Chi sono i Citizen Data Scientist e cosa fanno?

What are Citizen Data Scientists and what do they do?

Introduzione

Nel mondo di oggi guidato dai dati, il ruolo dei data scientist è diventato indispensabile. Ma cosa succederebbe se ti dicessi che non hai bisogno di un Dottorato di Ricerca in data science per svelare i misteri nascosti all’interno di grandi set di dati? Entra nell’era dei Citizen Data Scientist – una nuova categoria di individui abilitati con le competenze e gli strumenti per scoprire informazioni preziose senza una formazione formale. I Citizen Data Scientist sono persone comuni con capacità straordinarie per trasformare i dati in conoscenze utili, rivoluzionando il modo in cui le organizzazioni prendono decisioni. In questo articolo, esploreremo la crescita dei Citizen Data Scientist, il loro impatto sulle imprese e le interessanti possibilità che apportano.

Chi sono i Citizen Data Scientist?

I Citizen Data Scientist sono individui senza formazione formale in data science che possiedono le competenze e gli strumenti per analizzare i dati e derivare informazioni. Sfruttano piattaforme di analisi self-service e strumenti intuitivi per esplorare i dati, costruire modelli e prendere decisioni basate sui dati, democratizzando il potere dei dati all’interno delle organizzazioni.

Perché le organizzazioni dovrebbero assumerli?

La data science è un campo vasto che porta significativi benefici alle organizzazioni e i Citizen Data Scientist svolgono un ruolo cruciale per sfruttare il potere dei dati. Ecco alcune ragioni per cui le aziende ne hanno bisogno:

Semplificazione dell’analisi dei dati: i Citizen Data Scientist sono integrati in vari dipartimenti o team, permettendo loro di affrontare specifiche sfide aziendali ed esplorare dati rilevanti per il loro campo. Ciò porta a una maggiore comprensione e a decisioni migliori.
Colmare il divario: possiedono competenze specifiche di dominio insieme a una solida comprensione della data science. Questa combinazione permette loro di colmare il divario tra le competenze tecniche e la conoscenza dell’industria, portando contesto e informazioni all’analisi dei dati.
Informazioni in tempo reale: con la loro competenza di dominio e l’accesso a strumenti di analisi automatizzati, i Citizen Data Scientist possono analizzare i dati in tempo reale e fornire rapide informazioni ai decisori. Ciò consente alle organizzazioni di rispondere rapidamente, cogliere opportunità e mitigare i rischi in modo efficace.
Moltiplicatori di forza: gestendo i compiti di analisi dei dati di routine, liberano i data scientist per concentrarsi su sfide più complesse e iniziative strategiche. Agiscono come moltiplicatori di forza, supportando più team e aumentando la produttività complessiva.
Prospettive uniche: apportano le loro esperienze e competenze diverse all’analisi dei dati, portando prospettive fresche e innovative approcci alla risoluzione dei problemi. Le loro informazioni uniche portano spesso a scoperte innovative e a una migliore presa di decisioni.
Sperimentazione agile: i Citizen Data Scientist hanno la flessibilità di esplorare diverse metodologie, modificare i modelli e testare ipotesi in modo efficiente. La loro adattabilità promuove l’innovazione poiché sperimentano con vari metodi analitici, guidando il progresso all’interno dei rispettivi campi.

Competenze chiave richieste

Le competenze richieste per essere un Citizen Data Scientist di successo includono le seguenti competenze analitiche, tecniche e specifiche del settore:

I Citizen Data Scientist dovrebbero essere in grado di interpretare e presentare i dati visivamente attraverso programmi come Tableau, Power BI o librerie Python come Matplotlib o Seaborn.
Devono avere conoscenze di base di programmazione per lavorare con i dati, applicare metodi statistici e sviluppare modelli di machine learning semplici. Essere familiarizzati con i linguaggi di programmazione come Python o R è vantaggioso.
Devono essere anche competenti in alcune altre aree, tra cui statistica, modellizzazione dei dati, visualizzazione dei dati, ecc., per valutare e interpretare i dati e produrre conoscenze utili ed efficaci.
Devono anche essere in grado di definire obiettivi, creare ipotesi e valutare i dati per ottenere conoscenze e affrontare problemi aziendali.
Dato il carattere dinamico della data science, devono tenersi aggiornati sugli strumenti, le tecniche e gli sviluppi di mercato più recenti e cercare attivamente opportunità per diversificare il loro set di competenze.
Devono essere in grado di comunicare efficacemente con gli utenti non tecnici e trasmettere analisi complesse in modo breve, semplice e piacevole dal punto di vista visivo.

Responsabilità lavorative

I Citizen Data Scientist utilizzano approcci statistici, lavorano con set di dati, puliscono i dati e trovano correlazioni, tendenze e modelli attraverso i dati.
Sono fondamentali per sviluppare precisi statement di problemi e ipotesi centrati sulla conoscenza del loro settore.
Lavorano direttamente con i team di dati, gli stakeholder dell’industria e gli esperti di settore. Collaborano per stabilire gli obiettivi del progetto, raccogliere informazioni pertinenti e corroborare le conclusioni.
Mantengono l’integrità e la riservatezza dei dati, seguono le leggi di salvaguardia dei dati e gestiscono i dati altamente classificati con la massima cura.
Evidenziano l’importanza delle conoscenze basate sui dati, coinvolgono i colleghi nell’utilizzo dei dati e supportano l’implementazione di strumenti analitici e dati per supportare la presa di decisioni.
Questi professionisti compilano i loro risultati e li discutono con i leader aziendali e i decisori. Utilizzano approcci di visualizzazione per presentare i loro risultati in modo che i team di sviluppo tecnico o prodotto possano comprenderli facilmente.
Nell’affrontare qualsiasi sfida, non seguono sempre le regole. Sono responsabili di trovare approcci unici in diverse occasioni, il che richiede loro di pensare in modo creativo.

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Sfide e Limitazioni

Possibili Problemi

I data scientist cittadini potrebbero non essere altrettanto esperti quanto i data scientist qualificati. Una formazione e una direzione inadeguate potrebbero portare ad un’analisi dei dati inaccurata, a interpretazioni scadenti e a risultati imprecisi.

Potrebbero trarre conclusioni errate o tendenziose dai dati se non comprendono a fondo i metodi statistici e i vincoli dei dati. Inoltre, potrebbero avere difficoltà a ottenere dati affidabili e di alta qualità, il che potrebbe influire sull’accuratezza delle loro conclusioni.

Affrontare le Preoccupazioni Etiche e sulla Privacy

Poiché i data scientist cittadini lavorano con i dati, è fondamentale affrontare le preoccupazioni sulla privacy ed etiche. La salvaguardia della privacy individuale richiede una gestione attenta delle informazioni riservate e identificabili personalmente (PII) attraverso tecniche appropriate di anonimizzazione e crittografia. Le considerazioni etiche dovrebbero guidare le loro pratiche di ricerca, evitando l’utilizzo non etico, discriminatorio o angosciante dei dati. Ottenere il consenso esplicito dalle persone o dalle organizzazioni coinvolte nella gestione di dati sensibili è essenziale per mantenere gli standard etici. Adempiendo alle normative sulla privacy e ai principi etici, possono mantenere la fiducia e garantire un utilizzo responsabile dei dati.

Bilanciare le Competenze Tecniche

Per aumentare il valore e la credibilità dei loro risultati, i data scientist cittadini dovrebbero continuamente ottimizzare le loro capacità tecniche, inclusa la competenza in strumenti essenziali, linguaggi di programmazione e metodi statistici.

Dovrebbero lavorare in collaborazione con data scientist esperti o professionisti con competenze complementari per creare analisi e interpretazioni più robuste. Le organizzazioni devono offrire loro la formazione e l’assistenza necessarie. La supervisione e i consigli regolari degli specialisti dei dati potrebbero aiutarli a navigare con successo le sfide tecnologiche.

Strumenti e Tecnologie per i Data Scientist Cittadini

Strumenti di Data Science Popolari Accessibili ai Non Esperti

La disponibilità di strumenti di data science user-friendly è significativamente aumentata negli ultimi anni, consentendo ai data scientist cittadini di apprendere, analizzare e presentare i dati senza avere una profonda comprensione della programmazione o delle statistiche. Alcuni dei popolari strumenti migliori per i data scientist cittadini sono i seguenti:

Tableau: La vasta gamma di strumenti user-friendly e l’interfaccia intuitiva di Tableau consentono ai data scientist cittadini di esplorare ed esporre in modo efficiente le scoperte sui dati.
Power BI: Power BI, un’applicazione di business intelligence di Microsoft, consente agli utenti di accedere a una varietà di fonti di dati, generare rappresentazioni dinamiche e condividere report. La vasta raccolta di connettori predefiniti e l’interfaccia facile da usare lo rendono una scelta fattibile per i data scientist cittadini.
Knime: È uno strumento di analisi open-source user-friendly utilizzato dai data scientist cittadini. Sono riutilizzabili per natura e possono essere facilmente incorporati nel processo di data science. Potrebbe essere facilmente integrato con R, Python e machine learning.
Google Data Studio: È un programma gratuito che consente agli utenti di creare report e dashboard interattivi e accattivanti. Si connette facilmente con altri servizi di Google, rendendo semplice l’analisi e la visualizzazione dei dati provenienti da Google Analytics, Google Sheets e altri servizi di Google.

Automazione e Analytics Potenziati per Flussi di Lavoro Semplificati

Le tecnologie di automazione e analytics potenziati possono aiutare i data scientist cittadini semplificando le procedure di analisi dei dati complesse e fornendo informazioni intelligenti. Queste tecnologie automatizzano le attività ripetitive e utilizzano algoritmi di machine learning per accelerare l’analisi dei dati.

Alteryx: È una soluzione di analisi dei dati completa che integra analisi sofisticate, integrazione dei dati e preelaborazione dei dati. Fornisce un’interfaccia di flusso di lavoro interattiva e una vasta selezione di strumenti per l’automatizzazione dei processi di trasformazione dei dati, pulizia e modellizzazione predittiva.
H2O.ai: La piattaforma consente la creazione di modelli di machine learning, il monitoraggio e la condivisione tramite il marketplace delle applicazioni. Il suo cloud AI aiuta a generare nuovi concetti utilizzando i risultati della risoluzione di problemi aziendali complessi.
Rapidmine: Fornisce un’interfaccia grafica per generare modelli di previsione. Fornisce una vasta gamma di procedure automatizzate e algoritmi di machine learning per costruire e implementare modelli predittivi senza molta programmazione.

Piattaforme di ML per i Data Scientist Cittadini

Queste piattaforme spesso vengono fornite con processi e algoritmi di machine learning pre-costruiti, rendendo possibile per i principianti utilizzare i metodi di machine learning per analizzare i loro dati. Alcuni noti strumenti di machine learning per i data scientist cittadini includono:

Soluzioni di Machine Learning di Microsoft Azure: Ha un’interfaccia utente drag-and-drop facile da usare per creare ed implementare modelli di Machine Learning. Dispone di una vasta selezione di funzionalità algoritmiche e si combina facilmente con altri servizi Azure.
Google Cloud AutoML: I modelli di Machine Learning personalizzati possono essere addestrati e implementati senza richiedere molta codifica. Fornisce strumenti semplici per attività, tra cui l’analisi di dati tabulari, il processing del linguaggio naturale e la categorizzazione delle immagini.
Amazon SageMaker: Semplifica lo sviluppo, l’apprendimento e l’applicazione di modelli di Machine Learning. Può essere utilizzato anche da cittadini scienziati dei dati poiché ha un’interfaccia utente intuitiva e supporta una varietà di algoritmi di Machine Learning.

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Cittadino Scienziato dei Dati vs Esperto Scienziato dei Dati

	Cittadino Scienziato dei Dati	Esperto Scienziato dei Dati
Formazione	Formazione limitata o inesistente in scienza dei dati	Estesa istruzione e formazione formale
Background	Background non tecnico	Background tecnico
Livello di competenza	Comprensione di base della scienza dei dati	Conoscenza e competenza avanzate
Competenza di dominio	Profonda comprensione di un dominio specifico	Vasta comprensione di vari domini
Profondità dell’analisi	Si concentra su compiti di analisi specifici	Conduce analisi complesse e approfondite
Risoluzione dei problemi	Risolve problemi di semplice o moderata complessità	Risolve problemi complessi e sfidanti
Ricerca	Conduce ricerche di base	Conduce ricerche avanzate

Ruolo del Cittadino Scienziato dei Dati in Diverse Industrie

Con l’espansione dei dati, l’importanza di avere un cittadino scienziato dei dati sta aumentando in diverse industrie:

Finanza

I cittadini scienziati dei dati nel settore bancario e finanziario possono studiare le transazioni dei consumatori, gli sviluppi di mercato e i dati finanziari per identificare frodi, valutare il rischio di credito e migliorare i portafogli di investimento. Hanno le competenze per creare modelli predittivi che possono essere utilizzati per prevedere le tendenze di mercato, valutare gli effetti delle questioni economiche e aiutare con le strategie di gestione del rischio.

Supply Chain e Manifatturiero

I cittadini scienziati dei dati nell’industria manifatturiera possono analizzare i dati di produzione, gli indicatori di qualità e i dati della supply chain per migliorare l’efficienza operativa, semplificare i processi di produzione ed eliminare le imprecisioni. L’analisi predittiva può essere utilizzata per stimare la domanda, migliorare il controllo dell’inventario e ridurre le interruzioni nella supply chain.

E-commerce

I cittadini scienziati dei dati possono studiare i dati dei clienti, la storia delle transazioni e i modelli di navigazione nel settore del commercio al dettaglio e dell’e-commerce per determinare le esigenze dei consumatori, la domanda prevista dei consumatori e migliorare le strategie di prezzo. Inoltre, possono fare ricerche sulle ceste della spesa per identificare le relazioni tra i prodotti, facilitando strategie di up-selling e cross-selling più precise.

Assistenza Sanitaria

Al fine di individuare schemi e tendenze, i cittadini scienziati dei dati nel settore sanitario potrebbero analizzare i dati dei pazienti, le cartelle cliniche e i risultati degli studi clinici. Possono promuovere la medicina basata sull’evidenza aiutando a determinare gli effetti sui pazienti, ottimizzare le strategie di trattamento e migliorare l’assistenza ai pazienti. Studiando i dati sulla salute della popolazione e rilevando i fattori di rischio di malattia, possono inoltre avanzare nella ricerca medica.

Marketing

I cittadini scienziati dei dati nel marketing e nella pubblicità possono categorizzare i consumatori, mirare a specifiche popolazioni e personalizzare le iniziative promozionali analizzando i dati demografici dei clienti, le metriche sull’efficacia delle campagne e l’analisi dei social network. Possono misurare l’efficacia delle campagne di marketing, identificare canali di marketing significativi e ottimizzare i budget di marketing.

Ambiente ed Energia

I Citizen Data Scientists che lavorano negli studi sull’energia e sull’ambiente possono studiare i modelli meteorologici, le statistiche operative e i dati relativi al consumo di energia per migliorare il consumo energetico, scoprire le incongruenze e migliorare le iniziative di conservazione dell’energia. Analizzando i dati dei sensori e trovando i modelli che aiutano a prevenire i guasti delle macchine e a risparmiare sui ritardi, possono portare a riparazioni preventive.

Trasporti

Nel settore dei trasporti, i Citizen Data Scientists possono esplorare i modelli di traffico, le procedure logistiche e i dati dei trasporti per rafforzare le rotte di mappatura, ridurre i costi del carburante e aumentare l’efficacia generale della catena di approvvigionamento. Possono aiutare nella manutenzione di routine dell’automobile, facilitando le riparazioni preventive per minimizzare i malfunzionamenti.

Tendenze future dei Citizen Data Scientists

Il futuro dell’analisi industriale è destinato ad abbracciare l’aumento dei Citizen Data Scientists. Con l’aumento dell’utilizzo dei dati open-source e l’emergere di questi appassionati di dati, il campo della scienza dei dati sta subendo una significativa trasformazione. I Data Scientists devono abbracciare una mentalità di apprendimento continuo e di crescita professionale per stare al passo con la natura in continua evoluzione della disciplina. Restare rilevanti e aggiornati con le tecnologie emergenti, gli approcci evoluti e le tendenze di mercato sarà cruciale per rimanere efficienti e competitivi.

I Citizen Data Scientists avranno un ruolo fondamentale nella creazione di visualizzazioni accattivanti, dashboard dinamiche e narrazioni basate sui dati che risuonino con stakeholder diversi. Sfruttando gli algoritmi pre-allenati, le piattaforme di machine learning automatizzate e le soluzioni basate sull’AI, questi appassionati di dati continueranno a migliorare le loro competenze di analisi dei dati man mano che le tecnologie di intelligenza artificiale e di machine learning evolvono. L’adozione di questi avanzamenti consentirà ai Citizen Data Scientists di sbloccare nuovi livelli di inisght e di guidare l’innovazione nell’analisi industriale.

Conclusioni

La democratizzazione degli strumenti di scienza dei dati e la proliferazione di piattaforme di analisi user-friendly hanno aumentato significativamente la diffusione dei Citizen Data Scientists. All’interno di un’organizzazione, individui provenienti da background diversi possono assumere il ruolo di Citizen Data Scientists. Tuttavia, possedere una precedente esperienza sulle operazioni dell’azienda o sulla materia oggetto del lavoro di analisi può fornire un vantaggio distintivo. Per coloro che cercano di migliorare le proprie competenze come Citizen Data Scientists, Analytics Vidya offre un programma interessante – Blackbelt Plus, che fornisce le conoscenze e le competenze necessarie per eccellere in questo campo.

Domande frequenti

Una nuova ricerca sull’Intelligenza Artificiale condotta da Stanford, Cornell e Oxford presenta un modello generativo che scopre gli intrinseci degli oggetti utilizzando solo poche istanze in un’immagine singola.