Data analysis.
La Data analysis si occupa di trasformare ed elaborare i dati, ovvero le informazioni prodotte direttamente e collateralmente da ogni attività digitale (social media, data services, siti web, IoT etc.), al fine di trarre statistiche descrittive ed inferenziali. Tramite tecniche e metodologie statistiche, matematiche e logiche, i dati vengono resi fruibili e visualizzabili con grafici e sintesi di facile interpretazione.
Si possono ottenere così metriche e strumenti di analisi delle performance di decisioni intraprese o future tramite analisi predittive. L’analisi dei dati si serve di competenze specifiche ed all’avanguardia, come il machine learning, ovvero tecniche di apprendimento automatico. Questi sono utili ad individuare pattern ricorrenti all’interno dei dati e difficilmente individuabili diversamente, rilevando anomalie o opportunità.
Il workflow usuale in ambito data science inizia con l’acquisizione dei dati (Data Gathering), successivamente le informazioni raccolte necessitano di essere preparate all’utilizzo e all’esplorazione tramite preprocessing. Una volta pronti i dati vengono esplorati preliminarmente in cerca di pattern e correlazioni, scegliendo quali tecniche applicare in seguito. La sintesi e la trasformazione dei dati preprocessati avviene poi con strumenti specifici, procedendo attivamente e sperimentalmente con tecniche di machine learning. L’ultimo passo, che concretizza tutti i precedenti, consiste nel raccogliere i risultati e renderli fruibili a chiunque. Così facendo si risponde alle necessità del cliente e alle domande che inizialmente hanno guidato l’avvio del processo di esplorazione dei dati.
