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La vera magia della scienza dei dati

3 minuti di lettura | Kevin Lyons, Vicepresidente senior, Data Science | Agosto 2019

Se, come sosteneva lo scrittore di fantascienza Arthur C. Clarke, "qualsiasi tecnologia sufficientemente avanzata è indistinguibile dalla magia", allora a volte si ha la sensazione che la scienza dei dati sia vista come un coniglio tirato fuori dal cappello. Questa narrazione è, ovviamente, fuorviante. È la percezione di quella che io chiamo "magia dei dati", in cui si crede che i dati possano essere pompati in un'estremità della "macchina della scienza dei dati" e che dall'altra parte emerga il widget perfetto (la soluzione ai problemi di tutti).

In misura considerevole, ciò è dovuto al fatto che la stragrande maggioranza delle persone non comprende il funzionamento della scienza dei dati e quando si arriva alle aree più avanzate, come l'apprendimento profondo, anche molti data scientist riconoscono di non comprendere i numerosi livelli di complessità. Ma se sei uno scienziato dei dati, (per lo più) ne sai abbastanza da sapere quando sei fuori dalla tua portata. Al di fuori della comunità dei data scientist, tuttavia, non è sempre così. Ed è comprensibile.

In parte, è colpa nostra. È un club difficile, storicamente difficile da penetrare per gli "esterni", tanto meno da capire. I linguaggi della scienza dei dati sono stati tenuti stretti al petto. Così come la Chiesa cattolica romana scelse il latino ecclesiastico come lingua di comunicazione principale per controllare la messaggistica, in particolare nel Medioevo e nel primo periodo moderno, anche noi scienziati dei dati potremmo essere accusati di azioni simili, anche se ovviamente non della stessa portata né con un impatto così diretto su intere popolazioni. Tuttavia, proprio come le Riforme del XVI secolo hanno portato a liberare il linguaggio, rendendo i principi delle varie chiese cristiane più accessibili alle masse, la scienza dei dati deve ora estendere ulteriormente il proprio linguaggio. 

Un linguaggio condiviso ci permetterebbe di non credere che i data scientist abbiano capacità mistiche di risolvere qualsiasi problema, facendo passare i dati attraverso un ambiente di IA per produrre i risultati desiderati, come per magia. Aiuterebbe le persone a capire che la scienza dei dati non è una panacea magica.

In effetti, se si vuole veramente una scienza dei dati avanzata, una delle cose peggiori da fare è assegnare a un data scientist la risoluzione di problemi isolati o ad hoc, perché in questo modo la comunicazione viene isolata e la scienza dei dati rimane nel retrobottega.

Piuttosto, il modo migliore per far proliferare la scienza dei dati è esporre problemi di livello aziendale, comprendendo che, se fatta bene, la scienza dei dati è uno sport di squadra. La presenza di team multidisciplinari dedicati ai prodotti o ai clienti produce risultati aziendali superiori e sviluppa una comprensione interfunzionale. Un gruppo che comprende un socio commerciale, un product manager, un ingegnere, un data scientist e i rappresentanti di altre organizzazioni funzionali chiave dovrebbe essere chiuso in una stanza senza interruzioni per una riunione delle menti incentrata sulle maggiori esigenze e opportunità. È qui che avviene la vera magia.

Tuttavia, chi intraprende questo viaggio deve essere consapevole dei segnali di allarme. Se, lavorando con i clienti o con altre terze parti in uno spirito di collaborazione, iniziate a cercare soluzioni spiegabili a tutti, fate una pausa. Proprio come un mago non si limita a trucchi elementari, il pubblico capisce che i data scientist non devono limitarsi a soluzioni facilmente spiegabili. Annacquare deliberatamente il processo può avere l'effetto collaterale di fornire una soluzione non ottimale per il problema. È un equilibrio.

Questo equilibrio si basa sulla fiducia delle aziende nelle capacità dei loro data scientist. La fiducia che i data scientist condividano il più possibile il nostro linguaggio, ma che non diluiscano le soluzioni quando le cose diventano troppo tecniche, e che rimangano sempre fedeli alla loro disciplina Questo è il tipo di fiducia e di equilibrio che consente alle aziende tecnologicamente avanzate di raggiungere i loro rispettivi set di verità.

Questo articolo è stato pubblicato originariamente su Media.

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