservato, è probabilmente una delle chiavi di il 67%. Abbiamo parlato di concretezza, e cosa c’è di più concreto che l’aumento
lettura per capire lo sviluppo del mercato nel prossimo futuro, altrettanto impor- delle vendite? Il 68% delle imprese ha avviato progetti Big Data proprio per fare
tante è la comprensione del percepito in termini di raggiungimento di risultati, biz dev e nel 91% dei casi l’obiettivo è stato raggiunto. I Big Data servono per
da parte di chi ha già deciso di lavorare sui Big Data e da parte di chi ha scelto il business, questo è il messaggio forte, ma oltre al fatturato servono anche per
di investire sulla Data Science. La ricerca dell’Osservatorio Big Data Analytics & i margini. Disporre di dati per ottimizzare l’offerta e aumentare i margini era
Business Intelligence del Politecnico di Milano permette di aprire una finestra un obiettivo per il 64% delle imprese coinvolte e un obiettivo raggiunto per il
specifica sui benefici generati dai Big Data Analytics con una duplice percezione 73% delle imprese, anche in questo caso grande pragmatismo e prospettive di
che guarda sia agli obiettivi ricercati con Big Data e Data Science, sia quelli rientro degli investimenti in tempi brevi. Discorso diverso per l’identificazione di
effettivamente raggiunti. Da questa analisi si vede che la diminuzione dei costi è nuovi mercati. Non sono un obiettivo prioritario oggi (41% del campione) e forse
un obiettivo per il 57% del campione ed è un obiettivo raggiunto per il 56%. Un il focus stesso ne ha risentito tanto che solo il 38% delle imprese lo considera un
dato che la dice lunga sul rapporto tra imprese e Big Data. Non è sui costi, oggi, obiettivo raggiunto, ma appare evidente che si tratta di un obiettivo che non può
che si gioca questa partita, ma su altri valori e su altri obiettivi. Il miglioramento certamente essere considerato di breve periodo.
9data science alla guida della digital transformation Il profilo e il ruolo del Data Scientist Emerging Job di Linkedin colloca il non è ancora chiaramente definito e Data Scientist al secondo posto tra le 4 chiaro, tuttavia sembra essere partita professionalità più ricercate in assolu- una vera e propria corsa delle azien- to. E il Data Scientist si trova in buona de per accaparrarsi queste figure, o compagnia visto che se si limita il rag- comunque i professionisti dotati di gio d’azione alle prime dieci posizioni quelle competenze che permettono di di questa classifica si nota che ci sono 7% e nel 2017 sono più che raddop- portare la Data Science nelle aziende. altre 4 professionalità che insistono, piate al 16%. Ma il dato più impor- O meglio ancora, che sono in grado magari in modalità e con contenuti tante riguarda la quantità di posizioni di far crescere la Cultura dei Dati in diversi, sugli skill della Data Science “informali”, vale a dire il numero di ottica Business Driven. come i Machine Learning Engineer, figure che sono chiamate a occuparsi La ricerca The Quant Crunch - How i Big Data Developer e i Director of di Data Science senza che sia stato uf- The Demand For Data Science Skills Data Science. ficializzato e formalizzato il ruolo, la Is Disrupting The Job Market - realiz- Per l’Italia la fotografia più significa- funzione e l’inquadramento. zata da una collaborazione tra Bur- tiva sugli sviluppi professionali per i Nel 2014 la quota di Data Scientist ning Glass, BHEF (Business Higher Data Scientist arriva ancora una vol- “informali” era dell’11% nel 2014, Education Forum) e IBM ci dice che ta dalla ricerca dell’Osservatorio Big con un mercato che “si è messo in per i Data Scientist è previsto un tas- Data Analytics & Business Intelligence moto” nel 2015 ed è subito arrivata so di crescita medio nella prospettiva che mostra come nelle aziende coin- al 26% per poi approdare al 29% 2020 del 28% con un salario medio volte nella ricerca stia entrando un nel 2017. vicinissimo ai 100 K$, ma che deve numero crescente di Data Scientist, Resta percentualmente stabile la già oggi essere corretto verso l’alto con una crescita importante nel 2017 quota di aziende che sono in fase di alla luce della domanda crescente di da leggere proprio in ragione dello valutazione: dal 14% del 2014 al queste figure da parte delle aziende. sviluppo del mercato. 12% del 2017 a testimonianza di un Lo Scienziato dei Dati, come abbiamo Nel 2014 solo il 2% delle imprese importante turnover di imprese che visto, è una professione senza dubbio aveva una posizione formale di Data “mettono la testa” sulla Data Science “sexy”, ben remunerata e corteggia- Scientist, nel 2015 sono cresciute al per fare prima sperimentazione e per tissima e con tante prospettive di in- 4% mentre nel 2016 le imprese in poi portare in casa competenze da in- serimento. Negli USA la ricerca Top questa situazione sono diventate il dirizzare al business. 10
data scientist digital research
da dove si parte e come per “fare” big data
D igital360 ha realizzato attraverso la testata
specializzata Bigdata4Innovation una sur-
vey finalizzata alla identificazione di alcuni temi
specifiche caratteristiche con cui ciascuna impre-
sa interpreta il ruolo e la introduzione di proget-
tualità Data Science.
e di alcuni bisogni che ha lo scopo di contribuire
il campione
alla definizione del profilo del Data Scientist in
La ricerca ha coinvolto 80 persone in rappresen-
Italia in una fase evolutiva di questa professione.
tanza di 80 imprese.
Lo scopo della ricerca è quello di dare un con-
L’obiettivo con ciascuna realtà era quello di conta-
tributo di conoscenza da leggere unitamente ad
re sul coinvolgimento di una figura di riferimen-
altri contributi come appunto la visione dei feno-
to per le attività legate a Big Data e Data Science
meni “internazionali” e di mercato, i percorsi e
e partiva dal doppio presupposto che nella realtà
le modalità di sviluppo della Data Economy e di
italiana è ancora poco diffuso il ruolo e la figura
una cultura “Data Driven” nelle imprese oltre alle
del Chief Data Scientist ed è nello stesso tempo
FONTE, CONCEPT & GRAPHICS by NetworkDigital360
ancora molto forte e importante il carattere spe-
SURVEY
PANEL INTERVISTATO: 80 GRANDI AZIENDE ITALIANE 2017 rimentale della progettualità Big Data.
NORD-EST
15%
CE
N ? la funzione aziendale
T
TR
VES
15% coinvolta
O
A RISPONDERE ALLE DOMANDE:
NORD-O
59% IT MANAGER
SUD
6% 16% CIO Il profilo del campione che ha partecipato alla
64% 5% RESP. ANALYTICS
ricerca è di fatto composto prevalentemente da
5% RESP. BUSINESS INTELLIGENCE
IT manager (59%), da CIO o direttori dei sistemi
E
RIP 4%
ON
AR P I ANALISTA FUNZIONALE
TIZI AM
ONE EL C 7%
GE O G RAFICA D ALTRI RUOLI
informativi (16%), da Responsabili delle attività
nell’ambito degli Analytics (5%), da responsabi-
SETTORI DI APPARTENENZA
Sanità Finanza/Assicurazioni
li dell’area Business Intelligence (5%), da figure
69%
20% 7%
Distribuzione, Logistica e Trasporti 14% Utility/Energy 6% coinvolte nell’ambito dell’analisi funzionale 84%)
Manifatturiero/Produzione 12% Edilizia 5%
Servizi 11% Chimico/Farmaceutico 2% e da una serie di figure come responsabili di Ar-
Pubblica Amministrazione 10% Automotive 2%
11chitettura e Infrastruttura IT, i mercati dal 2% delle imprese con una
i Network Manager, i Project rappresentati quota analoga all’Automotive.
Manager, i CSO/Security Ma- Dal punto di vista dei mercati All’1% del campione sono rap-
nager, come i System Admi- rappresentati, il campione mo- presentate gli Enti e le Associa-
nistrator, gli Application Ma- stra una ulteriore evidenza che zioni, il mondo del Turismo,
nager e i CRM Manager che porta all’attenzione il ruolo del dell’Ospitalità e dell’Agrifood, i
all’interno delle aziende coin- mondo Health con una quota media, l’ICT e le Telco e il mon-
volte sono chiamati a gestire del 20%, il Manifatturiero a sua do degli Studi Professionali e
le progettualità Big Data. Il volta importante con il 12% e dei Liberi Professionisti.
campione stesso della ricerca la Pubblica Amministrazione
è la testimonianza di un fe- rappresentata nelle sue diverse
CHI SONO I DATA SCIENTIST
nomeno specifico della realtà anime con un 10% di imprese.
italiana. Il Retail nelle sue dimensio- È oggi difficile disporre di
In tante aziende i Big Data ni di commercio al dettaglio e una mappatura precisa dello
hanno fatto il loro ingresso all’ingrosso conta su un 7% di sviluppo dei progetti Big Data
con forme e modalità speri- imprese, la Finanza e le Assicu- e Data Science in particolare
mentali che non sono anco- razioni a loro volta sono al 7% per due fattori che influenzano
ra stati formalizzati a livello del campione con una quota questo fenomeno: la presen-
organizzativo e funzionale. analoga anche per la Logistica e za ancora molto rilevante (e
Ma questa fotografia è anche i Trasporti. Si scende al 6% con positiva) di attività in fase di
la testimonianza di come la i Servizi, con le Utility e il mon- sperimentazione o di progetti
Data Science sia una attività do dell’energia, mentre il mon- che partono comunque con un
fortemente multidisciplina- do Building, le Costruzioni, obiettivo primario legato allo
re: ciascuna azienda sviluppa l’Edilizia è al 5% del campione. sviluppo di competenze interne
un proprio “punto di acces- Ovviamente non poteva man- e alla identificazione di questi
so” a un tipo di progettualità care il mondo dell’Istruzione progetti con profili diversi dalla
basato sulla valorizzazione di e della Formazione con il 4% Data Science. In altre parole si
competenze professionali e di delle imprese, il Chimico Far- fanno progetti di Data Science
skill che sono legati anche alla maceutico con il 2%, il mondo ma non necessariamente sono
intraprendenza delle persone. dell’Advertising rappresentato codificati come tali.
12gli skill per data science nella realtà delle imprese oggi
L a survey ha voluto porta-
re l’attenzione sugli skill
necessari per attuare i progetti
loro volta la testimonianza del
ruolo che la Data Science può
svolgere a livello di indirizzo e
delle risposte), sviluppando
forme di collaborazione con
tutte le aree aziendali.
Big Data nell’attuale situazio- supporto al business. Come già
ne, ovvero nella realtà concreta osservato le imprese che adot- i mercati
e quotidiana di ciascuna im- tano progetti Big Data in chia- di destinazione
presa. In particolare, si è chie- ve Business Driven sono anche della data science
sto ai partecipanti alla ricerca quelle che riescono a monetiz- A prescindere dai settori di ap-
di selezionare le competenze zare gli investimenti sui dati partenenza delle imprese coin-
sulle quali insistono maggior- in tempi più rapidi. Come era volte la ricerca ha voluto capire
mente le risorse dedicate alla prevedibile sono giustamente quali sono i settori che oggi
Data Science. Da questa prima rappresentate le competenze di indirizzano in modo prevalen-
fotografia emerge con estremo Sviluppo software e program- te lo sviluppo di progetti Data
pragmatismo che i Big Data mazione (11%), di Data Visua- Science, ovvero quali sono gli
passano prima di tutto dalla lization (10%), di Data Mining ambiti che per ciascuna impre-
capacità di estrarre dati (67% (9%), di Statistica (7%) e di Ma- sa sono di motivazione per far
delle citazioni). Importantis- chine Learning (5%). Superare partire questo tipo di progetti.
sima la capacità di lavorare in i silos aziendali o delle grandi La ricerca evidenzia che la PA è
team che con il 16% delle ci- organizzazioni con la potenza certamente un driver importan-
tazioni appare come una delle della conoscenza rappresenta te e viene citato nel 28%, segue
attività più strategiche proprio la principale sfida per la Data il Manifatturiero che probabil-
per sostenere il lavoro che viene Science nel prossimo futuro. mente risente dei benefici effet-
richiesto e per raggiungere gli Un altro punto importante ri- ti del fenomeno Industria 4.0 e
obiettivi che vengono affidati levato dall’analisi è la capacità conquista a sua volta il 15% delle
alla Data Science. L’attenzione di selezionare le competenze, citazioni. L’ICT è per sua natura
alle competenze di business di farle crescere, ma anche di un driver (sia in forma diretta
e management (12%) sono a costruire team dedicati (16% sia probabilmente anche come
13FONTE, CONCEPT & GRAPHICS by NetworkDigital360
?
DA DOVE ARRIVANO PREVALENTEMENTE I DATI?
GESTIONALI, AMMINISTRATIVI
AMBIENTI DI PRODUZIONE 89% PANEL: 80 GRANDI
AZIENDE ITALIANE
DALL’ESTERNO (PARTNER O TERZE PARTI
SPECIALIZZATE NELLA GESTIONE DEI DATI 22%
SISTEMI DI RELAZIONE CON I CLIENTI
(AD ESEMPIO SISTEMI DI PAGAMENTO) 21% CHE TIPO DI DATI
i VI TROVATE
OPEN DATA 6% PREVALENTEMENTE A
SOCIAL MEDIA 4% f
GESTIRE IN PERCENTUALE?
MOBILE 2% 7% IMMAGINI AUDIO 1%
RISPOSTA MULTIPLA
1 11 0
0 00 1
0 11 0
1 00 0
IOT 1% 1 00 1
0 11 1
0 11 0
0 00 0
00 0
2%
00
ALTRO
ALTRO FOGLI DI
CALCOLO
19%
46%
QUALI STRUMENTI UTILIZZATE PIÙ SPESSO
NELLE VOSTRE ATTIVITÀ DI ANALISI?
CLOUDERA 1% 26% TESTO
2%
1
SQL IDE 0 1
1 11 0
5%
0 00 1
SUITE SAS 0 11 0
1 00 0
17%
1 00 1
SUITE SAP 0 11 1
0 11 0
27%
0 00 0
SUITE MICROSOFT 00 0
00
Per quasi 5 aziende su 10
QLIKVIEW/QLIKSENSE 27% il foglio di calcolo resta ancora
il principale strumento
ALTRO 42% per il trattamento dei dati
14fattore abilitante) e arriva a una tipologia di dati dei Big Data si può esprimere
quota del 14%. Seguono poi le trattati nella gestione dei grandi pa-
Banche con il 10%, il Retail e la L’approccio pragmatico e con- trimoni di dati e soprattutto
GDO con il 10%. Sorprende un creto delle imprese italiane nella capacità di allargare la
po’ con il 7% il settore Agroali- trova una ulteriore conferma conoscenza a quel patrimonio
mentare (ma non più di tanto se anche nella tipologia di dati di informazioni che arriva-
si pensa al grande lavoro che vie- trattati. Il foglio di calcolo re- no dalle immagini, dai video,
ne realizzato a livello di Smart sta ancora, a dispetto di tante dall’audio e che sono ancora
Agrifood e di tutte le imprese spinte all’innovazione e alla troppo poco presenti in questo
che operano nella filiera), quota gestione ottimizzata dei dati, tipo di progettualità. Si tratta
per altro analoga a quella delle il principale strumento per il di un dato che se da una parte
Assicurazioni, e dal Pharma che trattamento dei dati. Ed è con fotografa una situazione an-
certamente sperimentano Big i fogli di calcolo (con il 46% cora poco sviluppata dall’altra
Data da più tempo. Il mondo delle citazioni) che chi lavo- lascia intravvedere grandissi-
dell’Education è a sua volta un ra sulla Data Science si trova me potenzialità, soprattutto
motore per le progettualità Data molto spesso (troppo) ad ave- nel momento in cui si mette-
Science nel 6% delle citazioni e re a che fare. I dati in “for- ranno davvero in moto pro-
l’Automotive nel 4%. Con quote mato testo” con il 26% delle cessi in grado di portare sui
del 2% e dell’1% seguono Con- citazioni aiutano, ma non più Big Data tutti i dati che le im-
sulenza, Media e Advertising, di tanto, a riequilibrare la si- prese e le organizzazioni sono
Enti e Associazioni e Telco. tuazione. La vera potenzialità in grado di generare.
le fonti dei dati
Nella realtà odierna fotografata dalla ricerca le imprese e le organizzazioni si basano ancora prevalentemente sui dati gestionali, amministrativi e legati
agli ambienti di produzione (89% delle citazioni), decisamente inferiore, ma comunque importante il ruolo dei dati provenienti dall’esterno, ovvero da
partner o terze parti specializzate nella gestione dei dati (con il 22% delle citazioni), e dai sistemi di relazione con i clienti, come CRM e sistemi di pagamento
(21%). E arriviamo alle fonti di dati che in prospettiva sono attese ad alimentare in modo esponenziale i Big Data project, vale a dire gli Open Data (oggi
con il 6% delle citazioni), i Social Media (4%), Mobile (2%) e ultimo oggi ma ragionevolmente destinati a un ruolo fondamentale: i dati dell’Internet
of Things. Questo dato deve essere letto insieme a quello precedente. Se si guarda la tipologia di dati trattati con la lettura delle fonti emerge con ancora
maggiore chiarezza che per lo sviluppo dei Big Data c’è ancora tanto da fare e che nel momento in cui si metteranno in moto le infrastrutture in grado di
“dare in pasto” ai Big Data le nuove fonti di dati, il potenziale della Data Science potrà esprimere tutto il suo valore.
15FONTE, CONCEPT & GRAPHICS by NetworkDigital360
?
IN QUALI SETTORI OPERATE O VERSO QUALI SETTORI SI RIVOLGE
IL LAVORO DI DATA SCIENCE?
PUBBLICA AMMINISTRAZIONE 28%
MANIFATTURIERO 15%
ICT 14% 1
SETTORE FINANZIARIO 10% 0
11
1
1 0 QUALI
GDO E RETAIL 0 00
10% 0 11
1
0 TRA QUESTE
AGRIFOOD 7% 1 00 0 COMPETENZE
1 00 1
SONO OGGI
RISPOSTA MULTIPLA
0 11
ASSICURAZIONI 7% 0 11
1
0 PIÙ IMPORTANTI
0 00
PHARMA 7% 00
0
0 PER IL LAVORO
EDUCATION 6% 00 CHE STATE
SVOLGENDO?
AUTOMOTIVE 4%
CONSULENZA 2% 16% CAPACITÀ DI
LAVORO IN TEAM
MEDIA & ADVERTISING 2% BUSINESS &
12%
ENTI/ASSOCIAZIONI 1% MANAGEMENT
TELCO 1% 11%
SVILUPPO SOFTWARE
E PROGRAMMAZIONE
1 11 0
0
0 00 1 10% DATA VISUALIZATION
0
0 11 0
1 00 0
1 00 1
0 11 1
0 11 0 9%
0 0 00 0 DATA MINING
0 00 0
00
7% STATISTICA
ESTRAZIONE DATI
67%
5% MACHINE LEARNING
CAMPIONE INTERVISTATO:
80 GRANDI AZIENDE ITALIANE
16le motivazioni e le finalità dei progetti big data
C on la ricerca abbiamo voluto analizzare e della ricerca e selezione dei tool (51%) Data Modeling (41%). È purtroppo mol-
le azioni e le attività che più frequen- e della gestione delle fonti di dati / Data to significativo che due voci come Data
temente caratterizzano i progetti di Big Mining (50%). Più contenute ma decisa- Monetization e ricerca di algoritmi e pat-
Data nelle imprese e nelle organizzazioni mente in prospettiva più importanti le tern, siano in coda (oggi) nell’elenco delle
coinvolte nella ricerca. La ragione princi- attività legate alla Ricerca & Sviluppo, attività svolte. Si tratta senza ombra di
pale che caratterizza le attività dei Big come possono essere i progetti per lo svi- dubbio di due attività destinate a scalare
Data nelle imprese coinvolte è chiara- luppo di nuove offerte commerciali, nuovi rapidamente questa “classifica” proprio
mente indirizzata all’analisi delle esigen- prodotti (47%), l’utilizzo di “intelligenza” in ragione delle potenzialità che possono
ze e degli obiettivi (81%). C’è un poi un per la valutazione e la identificazione esprimere in termini di abilitazione al
profilo più vicino alla progettualità con la di eventuali fornitori esterni (44%) e la raggiungimento dei risultati di business.
ottimizzazione dei processi (67%) con la
FONTE, CONCEPT & GRAPHICS by NetworkDigital360 SURVEY 2017
conoscenza dei clienti e del business de-
?
RISPETTO ALLA GESTIONE DEI NUOVI PROGETTI
velopment (62%). Un ruolo importante QUALI SONO LE ATTIVITÀ PER VOI PRIORITARIE?
è correttamente attribuito agli aspetti di
management e di team della Data Science ANALISI DELLE ESIGENZE/OBIETTIVI 81%
tanto che la voce Management di attività e OTTIMIZZAZIONE DEI PROCESSI 67%
CONOSCENZA DEI CLIENTI & BUSINESS DEVELOPMENT 62%
team arriva al 62% e più specificatamente MANAGEMENT DI ATTIVITÀ E TEAM 62%
la Creazione del team delle competenze CREAZIONE DEL TEAM DELLE COMPETENZE 61%
raccoglie a sua volta il 61% delle citazioni. RAPPRESENTAZIONE DEI DATI - VISUALIZZAZIONE 5
56%
PORTARE I DATI IN PRODUZIONE 54%
4%
Un ruolo fondamentale nei Big Data è
MIGLIORAMENTO DELLA CUSTOMER EXPERIENCE 53%
%
come ben noto nella rappresentazione dei RICERCA DEI DATI 52%
risultati e nella Data Visualization che vie- GESTIONE DELLE FONTI 52%
RICERCA E SELEZIONE DEI TOOL 51%%
ne citata nel 56% dei casi.
DATA MINING 50%
%
Più vicini alla produzione e all’operativa ATTIVITÀ DI RICERCA & SVILUPPO 47%
7%
del quotidiano i temi legati alla capacità IDENTIFICAZIONE DI EVENTUALI FORNITORI ESTERNI 44%
di portare i dati in produzione (54%), del DATA MODELLING 4
41%
MONETIZZAZIONE DEI DATI 41%
miglioramento della Customer Experience ALGORITMI/PATTERN 32%
(53%), della stessa ricerca dei dati (52%) PANEL: 80 GRANDI AZIENDE ITALIANE
171 11 0
0 00 1
0 11 0
la sicurezza come motore per progettualità big data
1 00 0
1 00 1
0 11 1
0 11 0
0 00 0
00 0
00
L a sicurezza è senza ombra di dubbio uno
dei principali vettori che spingono le pro-
gettualità Big Data. Lo studio dei comporta-
fonti della videosorveglianza) nel 22% dei casi.
Non si può non vedere, nel patrimonio di dati
e informazioni che vengono quotidianamente
menti, il Risk Management, la realizzazione di raccolti e analizzati, la costruzione di un pa-
modelli in grado di dare vita a soluzioni capaci trimonio di knowledge che le aziende posso-
di individuare in tempo reale le frodi e di so- no scegliere di mettere a valore non solo nella
luzioni capaci di prevenirle e addirittura di at- forma “passiva” di protezione del business, ma
tuare delle misure che in tempo reale possono in forma attiva di sviluppo delle possibilità e
abbassare la soglia di rischio, sono tra le moti- opportunità di crescita dell’azienda stessa.
vazioni più forti che spingono la Data Science
nelle Banche, nella Finanza, nelle Assicurazio- RISPETTO AL TEMA DELLA SICUREZZA QUALI TRA I
SEGUENTI PROGETTI SONO MAGGIORMENTE PRIORITARI?
ni, ma anche nelle Imprese, con le soluzioni di
sicurezza di stabilimento dell’Industria 4.0.
ANALISI PATTERN GESTIONE DEGLI ASSET
Con questa ricerca si è voluto tastare il polso COMPORTAMENTALE (ANALISI DEI FATTORI DI RISCHIO
delle imprese su questo specifico tema per ca- (DA VIDEOSORVEGLIANZA) E DELLE OPPORTUNITÀ)
pire quanto oggi sia caldo e quali prospettive
si possano aprire in futuro. Interrogate sulle 52%
ragioni collegate alla sicurezza che animano
22%
i progetti Big Data, le imprese coinvolte nella
ricerca citano la Gestione degli asset (analisi
dei fattori di rischio e delle opportunità) nel 41% 42%
52% dei casi, la Sicurezza Antifrodi (analisi
dei comportamenti) da Mobile nel 42%, l’A-
nalisi flussi pagamenti/accessi sistemi digital ANALISI FLUSSI SICUREZZA ANTIFRODI
banking/digital payment nel 41% e l’Analisi PAGAMENTI/ACCESSI (ANALISI DEI COMPORTAMENTI)
SISTEMI DIGITAL BANKING DA MOBILE
pattern comportamentale (ad esempio dalle E DIGITAL PAYMENT
18NOTA METODOLOGICA L’indagine è stata effettuata attraverso questionari, telefonici e via mail, su un panel di 80 aziende della community di NetworkDigital360. Il campione non è statisticamente significa- tivo ma consente, comunque, di rilevare orientamenti e trend qualitativi.
IL PARTNER IBM
Con 106 anni di storia, IBM è leader nell’Innovazione al servizio di imprese e organizzazioni in tutto il
mondo. Opera in 175 paesi con circa 380 mila dipendenti realizzando. Il giro d’affari 2016 è stato pari
a 79,9 miliardi di dollari.
L’azienda vanta una consolidata tradizione di progetti, iniziative e partnership che si concretizzano
in soluzioni innovative per la trasformazione digitale di imprese e istituzioni.
Gli investimenti, attuati per sostenere la competitività di lungo periodo, rappresentano annualmente
una cifra consistente del fatturato.
Nel 2016, IBM ha destinato circa 6 miliardi di dollari alla Ricerca e Sviluppo, realizzata in 12 centri di
carattere globale, con migliaia tra scienziati e ricercatori. A 4 miliardi ammontano invece le spese in
conto capitale (CapEx) mentre altri 6 miliardi hanno incrementato le capacità nelle aree a più alto
valore come il Cognitive Computing - con Watson Health e Watson Internet of Things - il Cloud e la
Sicurezza.
Il fatturato delle aree Cloud e Cognitive è in costante crescita, anno su anno. Nel Cloud per l’Enterpri-
se, in particolare, l’azienda può oggi vantare una posizione di leadership mondiale.
IBM guida ininterrottamente dal 1993 la classifica dei brevetti depositati negli Stati Uniti: in 24 anni
hanno raggiunto le 90mila unità. Le invenzioni registrate nel solo 2016 sono arrivate a quota 8.088,
più di 22 al giorno.
IBM opera in Italia dal 1927 e in questi 90 anni ha contribuito allo sviluppo dell’innovazione per ogni
settore d’industria e per l’economia del Paese.
WWW.IBM.COM/ITNetworkDigital360, parte del Gruppo Digital360, offre contenuti
editoriali, servizi di comunicazione e marketing, lead generation,
eventi e webinar, nell’ambito della Trasformazione Digitale e
dell’Innovazione Imprenditoriale.
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dicembre
RESEARCH REPORT 2017
in collaborazione con:Puoi anche leggere
