Si tratta di un approccio multidisciplinare in cui si combinano matematica, statistica, ingegneria informatica, intelligenza artificiale, ingegneria analitica, creatività, sperimentazione e innovazione con l’obiettivo di dare ai dati un significato in modo che possano essere utilizzati per far crescere un business. Come? Trasformando i dati in una fonte di conoscenza preziosa quando si parla di prendere decisioni migliori, ottimizzare i processi e creare nuove opportunità di sviluppo per il business. Prima di procedere oltre, è necessario anche sottolineare che data engineering e data processing, rispettivamente l'ingegneria dei dati e l’elaborazione dei dati, non sono sinonimi di data science. L’ingegneria e l'elaborazione dei dati sono alla base della data science, ma il loro utilizzo è molto più ampio e generale. Anche machine learning e data science non sono la stessa cosa. Il primo è un sottoinsieme della seconda e gioca un ruolo fondamentale in diverse applicazioni di data science.
In ambito business, la data science deve oggi essere considerata un asset strategico fondamentale su cui investire. E non si tratta solo di investire per costruire un eccellente team di data scientist o per avere dei buoni dati. Entrambi questi aspetti sono imprescindibili se si vuole produrre valore. Un altro cambiamento che le aziende devono implementare se vogliono prosperare nell’immediato futuro è sviluppare la capacità dei propri manager di pensare ai dati in modo analitico. Solo così, infatti, si potranno sfruttare queste nuove risorse per ottenere un reale vantaggio competitivo. Infine, c’è un altro aspetto da non dimenticare. La data science è una scienza giovane. I principi generali su cui si basa sono recenti e molto rimane ancora in via sperimentale. Per questo l’elemento esplorativo è parte integrante del gioco. E chi deciderà di investire in questo settore potrebbe nel breve futuro avere un vantaggio competitivo enorme sui propri concorrenti.
