Nelle imprese il Knowledge Management o gestione della conoscenza è una attività che attraversa tutta l'organizzazione. Si frammenta in porzioni progettuali mirate a dare risposta a singole esigenze, costituita da un "corpo" che comprende infrastruttura tecnologica, implementazioni di soluzioni software, coinvolgimento delle Risorse Umane, ma rientra in una visione di ampio respiro dettata dalla volontà di seguire in modo adeguato il cambiamento e l'evoluzione del contesto operativo.
Come è ben illustrato nell'articolo di Repubblica, di seguito riportato, gestire la conoscenza nelle organizzazioni è un lavoro complesso, che deve essere portato avanti da professionalità che oggi richiedono competenze specialistiche affinché sia possibile una elaborazione sofisticata dei dati e affinché la relativa analisi delle informazioni, ricavate dal trattamento dei dati (strutturati e non strutturati), sia sempre più precisa e centrata.
Nell'articolo vengono elencate, in particolare, le figure professionali che oggi si occupano di Data Science, campo interdisciplinare focalizzato sulla gestione dei Big Data.
http://www.repubblica.it/economia/rapporti/paesedigitale/ibm/2017/04/28/news/la_data_science_e_un_gioco_di_squadra-164089564/
La "data science" è un gioco di squadra
Coinvolge specialisti con competenze e attitudini complementari, tutte rivolte all’unico obiettivo di guadagnare vantaggio competitivo basato sui dati e sulla conoscenza.
La Data Science è uno sport di squadra, che coinvolge specialisti con competenze e attitudini complementari, tutte rivolte all'unico obiettivo di guadagnare vantaggio competitivo basato sui dati e sulla conoscenza.
Le iniziative di successo in questo ambito si fondano sulle interazioni e sui processi virtuosi che possono e devono crearsi tra le figure aziendali coinvolte, in un ambiente ad alto tasso di flessibilità e collaborazione.
IBM riconosce in questo un pilastro fondamentale e lo ha tenuto come riferimento nel disegnare la IBM Watson Data Platform, la piattaforma integrata di strumenti in cloud dedicati al team della data science in azienda.
Le modalità con cui si accede, si trasforma, si elabora il dato sono molteplici, con velocità e tempi diversi.
E’ necessario quindi permettere modalità sempre più self-service, collaborazione by-design e possibilità di apportare innovazioni rapidamente, pur garantendo sempre l’affidabilità e il controllo, indispensabili per il business.
Oggi il CIO, il Chief Data Officer, il Data Engineer hanno bisogno di avere chiaro al più presto come i dati e le informazioni fluiscono in azienda, chi e come li utilizza e quali le interazioni che si creano. E’ in questo contesto che si delinea un vero e proprio sport di squadra, da cui emergono e si consolidano i nuovi ruoli che lo definiscono:
- L’Analista di Business, che esplora i dati e naviga i report a supporto dei processi decisionali, preferisce avvalersi di strumenti agili e in modalità self-service;
- Il Data Scientist, che crea e condivide algoritmi, modelli ed insight per utenti di business ed esperti di settore. E' una figura sempre più centrale che, nella sua attività di discovery, ha bisogno di continue reiterazioni di data preparation, cleansing, e di arricchire i dati con fonti interne ed esterne;
In una organizzazione che sceglie la trasformazione e identifica nella Data Science uno dei fattori strategici differenzianti, il campo di gioco non può che essere un ambiente Hybrid Cloud.
Questo ambiente, del tutto flessibile e aperto, consente ai differenti ruoli emergenti di lavorare nell’ambiente dove ha più senso farlo, là dove i dati risiedono.
Questo approccio permette di creare, comporre nuove applicazioni e servizi in cloud rapidamente, con i tempi del business, utilizzando i dati e gli insight più rilevanti disponibili, sempre mantenendo però chiara visibilità, integrazione, governance e sicurezza a tutti i livelli.
Per saperne di più, visita il Portale CIO IBM
Come è ben illustrato nell'articolo di Repubblica, di seguito riportato, gestire la conoscenza nelle organizzazioni è un lavoro complesso, che deve essere portato avanti da professionalità che oggi richiedono competenze specialistiche affinché sia possibile una elaborazione sofisticata dei dati e affinché la relativa analisi delle informazioni, ricavate dal trattamento dei dati (strutturati e non strutturati), sia sempre più precisa e centrata.
Nell'articolo vengono elencate, in particolare, le figure professionali che oggi si occupano di Data Science, campo interdisciplinare focalizzato sulla gestione dei Big Data.
http://www.repubblica.it/economia/rapporti/paesedigitale/ibm/2017/04/28/news/la_data_science_e_un_gioco_di_squadra-164089564/
La "data science" è un gioco di squadra
Coinvolge specialisti con competenze e attitudini complementari, tutte rivolte all’unico obiettivo di guadagnare vantaggio competitivo basato sui dati e sulla conoscenza.
La Data Science è uno sport di squadra, che coinvolge specialisti con competenze e attitudini complementari, tutte rivolte all'unico obiettivo di guadagnare vantaggio competitivo basato sui dati e sulla conoscenza.Le iniziative di successo in questo ambito si fondano sulle interazioni e sui processi virtuosi che possono e devono crearsi tra le figure aziendali coinvolte, in un ambiente ad alto tasso di flessibilità e collaborazione.
IBM riconosce in questo un pilastro fondamentale e lo ha tenuto come riferimento nel disegnare la IBM Watson Data Platform, la piattaforma integrata di strumenti in cloud dedicati al team della data science in azienda.
Le modalità con cui si accede, si trasforma, si elabora il dato sono molteplici, con velocità e tempi diversi.
E’ necessario quindi permettere modalità sempre più self-service, collaborazione by-design e possibilità di apportare innovazioni rapidamente, pur garantendo sempre l’affidabilità e il controllo, indispensabili per il business.
Oggi il CIO, il Chief Data Officer, il Data Engineer hanno bisogno di avere chiaro al più presto come i dati e le informazioni fluiscono in azienda, chi e come li utilizza e quali le interazioni che si creano. E’ in questo contesto che si delinea un vero e proprio sport di squadra, da cui emergono e si consolidano i nuovi ruoli che lo definiscono:
- L’Analista di Business, che esplora i dati e naviga i report a supporto dei processi decisionali, preferisce avvalersi di strumenti agili e in modalità self-service;
- Il Data Scientist, che crea e condivide algoritmi, modelli ed insight per utenti di business ed esperti di settore. E' una figura sempre più centrale che, nella sua attività di discovery, ha bisogno di continue reiterazioni di data preparation, cleansing, e di arricchire i dati con fonti interne ed esterne;
- Il Developer, che accede ai dati e ai modelli per costruire app e interfacce dedicate al business, integrandole velocemente all'interno dei processi aziendali e rendendole da subito operative;
- Il Data Engineer, il ruolo che porta al team le competenze IT più consolidate e che assicura che i dati siano qualitativamente corretti, sicuri, rilevanti e disponibili;
- Il Chief Data Officer che, a livello di boarding aziendale, deve comprendere le direzioni strategiche del business e rifletterle nelle regole di governance e le policies di accesso, diventando il primo responsabile della qualità dei dati aziendali.
- Il Data Engineer, il ruolo che porta al team le competenze IT più consolidate e che assicura che i dati siano qualitativamente corretti, sicuri, rilevanti e disponibili;
- Il Chief Data Officer che, a livello di boarding aziendale, deve comprendere le direzioni strategiche del business e rifletterle nelle regole di governance e le policies di accesso, diventando il primo responsabile della qualità dei dati aziendali.
In una organizzazione che sceglie la trasformazione e identifica nella Data Science uno dei fattori strategici differenzianti, il campo di gioco non può che essere un ambiente Hybrid Cloud.
Questo ambiente, del tutto flessibile e aperto, consente ai differenti ruoli emergenti di lavorare nell’ambiente dove ha più senso farlo, là dove i dati risiedono.
Questo approccio permette di creare, comporre nuove applicazioni e servizi in cloud rapidamente, con i tempi del business, utilizzando i dati e gli insight più rilevanti disponibili, sempre mantenendo però chiara visibilità, integrazione, governance e sicurezza a tutti i livelli.
Per saperne di più, visita il Portale CIO IBM
