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In un diluvio di dati, le aziende cercano di ricoprire un nuovo ruolo
Il data scientist della descrizione del lavoro non esisteva cinque anni fa. Nessuno pubblicizzava un esperto in data science e non potevi andare a scuola per specializzarti nel campo. Oggi le aziende stanno lottando per reclutare questi specialisti, corsi su come diventarlo stanno spuntando in molte università e il Harvard Business Review ha persino proclamato che lo scienziato dei dati è il più sexy lavoro del 21° secolo.
Gli scienziati dei dati prendono enormi quantità di dati e cercano di estrarre informazioni utili. Il lavoro combina statistiche e programmazione per identificare fattori a volte sottili che possono avere un grande impatto sui profitti di un'azienda, dal fatto che una persona faccia clic su un determinato tipo di annuncio al fatto che una nuova sostanza chimica sia tossica nel corpo umano.
Mentre Wall Street, Madison Avenue e Detroit hanno sempre utilizzato i data jockey per dare un senso alle statistiche aziendali, l'aumento di questa specialità riflette la massiccia espansione della portata e della varietà dei dati ora disponibili in alcuni settori, come quelli che raccolgono dati sui clienti In rete. Ci sono più dati di quanti i singoli manager possano avvolgere nella loro mente: troppi, cambiano troppo velocemente, per essere analizzati con approcci tradizionali.
Poiché gli smartphone promettono di diventare una nuova fonte di dati preziosi per i rivenditori, ad esempio, Walmart è in competizione per coinvolgere più data scientist e ora pubblicizza dozzine di posizioni aperte, tra cui Big Fast Data Engineer. Anche i sensori nelle fabbriche e nelle apparecchiature industriali stanno fornendo montagne di nuovi dati, portando General Electric ad assumere scienziati dei dati per analizzare questi feed.
Il termine scienza dei dati è stato coniato nella Silicon Valley nel 2008 da due analisti di dati che allora lavoravano su LinkedIn e Facebook (vedi What Facebook Knows ). Ora molte startup stanno basando le proprie attività sulla capacità di analizzare grandi quantità di dati, spesso provenienti da fonti disparate. ZestFinance , ad esempio, dispone di un modello predittivo che utilizza centinaia di variabili per determinare se un prestatore debba offrire credito ad alto rischio. Il rischio di sottoscrizione che comporta è del 40% inferiore a quello sostenuto dai tradizionali istituti di credito, afferma il data scientist di ZestFinance John Candido. Tutti i dati sono dati di credito per noi, dice.
Lo scienziato dei dati è diventato un titolo di lavoro popolare in parte perché ha contribuito a mettere insieme un numero crescente di ruoli di lavoro definiti a casaccio e sovrapposti, afferma Jake Klamka, che gestisce un lavoro di sei settimane compagnia per inserire dottorati in campi come la matematica, l'astrofisica e persino le neuroscienze in tali lavori. Abbiamo chiunque lavori con molti dati nella loro ricerca, dice Klamka. Devono sapere come programmare, ma devono anche avere forti capacità comunicative e curiosità.
I migliori data scientist sono definiti tanto dalla loro creatività quanto dalla loro abilità di scrivere codici. L'azienda Kaggle organizza concorsi in cui i data scientist competono per trovare il modo migliore per dare un senso a enormi set di dati (vedi Startup trasforma il data Crunching in uno sport ad alto rischio). Molti dei migliori Kaggler (ci sono 88.000 registrati sul sito) provengono da campi come l'astrofisica o l'ingegneria elettrica, afferma il CEO Anthony Goldbloom. Il primo classificato è un attuario a Singapore .
Le università iniziano a rispondere alle esigenze del mercato del lavoro. La Stanford University prevede di lanciare un master in scienze dei dati nel suo dipartimento di statistica, afferma il presidente del dipartimento Günther Walther . Una dozzina di altri programmi sono già stati avviati nelle scuole, tra cui la Columbia University e l'Università della California, a San Francisco. Cloudera , un'azienda che vende software per elaborare e organizzare grandi volumi di dati, ha annunciato ad aprile che collaborerà con sette università per offrire agli studenti universitari una formazione professionale su come lavorare con le tecnologie dei big data.
Il direttore del programma educativo di Cloudera, Mark Morissey, afferma che si sta profilando una carenza di competenze e che il mercato non crescerà al ritmo a cui vorrebbe attualmente. Questo ha fatto salire gli stipendi. Nella Silicon Valley, gli stipendi per i data scientist di livello base vanno da $ 110.000 a $ 120.000.
Altri pensano che la tendenza potrebbe creare una nuova area di outsourcing. Shashi Godbole, uno scienziato dei dati a Mumbai, in India, che è classificato 20esimo nel quadro di valutazione di Kaggle, ha recentemente completato un lavoro di consulenza oraria organizzato da Kaggle, una nuova attività in cui sta entrando la piattaforma. Ha lavorato per una piccola organizzazione no profit di difesa della salute con sede a Chicago e ora sta facendo offerte per più posti di lavoro (guadagna $ 200 all'ora e Kaggle raccoglie $ 300 all'ora). Il suo lavoro con Kaggle per ora è part-time, ma dice che è possibile che un giorno possa essere la sua principale fonte di reddito.
Per gli stessi scienziati dei dati, il lavoro è certamente meno sexy di quanto non sia stato fatto credere. Josh Wills, un direttore senior della scienza dei dati presso Cloudera, afferma che la maggior parte delle volte comporta la pulizia dei dati disordinati, ad esempio inserendoli nelle colonne giuste e ordinandoli.
Sono un inserviente di dati. Questo è il lavoro più sexy del 21° secolo, dice. È molto lusinghiero, ma è anche un po' sconcertante.