La scienza dei dati, o Data Science, è l’insieme dei principi metodologici basati sul metodo scientifico e di tecniche multidisciplinari, volto a interpretare e a rielaborare i dati grazie alla figura del Data Scientist. Quest’ultimo non solo rielabora e interpreta i dati ma è anche deputato alla scrittura degli algoritmi di Machine Learning e al monitoraggio del software annesso.
Nell’ambito della Data Science particolare rilevanza per le imprese riveste la branca della Prescriptive Analytics, la quale fornisce supporto al raggiungimento degli obiettivi di business attraverso la scelta di azioni ottimali: l’analisi parte dalla soddisfazione del cliente (cd. customer satisfaction) per arrivare a pianificazioni strategiche.
La Data Science non può funzionare senza l’utilizzo e la creazione dei Big Data, i cui elementi prioritari sono la raccolta dei dati, secondo il criterio delle 4V: volume, velocità e varietà, a cui si aggiunge il valore che richiede tecnologie e metodi analitici specifici determinanti la qualità.
La Prescriptive Analytics è da considerarsi come come terza e ultima fase dell’analisi dei modelli di business, preceduta dalle analisi descrittiva e predittiva.
La materia è interessante per i giovani laureati e laureandi che hanno almeno parte di conoscenza delle materie tecniche al fine di avere una visione d’insieme multidisciplinare, appetibile per il mondo del lavoro.
In un momento storico in cui la condivisione e la libera circolazione delle conoscenze risulta fondamentale per lo sviluppo economico del Paese, è quanto mai necessario sviluppare software open source, ossia liberi da vincoli di tipo privatistico relativi alla proprietà intellettuale.
La tendenza è, invece, quella di sviluppare software di tipo proprietario, che mal si coniugano con la libera circolazione delle conoscenze e rischiano, inoltre, di favorire la creazione sia di barriere all’entrata del mercato, sia di potentissimi monopoli, spesso nelle mani di chi riveste già una posizione dominante.