Tutto il mondo odierno potrà anche girare attorno ai dati, ma se questi non sono analizzati, capiti e interpretati, rimangono sostanzialmente inutili. In casi simili può diventare estremamente utile uno strumento come Sailfish, una nuova piattaforma rivolta specificatamente a tutte quelle aziende prive di grandi capacità in ambito data-science che vogliono sfruttare la mole di dati a loro disposizione.

Annunciata come la prima piattaforma end-to-end di “scienza dei dati”, Sailfish è stata sviluppata per rendere il processo di analytics il più semplice possibile. Nella suite è compreso ad esempio Sailfish Exchange, una libreria di dati dalla spiccata impronta visuale che permette agli utenti di caricare, cercare e condividere grandi set di dati con soli pochi click. Possiamo considerare Exchange come un social network per la gestione dei dati basato sul Web.

Lo strumento Sailfish Explore invece consente agli utenti di analizzare i dati trovati con Exchange utilizzando un linguaggio semplice o un semplice sistema di drag and drop, senza quindi dover ricorrere a un linguaggio di programmazione e senza essere per forza un coder. Un altro tool presente in Sailfish è l’accesso a una piattaforma di supporto che mette direttamente in connessione l’utente con un team di oltre 600 esperti in data-science a cui chiedere informazioni, consigli di gestione o aiuto in caso di problemi.

Non è un segreto che ci sia carenza di esperti di analisi dati ed è proprio per questo che Sailfish vuole tentare di risolvere questa situazione mettendo nelle mani degli utenti poco esperti strumenti chiave nel campo dell’analisi dati. Anche per questo gli strumenti di analytics facili da usare, e adatti anche a quelli che non possiamo certo definire dei data scientist, stanno migliorando sempre di più e si stanno diffondendo con grande velocità.

La corsa alla democratizzazione dell’analisi dati è ormai cominciata diverso tempo fa, ma se da un lato i suoi benefici sono evidenti, dall’altro ci sono anche aspetti meno positivi. Uno su tutti? Vista la carenza di personali preparato e specializzato in questo campo, alcuni esperti del settore temono che le decisioni di un’azienda prese sulla base degli analytics possano rivelarsi errate o peggio ancora catastrofiche, proprio perché fondate su analisi eseguite da personale non sufficientemente capace.