Verificare la qualit\u00e0 dei dati di cui si dispone \u00e8 la principale sfida che si trovano ad affrontare gli \u201cscienziati del dato\u201d. A rimarcarlo ancora una volta, l\u2019edizione 2017 dello studio The State of Data Science & Machine Learning, presentato da Kaggle, la pi\u00f9 nota community di Data Scientist al mondo. La ricerca, condotta quest\u2019anno per la prima volta, fornisce una panoramica omnicomprensiva sullo stato attuale della Data Science e del Machine Learning, e ha coinvolto, a livello globale, oltre 16.000 professionisti.<\/p>\n
Sono diversi gli insight interessanti che emergono dal report. Alcune sono semplici curiosit\u00e0: ad esempio, l<\/strong>\u2019<\/strong>et\u00e0<\/strong> media<\/strong> di chi svolge questa professione \u00e8 di circa 30 <\/strong>anni<\/strong>, che sale per\u00f2 a 34 considerando solo i rispondenti italiani; di questi, la<\/strong> maggior<\/strong> parte<\/strong> ha<\/strong> conseguito<\/strong> un<\/strong> master<\/strong> dopo gli studi universitari; la retribuzione annua, invece, si attesta intorno ai 55.000 dollari (pari a circa 46.000 euro, che scendono per\u00f2 a 38<\/strong>.000 euro<\/strong> nel<\/strong> nostro<\/strong> Paese<\/strong>).<\/p>\n Guardando al lato pratico e al lavoro quotidiano di chi si occupa di estrapolare informazioni a partire dai dati, un risultato ci colpisce e interessa particolarmente. Quasi un rispondente su due – il 49,4% per la precisione \u2013 cita infatti i dirty<\/em><\/strong> data<\/em><\/strong> tra le principali problematiche che si trova ad affrontare nello svolgimento del proprio lavoro. <\/em>E guardando verticalmente, specificando quindi l\u2019industry di interesse, la percentuale cresce ulteriormente – fino al 57,5% – se si considerano esclusivamente i professionisti che operano nel settore<\/strong> assicurativo<\/strong>. La qualit\u00e0 dei dati, dunque il loro controllo e certificazione, \u00e8 insomma universalmente riconosciuta come priorit\u00e0, ma nella percezione degli addetti ai lavori lo \u00e8, ancora di pi\u00f9, per le compagnie di assicurazione.<\/p>\n Irion \u00e8 da sempre consapevole della fondamentale importanza della data<\/em> quality: <\/em>\u00e8 infatti essenziale determinare l’affidabilit\u00e0 dei dati di cui si dispone, per poterli trasformare in informazioni certificate e utili. Le caratteristiche della nostra piattaforma e dei suoi Add-On specifici per il Data Quality Management, consentono di strutturare ed ingegnerizzare il processo di elaborazione dei dati aziendali, permettendo il monitoraggio e il controllo nel continuo della qualit\u00e0 degli stessi: grazie al supporto della nostra piattaforma per l\u2019enterprise data management, aiutiamo i nostri clienti a prendere decisioni di business realmente data-driven.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Verificare la qualit\u00e0 dei dati di cui si dispone \u00e8 la principale sfida che si trovano ad affrontare gli \u201cscienziati del dato\u201d. A rimarcarlo ancora una volta, l\u2019edizione 2017 dello studio The State of Data Science & Machine Learning, presentato da Kaggle, la pi\u00f9 nota community di Data Scientist al mondo. 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