Negli ultimi anni l’analisi dei dati ha assunto un’importanza sempre più rilevante, è stato addirittura coniato il termine “data science”. Ma esattamente di cosa si tratta e perché tutti ne parlano? Lo abbiamo chiesto a Daniele Tessera, coordinatore della nuova laurea magistrale di Scienze matematiche, fisiche e naturali in Applied data scienze for banking and finance (Interfacoltà con Scienze bancarie, finanziarie e assicurative, campus di Milano). «Data science riguarda l’applicazione di metodi scientifici, di processi innovativi e di strumenti IT per l’analisi dei dati. Per secoli, il progresso scientifico è stato limitato dalla mancanza di dati/misurazioni; oggi di dati ne abbiamo anche troppi, ma quello che ci manca è la conoscenza, cosa ci dicono questi dati, come possiamo usarli per comprendere la realtà che ci circonda e come possiamo usarli per fare previsioni su cosa succederà in futuro».

Ma allora è la vecchia, da molti odiata statistica? «No, perché i progressi dell’IT hanno reso semplice ed economico raccogliere enormi volumi di dati (si è addirittura coniato un nuovo termine, Big Data) e gli strumenti della statistica classica non sono applicabili perché le informazioni sono troppe, incomplete, raccolte per altri scopi, e talvolta contradditorie. La sfida è quella di estrarre, da questo oceano di dati, le relazioni che ci permetto di spiegare e prevedere i fenomeni che abbiamo misurato. I dati ci sono, la potenza per elaborali è disponibile, a basso costo, per tutti grazie al cloud computing, ci mancano le idee su come interpretare i dati. Per utilizzare correttamente le tecniche e dei metodi di analisi disponibili dobbiamo contestualizzare i dati, capire cosa rappresentano e come gestire osservazioni parziali, quelle anomale o contradditorie. Purtroppo, non esiste una regola generale».

E il nuovo corso magistrale in Applied Applied Data Science for Banking and Finance che tipo di formazione darà? «La peculiarità del nostro corso di laurea, erogato interamente in inglese, è che non pretendiamo di formare dei data scientist astratti, ma abbiamo fatto una scelta, ragionata e convinta, del settore applicativo. Che è quello dei mercati bancari, finanziari ed assicurativi, dove, tutti gli studi indicano enormi spazi di crescita. Da qui l’interfacoltà con Scienze bancarie di Milano. La figura professionale attesa è quella dell’analista, che si occupa della raccolta, elaborazione e presentazione in maniera sintetica dei dati e dei principali risultati e che sia in grado di proporre soluzioni innovative a supporto delle decisioni strategiche dell’impresa. L’obbiettivo di questo corso di laurea e quello di formare non dei semplici analisti ma dei promotori di innovazione che sappiano interagire in modo proficuo con le altre figure aziendali. Ad esempio nelle piccole e medie Imprese, grandi aziende, organizzazioni nazionali ed internazionali e pubblica amministrazione».

Anche per Elena Beccalli, preside della facoltà di Scienze bancarie, finanziarie e assicurative, il corso è «una felice ibridazione fra le competenze tipiche del filone “Data science” che si confrontano e si fondono con la visione specifica degli aspetti legati alle banche e alla finanza. È stato necessario fondere le competenze dei due filoni per formare un laureato in grado di esprimere competenze di carattere applicativo in ambito finanziario e bancario; questo tratto distintivo del corso lo identifica come estremamente innovativo, unico nel panorama universitario nazionale».