Data scientist: guidano il futuro di AI e analytics

I data scientist operano all'intersezione tra analytics, machine learning (ML) e AI, traducendo dati reali e disordinati in decisioni che guidano i risultati di business. Con la crescita del volume e della complessità dei dati aziendali, è cresciuta anche l'importanza strategica di questo ruolo: oggi i data scientist sono tra i professionisti più richiesti nelle organizzazioni moderne.

L'AI si è estesa dalla modellazione predittiva alle applicazioni generative e ai sistemi agentici. L'ambito di azione del data scientist è cresciuto di conseguenza. Questo articolo esplora l'evoluzione di questo ruolo e il modo in cui le piattaforme moderne supportano tale evoluzione.

Chi è un data scientist?

Un data scientist trasforma i dati grezzi in output che guidano i risultati di business. Mentre un data analyst potrebbe descrivere cosa è successo e perché, un data scientist va oltre, creando sistemi che prevedono cosa accadrà in futuro e consigliando le azioni che l'azienda dovrebbe intraprendere.

Il ruolo si basa su tre aree di competenza fondamentali:

1. Statistica e matematica, che costituiscono la base dei modelli
2. Programmazione, per creare e automatizzare i modelli
3. Conoscenza del dominio, che garantisce che ciò che viene creato risponda effettivamente alla domanda corretta.

I data scientist producono un'ampia gamma di output, come previsioni della domanda, modelli di segmentazione dei clienti, motori di raccomandazione, sistemi di rilevamento delle frodi e risultati di A/B testing. Ciascuno di questi deliverable comporta il collegamento diretto dei dati a una decisione aziendale.

Come si sta evolvendo il ruolo del data scientist

Il ruolo del data scientist si è ampliato notevolmente negli ultimi anni. La modellazione classica è ormai solo una parte di un ambito molto più vasto. Ai data scientist viene sempre più richiesto di lavorare con modelli linguistici di grandi dimensioni, creare applicazioni di AI generativa e seguire i modelli fino al rilascio in produzione e al monitoraggio continuo.

Il cambiamento è sia organizzativo che tecnico. I data scientist dedicano meno tempo come singoli contributori e più tempo a flussi di lavoro collaborativi e di livello di produzione, condivisi tra i team di ingegneria, analytics e business. Oggi il successo significa collegare il rigore tecnico a risultati misurabili. I data scientist vengono valutati sempre più in base all'impatto sul business: se un modello ha migliorato i ricavi, ridotto il tasso di abbandono (churn) o accelerato una decisione di prodotto, e non solo se ha raggiunto un punteggio di accuratezza target.

Competenze fondamentali per i moderni data scientist

La data science attinge a un'ampia gamma di competenze a seconda del ruolo specifico, del settore e della maturità del team.

La tabella seguente elenca le principali aree di competenza richieste nei ruoli aziendali di data science, le competenze e le conoscenze specifiche correlate e il motivo per cui sono importanti nell'attuale panorama dell'AI.

Data scientist a confronto con ruoli affini

La data science si sovrappone a diversi ruoli correlati, ma i confini tra di essi possono talvolta apparire sfumati a seconda del team e dell'organizzazione.

La tabella seguente fa chiarezza evidenziando il focus principale dei vari ruoli, oltre al contesto relativo all'output tipico che producono.

In molte organizzazioni, i data scientist gestiscono responsabilità che formalmente appartenevano agli ML engineer o agli analytics engineer, in particolare nei team più piccoli. La caratteristica più evidente che distingue i data scientist è la loro titolarità del processo di modellazione e sperimentazione, ovvero la definizione del problema, la selezione e la creazione del modello e l'interpretazione dei risultati in termini di business.

Strumenti e piattaforme utilizzati dai data scientist

Lo stack moderno di data science si concentra sui notebook interattivi: ambienti basati su browser per scrivere codice, visualizzare risultati e documentare il lavoro. La maggior parte dei team si affida anche a motori SQL, librerie di ML, strumenti di tracciamento degli esperimenti e strumenti di BI per condividere i risultati con gli stakeholder.

Una giornata tipo si articola su diverse di queste attività: pre-elaborazione dei dati in Python, estrazione di un dataset di addestramento con SQL, addestramento di un modello con scikit-learn o PyTorch, tracciamento degli esperimenti con MLflow e presentazione dei risultati in una dashboard.

I linguaggi e le librerie più comuni includono Python, SQL, pandas, scikit-learn, PyTorch, Spark e MLflow. I team aziendali sono passati in gran parte al cloud e a piattaforme dati unificate, poiché lo sviluppo locale su un sottoinsieme di dati non è praticabile su scala di produzione. Anche gli assistenti AI stanno diventando uno standard, aiutando i data scientist a scrivere codice, esplorare dataset ed eseguire il debug delle pipeline più rapidamente.

In che modo i data scientist generano valore aziendale

I data scientist creano valore aziendale collegando gli output dei modelli a decisioni che influiscono su ricavi, costi ed esperienza del cliente. Ad esempio, la previsione della domanda può aiutare a ridurre gli sprechi di inventario e a migliorare l'evasione degli ordini. I modelli di churn consentono ai team di fidelizzazione di intervenire prima che un cliente abbandoni. I motori di raccomandazione aumentano il coinvolgimento e i tassi di acquisto. L'ottimizzazione dei prezzi migliora il margine senza ridurre i volumi. In ogni caso, il modello non è il prodotto finale: lo è il risultato di business.

Ecco perché le prestazioni dei data scientist vengono valutate sempre più in base all'impatto piuttosto che alle sole metriche del modello. Un modello con un punteggio di accuratezza leggermente inferiore che viene distribuito, adottato e utilizzato dall'azienda vale molto di più di un modello con prestazioni superiori che non entra mai in produzione. La selezione delle metriche e una comunicazione chiara con gli stakeholder sono importanti tanto quanto le competenze tecniche. Un buon data scientist crea il modello giusto, misura gli elementi corretti e presenta i risultati in modo da spingere all'azione.

Il ruolo dei data scientist nel ciclo di vita di AI e ML

I data scientist contribuiscono a ogni fase del ciclo di vita del progetto, dal momento in cui viene identificata una domanda aziendale fino al monitoraggio e al riaddestramento di un modello distribuito.

L'elenco seguente descrive i principali contributi della data science per ciascuna fase del ciclo di vita.

1. Definizione del problema. Tradurre le domande di business in un problema di modellazione misurabile con una metrica target definita. È qui che la competenza di dominio conta di più. Una definizione errata del problema produce un modello errato, indipendentemente dalla qualità tecnica.
2. Accesso ai dati. Individuare, valutare e recuperare i dataset controllati necessari per il lavoro. Negli ambienti aziendali, ciò comporta la gestione delle autorizzazioni, la comprensione della lineage dei dati e la conferma della qualità dei dati prima di investire nella feature engineering.
3. Esplorazione e preparazione. Profilare i dati, gestire i valori mancanti e gli outlier e strutturare gli input in una forma adatta alla modellazione. Questa fase richiede in genere più tempo di qualsiasi altra in un progetto reale.
4. Feature engineering. Creare i segnali, come variabili derivate, aggregazioni e codifiche, che rendono predittivi i modelli. Le feature ben progettate sono riutilizzabili tra i vari progetti e costituiscono una fonte duratura di vantaggio competitivo.
5. Sviluppo del modello. Addestrare e ottimizzare i modelli candidati, confrontando le prestazioni con una baseline definita. Questa è la fase più associata alla data science nella percezione pubblica, ma raramente è la fase che richiede più tempo o che genera maggior valore.
6. Sperimentazione. Convalida i risultati tramite valutazione offline e, dove opportuno, test live come gli esperimenti A/B. Il rigore statistico è fondamentale in questa fase per generare risultati affidabili.
7. Deployment. Distribuisci i modelli approvati in produzione in modo che possano fornire previsioni alle applicazioni e ai team che ne hanno bisogno, in modalità batch, streaming o in tempo reale a seconda del caso d'uso.
8. Monitoraggio e riaddestramento. Controlla il data drift e il degrado delle prestazioni nel tempo, riaddestra i modelli su dati freschi quando necessario e ritira quelli che non soddisfano più i requisiti aziendali.

Le sfide dei data scientist

I data scientist si trovano ad affrontare sfide che di solito derivano dal modo in cui sono organizzate le aziende e da come i dati e gli strumenti sono stati storicamente strutturati. Queste sfide si riconducono ad alcuni pattern ricorrenti:

Dati e strumenti frammentati

Quando i dati sono sparsi tra data warehouse, data lake, applicazioni SaaS e sistemi operativi, l'assemblaggio di un dataset di addestramento può richiedere tanto tempo quanto la creazione del modello stesso. Rintracciare le tabelle, riconciliare definizioni contrastanti e unire manualmente fonti che dovrebbero già essere unificate sono tutti punti di attrito che rallentano i progressi ancor prima che il lavoro sia effettivamente iniziato. Passare da uno strumento scollegato all'altro aggrava il problema: ogni cambio di contesto comporta duplicazione del lavoro, incoerenze e attriti che ostacolano l'intero flusso di lavoro.

Accesso regolamentato ai dati

I data scientist hanno bisogno di un ampio accesso ai dati per svolgere al meglio il proprio lavoro. Le policy di sicurezza, le normative sulla privacy, i controlli di conformità e altri requisiti di governance a volte possono sembrare in contrasto con questa esigenza.

Tuttavia, questo apparente conflitto è solitamente il risultato di una governance implementata male, non dei requisiti di governance in sé. Quando i controlli di accesso sono chiari, i permessi sono ben definiti e la data lineage è trasparente, i data scientist possono muoversi più velocemente, non più lentamente, dedicando meno tempo a richiedere l'accesso, a mettere in discussione la qualità dei dati o a preoccuparsi di avere la versione corretta di un dataset.

Passaggio dei modelli dal notebook alla produzione

Gli ambienti di sviluppo differiscono da quelli di produzione, le pipeline di dati cambiano, i requisiti infrastrutturali sono più esigenti e gli standard ingegneristici richiesti dai sistemi di produzione vengono applicati raramente durante la sperimentazione. Di conseguenza, molti modelli che offrono ottime prestazioni in fase di sviluppo non arrivano mai in produzione. Colmare questo divario richiede le best practice di MLOps: versionamento dei modelli, pipeline di CI/CD e monitoraggio automatizzato. Richiede inoltre una stretta collaborazione tra i data scientist e gli ingegneri che gestiscono l'infrastruttura di produzione.

Collaborazione tra i team di dati, ingegneria e business

I progetti di data science possono fallire sia per motivi organizzativi che tecnici. Data scientist, data engineer, ingegneri di ML e stakeholder aziendali spesso lavorano con strumenti diversi, utilizzando definizioni differenti per le stesse metriche e tempistiche diverse.

Definizioni concordate per le metriche chiave, librerie di feature condivise e modelli di dati comuni ridurranno l'attrito della collaborazione interfunzionale. Lo stesso vale per una piattaforma comune. Quando i data scientist e gli ingegneri lavorano nello stesso ambiente, con accesso agli stessi dati e alla stessa lineage, i passaggi di consegne sono più fluidi e le incomprensioni vengono individuate prima.

Tenere il passo con un panorama dell'AI in rapida evoluzione

Anche in un settore noto per i rapidi cambiamenti, il campo dell'AI si sta muovendo a una velocità straordinaria. L'AI generativa ha introdotto una nuova classe di modelli e casi d'uso che i data scientist devono comprendere e applicare quasi alla stessa velocità con cui vengono rilasciati. I sistemi agentici, in cui i modelli di AI ragionano, pianificano ed eseguono attività multi-step, portano con sé aspettative simili.

Allo stesso tempo, le competenze fondamentali di rigore statistico, inquadramento attento dei problemi e valutazione accurata sono più importanti che mai. I data scientist devono valutare e adottare nuove tecniche senza abbandonare il rigore che rende affidabile il loro lavoro. Le organizzazioni che offrono ai data scientist l'accesso a strumenti moderni e il tempo per sperimentare, anziché richiedere loro di mantenere flussi di lavoro legacy e rimanere aggiornati contemporaneamente, saranno nella posizione migliore per supportarli.

In che modo la piattaforma Databricks supporta i data scientist

La piattaforma Databricks offre un ambiente unificato per il lavoro di data science tra analytics, AI e ML, senza la necessità di cambi di contesto richiesti quando si lavora con strumenti separati. L'accesso regolamentato ai dati, i notebook collaborativi, la sperimentazione di ML e il deployment in produzione vivono tutti su un'unica piattaforma, basata su un'architettura Lakehouse aperta che si adatta facilmente ai volumi di dati aziendali e ai requisiti di conformità.

Per i data scientist, questo significa meno tempo dedicato all'infrastruttura e agli strumenti e più tempo per il lavoro che genera valore. L'esplorazione, la feature engineering, lo sviluppo dei modelli e il deployment avvengono in un flusso di lavoro continuo anziché in una sequenza frammentata di passaggi di consegne. E poiché gli asset di dati e AI sono gestiti in modo coerente su tutta la piattaforma, i data scientist possono essere certi che i dati su cui si stanno addestrando siano gli stessi che i loro modelli vedranno in produzione.

Le funzionalità specifiche della piattaforma Databricks che supportano i flussi di lavoro di data science includono:

• Notebook collaborativi. Crea e condividi analisi in Python, SQL, R e Scala in un unico spazio di lavoro con co-authoring, integrazione con Git e controlli di accesso basati sui ruoli.
• Unity Catalog. Implementa un accesso regolamentato agli asset di dati e AI, inclusi tabelle, feature, modelli e funzioni, con lineage end-to-end e permessi granulari.
• Agent Bricks. Crea, esegui il fine-tuning e distribuisci modelli di ML tradizionale e AI generativa sui dati aziendali, con tracciamento integrato degli esperimenti tramite MLflow, model serving e strumenti di sviluppo per agenti.

Il futuro del ruolo del data scientist

L'AI sta cambiando il ruolo del data scientist, non lo sta eliminando. Gli assistenti e gli agenti di AI sono sempre più bravi ad automatizzare le attività di programmazione di routine, a generare codice boilerplate, a eseguire analisi esplorative e a suggerire architetture di modelli, tutti elementi che rappresentano reali guadagni di produttività. Ma l'AI non sostituisce il giudizio umano. Inquadrare i problemi in modo intelligente, valutare se un risultato è affidabile e tradurre una scoperta tecnica in una raccomandazione aziendale eseguibile rimangono competenze tipicamente umane.

L'ascesa dei flussi di lavoro agentici lo dimostra chiaramente. I data scientist lavorano sempre più spesso a fianco di agenti di AI che eseguono attività complesse e multi-step a partire da un singolo prompt. Strumenti come il Databricks Data Science Agent, basato su Unity Catalog per l'accesso regolamentato ai dati, ne sono un esempio reale. In questi flussi di lavoro, il compito del data scientist è indirizzare l'agente verso il problema giusto, valutarne criticamente i risultati e assumersi la responsabilità delle decisioni che ne conseguono.

Domande frequenti

Qual è la differenza tra un data scientist e un data analyst?

I data analyst si concentrano sulla descrizione di ciò che è già accaduto attraverso dashboard, query e report KPI. I data scientist vanno oltre, creando modelli predittivi che prevedono cosa accadrà in seguito e raccomandano cosa fare al riguardo. La distinzione più chiara è la responsabilità del processo di modellazione e sperimentazione.

Qual è la differenza tra un data scientist e un machine learning engineer?

I data scientist inquadrano i problemi, creano modelli e interpretano i risultati in termini di business. Gli ingegneri di ML prendono questi modelli e li fanno funzionare in modo affidabile in produzione. Nei team più piccoli i ruoli spesso si sovrappongono; nelle organizzazioni più grandi sono in genere distinti.

In che modo i data scientist utilizzano l'AI generativa?

In due modi: come una nuova classe di casi d'uso, tra cui il fine-tuning di LLM, la creazione di applicazioni RAG e lo sviluppo di agenti di AI; e come strumento di produttività, utilizzando assistenti di AI per generare codice, esplorare dati e accelerare le analisi.

Perché l'accesso regolamentato ai dati è importante per i data scientist?

Una governance forte è un acceleratore, non un vincolo. Permessi chiari, lineage documentata e asset di dati ben catalogati significano meno tempo perso a cercare il dataset giusto e maggiore fiducia nei risultati dei modelli.

In che modo i data scientist misurano l'impatto sul business?

Collegando i risultati dei modelli alle metriche che contano per gli stakeholder: ricavi, retention, conversione, tasso di frode e costi. Ciò richiede di definire il successo in termini di business prima di creare il modello e di monitorare le prestazioni nel tempo per confermare che i vantaggi si mantengano.

Aiutare i data scientist a muoversi più velocemente

Con l'evoluzione di questo ruolo, che ora copre l'AI generativa, i flussi di lavoro agentici e il ML in produzione, i data scientist hanno bisogno di ambienti in grado di stare al passo: piattaforme unificate, un accesso ai dati governato e strumenti che riducano le frizioni anziché crearne.

Scopri in che modo la piattaforma Databricks supporta i data scientist tra dati, analytics, AI e ML.

(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale