Se ne era già parlato qui in piattaforma: il Digital Scientist è la figura di punta della trasformazione digitale in azienda. Questo perché la gestione dei dati diventa sempre più integrazione dei dati nel tessuto portante dell’impresa. Un articolo di Nicoletta Boldrini fa il punto su un evento organizzato da SAS Italy e dedicato all’Analytics Economy; ne traggo spunto per alcune osservazioni e riflessioni.

Il primo punto è: l’innovazione di prodotto non è più la mèta da raggiungere ma lo è la capacità di trasformarsi in relazione ai dati che registrano ogni mutamento del suo ecosistema. Non è cosa da poco: abbiamo passato buona parte della nostra storia ricercando l’invenzione del secolo, la soluzione creativa a problemi grandi e piccoli. Questo modello è stato valido per le grandi industrie come per il piccolo artigiano ma, nel nuovo scenario cui ci stIamo affacciando, questo pare non essere più così importante. Perché? Le invenzioni hanno una loro validità ma non possono essere una caratteristica sufficiente per rispondere alle nuove dinamiche del mercato, al ciclo dei bisogni e anche ai nuovi modelli di business. Io posso creare un prodotto rivoluzionario ma se non sono in grado di poterlo inserire in un sistema connesso, partecipato e condiviso, questo rimarrà inerte. Le aziende debbono poter gestire questi processi che sono processi basati sull’analisi complessa dei dati, non solo come ricostruzione di serie storiche e di istantanee del quotidiano ma, soprattutto, come quadri predittivi e prescrittivi (in certi casi anche automatici).

La metà delle imprese prevede non a caso di inserire un Digital Scientist nella propria organizzazione, perché è solo attraverso la capacità di utilizzare i dati, che si consente alle organizzazioni di esprimere connessione, innovazione aperta, conoscenza, condivisione.

Ed è importante comprendere come questa competenza non è da relegare a una funzione separata, una sorta di pensatoio in cui operi un oracolo, ma anzi si deve integrare nel tessuto organizzativo e produttivo, tendendo proprio a generare analisi nel luogo e nel momento in cui i dati stessi sono generati. Una sorta di intelligenza distribuita, veloce e reattiva, che permette di produrre e distribuire innovazione nel momento stesso in cui essa si genera.

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