Supporto alle decisioni: trasformare i dati in informazioni

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Trasformare i dati grezzi in informazione, così da poter orientare meglio le decisioni, modificando (in meglio) la conoscenza che abbiamo del mondo che ci circonda, o quella parte del mondo che abbiamo scelto come contesto di ragionamento.

Leggere i dati, interpretandoli bene, vuol dire individuare prima degli altri le novità che verranno, anticipandole, e anticipando al contempo competitor di ogni tipo (competitor filosofici, competitor di business). Vuol dire pure evitare di cadere nelle trappole di prospettive immaginate già errate.

Nell’era della conoscenza, o nell’economia dell’informazione come altri chiamano il tempo che stiamo vivendo, il dato diventa fattore competitivo e abilitante.

Non solo numeri. Sono dati pure tutti quei segnali, più o meno deboli, che generalmente non vengono considerati alla stregua dei “dati”: le semantiche dei comportamenti, i quote, i pensieri nascosti dietro frasi banali recuperate dai flussi dei social media. Occorre però seguire tutte queste tracce per trasformarle in conoscenza.

Diceva il famoso statistico Ronald Coase: “se tortureremo i dati, questi confesseranno tutto”.

Ma i rischi?

Il rischio più grande è quello di cominciare una raccolta infinita di dati inutili. L’altro rischio è l’incapacità di presentarli.

Per quanto concerne la raccolta inutile, tutto è basato su ferree logiche che stabiliscono fonti e regole, a valle di una strategia pulita e chiara. Cosa vogliamo scoprire? O dove stiamo cercando per scoprire correlazioni e informazioni di cui abbiamo una non-coscienza?

Dopo la raccolta, ecco la presentazione: buona per l’analisi, ottima per la dissemination.

Chi di voi ha mai letto un’infografica? E badate bene: letto e non visto, poiché le due azioni sono molto molto molto differenti fra loro. Uno degli errori classici è sviluppare infografiche dove disegni ed elementi hanno solo valore decorativo, e perciò col rischio di confondere e di nascondere il significato informativo. Quando basterebbe un’efficace semplificazione, unita a una apprezzabile estetica, da non confondere con un pericoloso semplicismo.

Va da sé che queste problematiche, in realtà opportunità, portano al concretizzarsi di un ruolo già presente in molte aziende estere, ancora meno in Italia: il Chief Data Officer, ai piani alti, e il Data Scientist, ai livelli più operativi.

Il punto è: chi sta formando chi?

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