Il mestiere del Data Analyst

(Process and Analytical Data Analyst )

 

 

Figura emergente, indispensabile a supportare l’intero ciclo produttivo di una azienda…. così come il commercialista lo è per tutta la parte amministrativa/burocratica!!

 

Questa figura nasce da un'esigenza aziendale di applicabilità pratica nel risolvere i problemi in tempi rapidi e con il minor spreco di risorse. Nelle competenze di questa figura si combinano, fino a fondersi intrinsecamente, gli aspetti più rilevanti dell'approccio empirico e di quello multivariato.

Empirico perché le competenze del Process and Analytical Data Analyst  si basano sull’esperienza e sull'approccio analitico data driven, i.e. non vengono formulate ipotesi a priori, ma vengono analizzati i dati ottenuti dalle caratteristiche chimiche e chimico fisiche di ogni prodotto e da questi estratte informazioni per ottenere conoscenza.

Multivariato perché, al giorno d’oggi, sono numerosissimi gli strumenti innovativi e tecnologici, a disposizione del processo produttivo aziendale, che portano ad ottenere enormi quantità di dati.  È abbastanza comune avere a che fare con centinaia e migliaia di parametri (di qualità e/o processo) misurati e/o calcolati in un ciclo produttivo, come è altrettanto comune che ognuna di queste centinaia di variabili possa essere facilmente misurata per diverse centinaia di campioni/prodotti.

Oltre a non essere per nulla pratico e funzionale valutare ciascuna di queste variabili una alla volta, tale approccio è anche concettualmente sbagliato, perché non permette di mettere in luce i possibili effetti di interazione tra le variabili, cosa che solo una visualizzazione multivariata permette di valutare.

 

Un tempo, le competenze del Data Analyst forse non erano di uso comune né tantomeno ricercate, dal momento che le poche variabili misurate in un processo o per un prodotto potevano essere analizzate con la statistica di base e rappresentate mediante grafici ad una o due dimensioni. Al giorno d’oggi, questo non è più possibile (basti pensare agli innumerevoli fogli Excel, che contengono altrettanti innumerevoli dati, Big Data, ai quali siamo abituati costantemente ogni giorno), dal momento che, ad esempio, si dovrebbero sviluppare tanti grafici quante sono le variabili analizzate e molto spesso l’informazione che stiamo cercando non dipende da come varia una singola variabile tra mille, ma da come i diversi parametri sono legati (correlati) tra di loro.

Una volta assodato che i dati ottenuti in ogni processo aziendale sono multivariati, nascono all’interno di una realtà produttiva delle domande (tante domande!) dovute ad esigenze o bisogni ai quali è necessario dare delle risposte concrete:

 

Come organizzare i dati nella forma più opportuna per ottenere le informazioni cercate?

Come fare ad estrarre l’informazione utile, quella rilevante per i nostri obiettivi?

Come rappresentare queste informazioni perché possano essere interpretabili?

 

Ed infine, ma non per ordine di importanza:

 

È possibile utilizzare il set di dati ottenuto per prevedere proprietà nuove o per eventualmente classificare nuove osservazioni???

 

Ed è proprio in questo contesto che rientra a pieno titolo la figura del Process and Analytical Data Analyst.

 

Il team di ChemSTAMP è costituito da queste nuove ed emergenti figure professionali: i Process and Analytical Data Analysts. Queste figure partono da un background di natura chimica e sono nuove/nuovissime in Italia. Sono in grado di lavorare sui dati analitici (dati/numeri provenienti dal processo produttivo e dalle caratteristiche chimiche intrinseche di ogni prodotto) per fornire risposte e suggerire strategie affinché l’intero ciclo produttivo possa muoversi efficacemente, mantenendo il crescente grado di competitività dell’azienda nel complesso mercato globale. E' proprio la mancanza di competenze adeguate all’interno di un’azienda il fattore discriminante numero uno che impedisce alle stesse di cogliere, per esempio, le opportunità (informazioni) offerte dall’analisi dei Big Data che sono costantemente ottenuti grazie alle moderne tecnologie strumentali caratteristiche del mondo produttivo. Per poter stare al passo con i tempi le aziende devono dotarsi di queste competenze analitiche, completamente nuove rispetto al passato.

La conoscenza del dato e l’attività di analisi tradizionali dei dati tendono a non essere più sufficienti negli attuali scenari aziendali e di mercato che risultano essere rispetto al passato molto  più complessi e dinamici. Scenari in cui non ha più senso riflettere su schemi predefiniti ma, piuttosto, sulla comprensione e l’analisi di tutto ciò che si produce, ragionando in termini di Problem Solving e Decision Making e avvalorandosi della previsione e dell’ anticipazione del problema.

  

Cosa fa il Process and Analytical Data Analyst?

 

Analizza i dati ottenuti all’interno di un’azienda (provenienti dal controllo delle materie prime, dal processo produttivo, dall’analisi dei parametri di qualità del prodotto finito, ecc.) non più con gli strumenti tradizionali, perché ormai non sufficienti a fronteggiare la complessità e la modernizzazione degli attuali sistemi produttivi, ma li analizza con delle tecniche analitiche oggettive (tecniche chemiometriche), nuove ed innovative, basate prevalentemente sulla visualizzazione dei risultati in una forma chiara per tutti gli attori che quotidianamente si occupano della qualità di un prodotto.

 

I quattro passaggi chiave nel mestiere del Process Analytical Data Analyst:

 

1. Data Analysis (Analisi dei dati)

2. Knowledge gaining (Aumento conoscenza)

3. Problem Solving & Decision Making (Risoluzione problemi e presa decisioni corrette)

4. Problem Prevention & Optimization (Anticipazione dei problemi e ottimizzazione)