Con i leader IT che necessitano sempre più di data scientist per ottenere informazioni utili da un crescente diluvio di dati, assumere e mantenere il personale dei dati chiave sta assumendo sempre maggiore importanza. Senza un numero sufficiente di data scientist addestrati e di alto livello per colmare tutte le opportunità di lavoro disponibili, i CIO stanno collaborando con le risorse umane e assumendo specialisti per trovare modi per attirare i migliori candidati. E una volta assunti, il trucco è impedire a questi dipendenti molto ricercati di cercare un altro lavoro, peggio ancora se da un concorrente.

“Le aziende stanno lottando per assumere veri data scientist”, afferma Brandon Purcell, vicepresidente e analista principale di Forrester. “È molto, molto difficile, soprattutto se parliamo di aziende piccole e medie. I data scientist hanno la capacità di trasformare i dati in informazioni dettagliate e utili per il business di un’azienda. Ecco perché c’è un gran parlare su come assumerli e mantenerli in azienda”. 

Questo vale per ogni settore, dalla sanità all’agricoltura, alla vendita al dettaglio, alla produzione, alla finanza e oltre. Questa “razza” relativamente nuova di esperti di dati dalle competenze uniche raccoglie e analizza i dati, sia strutturati che non strutturati, per risolvere problemi aziendali reali, utilizzando statistiche, machine learning, algoritmi ed elaborazione del linguaggio naturale. In questo modo possono migliorare l’esperienza del cliente, promuovere nuovi prodotti e trovare modelli nascosti che influenzeranno le decisioni aziendali critiche.

Sfortunatamente non ci sono data scientist abbastanza formati, per non dire esperti, per tutte le aziende che cercano di sfruttarli. Ad aggravare il problema, la sfida per attrarre e assumere questi professionisti IT è guidata in modo schiacciante dai big della tecnologia e di Internet come Amazon, Google e Facebook, che possono offrire non solo il loro brand, ma anche un’ampia varietà di opzioni di progetto, pacchetti salariali e stock option.

Secondo un rapporto di ricerca di Gartner del 2021, assumere data scientist senior è “molto difficile” e persino trovare talenti di data science di livello junior è impegnativo. Risultati simili sono emersi da un rapporto Forrester del 2021, in cui si rilevava che il 55% delle aziende intervistate stava cercando di assumere data scientist. Il rapporto sottolineava anche che il 62% aveva bisogno di ingegneri di dati e il 37% voleva ingegneri esperti in machine learning: entrambi sono infatti ruoli chiave a supporto della scienza dei dati.

E questi lavori portano a ricchi pacchetti salariali. Gartner ha riferito che un data scientist a Washington, DC, con otto o più anni di esperienza, può aspettarsi di guadagnare 174.000 dollari all’anno o 110.000 dollari se ha due anni di esperienza o meno. A San Francisco, quei numeri passano rispettivamente a 192.000 e 118.000 dollari. Certo, lo stipendio è un fattore chiave quando si attirano esperti di dati in questo mercato, ma spesso ci vuole più di questo per acquisire talenti.

Concentratevi sullo scopo

Con 72,4 milioni di account clienti attivi e 7 trilioni di punti dati, Bess Healy, vicepresidente senior e CIO di Synchrony, cerca sempre di espandere il suo team di data science. “Noi, come molte altre istituzioni, stiamo assistendo a una crescita molto ampia della nostra quantità di dati. È il carburante che alimenta li nostri insight. Il nostro bisogno continuerà a crescere nel tempo. Dobbiamo attrarre e mantenere queste competenze. Sappiamo di essere in continua competizione con altre aziende e stare davanti ai nostri concorrenti è un grande obiettivo per noi; per questo ci concentriamo molto sul come non rimanere indietro”.

Per trovare e mantenere in azienda validi data scientist, Synchrony offre orari flessibili, opportunità di formazione continua e opzioni di lavoro a distanza, come il lavoro da casa o un programma ibrido casa/ufficio. Anupam Khare, vicepresidente senior e CIO di Oshkosh, è riuscito ad attirare i data scientist e altri esperti di dati offrendo loro progetti stimolanti su cui lavorare. La sua azienda progetta e costruisce un’ampia gamma di prodotti, inclusi camion speciali, veicoli militari e apparecchiature antincendio aeroportuali.

data scientist

“Produciamo prodotti per servire gli eroi di tutti i giorni: vigili del fuoco, soldati e addetti ai rifiuti. Questa è una missione molto stimolante. I data scientist che lavorano nella nostra azienda si accorgono di aver realizzato un modello di analisi che aiuta la produzione e ciò significa che i nostri vigili del fuoco (e non solo loro) ottengono prodotti sempre migliori. Questo è uno sprone importante per chiunque e lo è anche per i nostri esperti di dati.”

Il team di data science di OshKosh ha anche un’ampia gamma di problemi da affrontare, lavorando su questioni che riguardano qualsiasi cosa, dalla produzione alle vendite e alla supply chain. Ciò non solo diversifica il loro lavoro quotidiano; espande anche le loro skill. “All’interno del team di tecnologia digitale, abbiamo una cultura molto innovativa e progressista che si concentra sul provare cose nuove e sull’apprendimento”.

 

Lasciare spazio all’innovazione

Fornire ai data scientist una tecnologia all’avanguardia e progetti interessanti su cui lavorare è la chiave per attrarli e mantenerli, afferma Candana Gopal, direttrice della ricerca per The Future of Intelligence presso IDC. I responsabili delle assunzioni e i leader IT devono ricordare che i data scientist sono professionisti altamente qualificati e formati, spesso con dottorati di ricerca in matematica o scienze dei dati. Sono alla ricerca di problemi difficili e critici per il business da risolvere. E se quel problema non è mai stato risolto prima, ancora meglio.

“Se sono annoiati da quello che stanno facendo e sentono di non avere abbastanza stimoli, non rimarranno in azienda”, dice Gopal. “Dovete assicurarvi che siano una parte preziosa del vostro ecosistema e che stiano lavorando su progetti stimolanti e interessanti. Assicuratevi anche di fornire loro un team di supporto di persone che capiscono i dati”. Le aziende, inoltre, non dovrebbero fare promesse che non possono mantenere, o che non hanno intenzione di mantenere, perché conservare i data scientist è tanto difficile quanto assumerli.

Suggerimenti e strategie per l’assunzione

I leader IT come Healy e Oshkosh offrono i seguenti consigli per assumere e mantenere questi professionisti IT molto ricercati:

  • Offrire uno scopo. I data scientist hanno molte opzioni di lavoro. Se sono annoiati da quello che stanno facendo, non rimarranno cn voi. Stuzzicate la loro curiosità e date loro progetti all’avanguardia o un lavoro che promuova una causa. In particolare, i data scientist dovrebbero sentirsi essenziali e per questo dovreste fornire loro progetti mission-critical per l’azienda. Mentre i data scientist possono spesso eseguire l’intera gamma di attività di data science, dalla pulizia dei dati alla raccolta di informazioni dettagliate dai modelli in produzione, in realtà sono più efficaci, e più felici, se supportati da un team. Consentite loro di concentrarsi sul lavoro creativo coinvolgendo anche ingegneri di dati e ingegneri di machine learning per gestire il lavoro di ingegneria e la preparazione dei dati. Vale anche la pena identificare i vostri dipendenti più esperti in materia di dati e includerli come esperti in materia nel vostro team di data science, in modo che possano supportare i veri data scientist nella creazione di valore su misura per le esigenze aziendali.
  • Non lasciateli da soli. Assicuratevi che i vostri data scientist o i team di data science non lavorino da soli e isolati dagli altri team aziendali. Metteteli in contatto con gli esperti di business, in modo che collaborino sulle questioni più importanti e abbiano continuamente un impatto misurabile sull’azienda.
  • Creare una pipeline di strumenti.. e talento. Oltre a garantire che i vostri data scientist siano supportati da data engineer, implementate software intelligenti per gestire attività di basso livello e ripetitive e considerate la possibilità di collaborare con le università per creare una pipeline di stagisti formati e neolaureati che rafforzeranno il supporto al team di data science.
  • La formazione al centro. Come in qualsiasi campo IT, anche i progressi nelle tecniche e negli strumenti della scienza dei dati emergono continuamente. Aiutate quindi i vostri data scientist a rimanere aggiornati offrendo formazione continua e fornite ai dipendenti attuali la formazione di cui hanno bisogno per assumere ruoli di analisi dei dati che aiuteranno i vostri veri data scientist.
  • Dare il giusto compenso. Ovviamente, anche con tutto ciò, se non state pagando il giusto affronterete una battaglia in salita. Assicuratevi che il vostro compenso sia pari o superiore a quello di altre aziende della vostra dimensione e dei vostri concorrenti. E assicuratevi che il vostro pacchetto di offerte includa vantaggi competitivi, come un’opzione di lavoro a distanza e orari di lavoro flessibili.