Da dove nasce l’esigenza di formazione?
Il Digital Competence Center di Sorgenia, azienda che opera nel mercato dell’energia elettrica e del gas naturale su tutto il territorio nazionale, ha avviato un ampio programma di Data Governance che si sviluppa in 12 differenti filoni di lavoro. Il team di Data Scientist sta ampliando anno dopo anno la sua capacità di intervento e gestisce al momento oltre 20 modelli in produzione.
Con questo presupposto, il Digital Competence Center ha avviato una collaborazione con Cefriel per sviluppare una gamma di iniziative formative. Sin dal 2016 gli esperti che operano nel Competence Center hanno preso in carico anche la formazione interna dei colleghi del business. Nell’ultimo anno però è emersa l’esigenza di aggiungere il contributo di un ente esterno come Cefriel, che coniugasse il background accademico con la capacità innovazione, per portare un contributo di frontiera e più strutturato per la crescita delle competenze sia del team di Data Scientist che dei colleghi del business.
Quali percorsi formativi sono stati realizzati?
Sorgenia e Cefriel, insieme alla Faculty di docenti del Poltecnico di Milano, hanno co-progettato una gamma di percorsi di formazione e accompagnamento per diversi target.
“Il percorso intrapreso insieme – spiega Emanuele Della Valle, professore di Streaming Data Analytics presso il dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria presso il Politecnico di Milano– ha permesso di affrontare con un approccio completo le sfide della trasformazione data-driven. Da un lato, abbiamo fornito una formazione specialistica verticale ai Data Scientist per rafforzare le loro competenze su AI, Machine Learning e Advanced Analytics; dall’altro, abbiamo introdotto sessioni di coaching tecnico che hanno supportato i Data Scientist nell’applicare le competenze acquisite nei progetti aziendali. Inoltre, coinvolgendo i dirigenti in percorsi formativi dedicati sull’utilizzo dei dati per prendere le decisioni, abbiamo costruito una base solida per una sponsorship strategica della cultura del dato e dell’uso degli strumenti aziendali. Guardando al futuro, ci concentreremo su professional e manager, aiutandoli a sviluppare un metodo e un linguaggio comune con i team di Data Science per migliorare la comunicazione e l’allineamento sui requisiti di business. Questo approccio rappresenta un modello efficace per far evolvere le competenze, l’organizzazione, la governance dei dati e modelli predittivi, assicurando all’azienda un vantaggio competitivo nel lungo termine.”
“In Cefriel abbiamo trovato un partner che, conoscendo bene il nostro progetto di Data Governance, è stato in grado di personalizzare ciascun percorso sia rispetto ai contenuti che ai tempi di erogazione”, sottolinea Carolynn Tschuor.
Quali sono stati gli impatti del percorso intrapreso?
“Il percorso formativo ha avuto impatto a più livelli, in base ai target coinvolti” – commenta Silvia Cafiero, Advanced Analytics Manager ERQA Sorgenia. “Un primo impatto è sicuramente il rafforzamento delle competenze dei Data Scientist: adesso, quando avviamo un nuovo progetto, abbiamo a disposizione strumenti più strutturati e un approccio più chiaro su come utilizzarli efficacemente. Questo aumenta anche la soddisfazione delle persone del team, che possono automatizzare delle attività ottimizzando i tempi di esecuzione e dedicarsi a nuovi stimoli professionali come ad esempio modelli più complessi richiesti dal business. Un altro impatto si vede nella capacità di organizzare i progetti in modo più strategico. In passato, c’era una certa tendenza a iniziare i progetti velocemente, senza un’adeguata riflessione iniziale; adesso abbiamo imparato a definire più chiaramente gli obiettivi, identificare metriche di valutazione e tempistiche, considerare il potenziale ritorno sull’investimento, e pianificare come comunicare i risultati al business. Cefriel ci ha trasferito un metodo di lavoro che ci consentirà di essere autonomi dopo la fine di questo percorso, perché avremo imparato ad applicare quanto appreso. Infine, un ulteriore effetto significativo è legato alla nostra scelta di data governance tramite un modello organizzativo hub & spoke. Aver esteso il percorso formativo a persone esterne al team di Data Scientist ha contribuito a creare una rete di competenze distribuite all’interno dell’azienda, che ci consente di portare avanti progetti in collaborazione con le figure di business”.
Lessons Learned e prospettive future
“Per il futuro – conclude Carolynn Tschuor – ci aspettiamo di poter vedere degli impatti positivi nell’interazione tra tecnici e manager, ossia nella capacità di fare un lavoro insieme per comprendere le esigenze di un’area, i requisiti e le richieste di variazione, e poter consegnare dei modelli che consentono di prendere delle decisioni sempre più robuste. Se aumenteranno i progetti richiesti dai manager, con una crescente efficacia e qualità dei modelli sviluppati, vuol dire che avremo avuto successo nel diffondere la cultura del dato”.
