Cos’è la Data Intelligence? Qual è l’esigenza che ha spinto le aziende a introdurla in questo periodo? È possibile parlare di Green Data?

Queste sono solo alcune delle domande che riecheggiavano tra le pareti del Luiss Hub di Milano, dove si è svolto, il 23 Novembre, l’edizione italiana del Data Management Summit 2021. Qui Pragma Etimos è stata uno dei protagonisti della tavola rotonda “Data Intelligence & Green Data: the new hype in Data Management”.

Seguono i nostri spunti di riflessione:

 

Data Intelligence: perché ora?

Di Data Intelligence sentiamo parlare già da qualche anno, ma ad oggi è nata la necessità di smettere solo di parlarne e iniziare ad applicarla.

La pandemia di Covid-19 ha portato a velocizzare enormemente la digitalizzazione, non solo di aziende, ma anche della Pubblica Amministrazione. Pensiamo a tutti gli e-commerce o servizi online nati negli ultimi due anni. La conseguenza è stata la nascita di un enorme mole di dati digitali.

Riflettiamo su dei numeri più volte citati negli scorsi articoli: nel 2018 abbiamo raccolto al mondo 33 zettabytes di dati; nel 2025 ci aspettiamo di arrivare a 175 zettabytes.

Quanti di questi dati saranno realmente utilizzabili?

È il momento di pensare meno alla quantità e puntare sulla qualità del dato.

La Data Intelligence, non dovrebbe riguardare solo il processo finale di estrazione del significato del dato, del suo valore. Bensì partire da come creiamo il dato, dal chiedersi qual è lo scopo per cui lo vogliamo, con quali altri dati dovrà comunicare, quali sono gli strumenti che utilizzeremo per raccoglierlo e per creare “intelligenza”.

Per creare valore, benefici, all’interno delle organizzazioni, a partire dai dati, abbiamo bisogno che essi siano:

  • Completi
  • Strutturati
  • Correlati
  • Catalogati
  • Classificati

Altrimenti di quei dati non ce ne faremo nulla. Si aggiungeranno a quella montagna di spazzatura digitale che stiamo accumulando da anni e che si sta trasformando in un costo sempre più crescente, non solo per le aziende, ma per tutti noi in ottica di sostenibilità.

Con questo possiamo ricollegarci al secondo spunto di riflessione.

 

È possibile parlare di Green Data?

“Accumulatrici compulsive”.

Ecco come definire moltissime organizzazioni che da anni raccolgono dati in modo indifferenziato, senza neanche chiedersi se siano utilizzabili.

Possiamo recuperare questi dati e trasformarli in informazioni utili?

Dipende. Il dato ha un valore temporale, per cui non abbiamo la sicurezza di poterlo utilizzare. Ciò che possiamo fare è un censimento all’interno dell’organizzazione per capire quale dato possiamo aggiornare, quale relazionare con altri dati raccolti nel tempo e quale è ormai obsoleto e va scartato.

Le riflessioni emerse durante il Data Management Summit su cosa fossero i Green Data vertevano su due temi principali, a cui Pragma Etimos ha aggiunto un terzo punto, ampliando la visione.

  1. I dati digitali occupano spazio fisico in hardware che hanno una breve durata temporale e che bisogna sostituire di continuo (creando spazzatura difficilmente smaltibile). Tali hardware sono conservati in Data Center che consumano tantissima energia. Un primo approccio al dato di tipo “green” potrebbe essere quello di conservare solo i dati che ci servono, per rendere il tutto più sostenibile per l’ambiente. La sfida in questo caso risiede nel capire quali siano i dati davvero utili (un dato che oggi non mi serve, potrebbe servirmi tra qualche anno).
  2. Dati “puliti” porterebbero ad analisi e strategie più efficaci anche nel campo della sostenibilità ambientale.
  3. L’ultimo punto abbraccia quanto detto nei due precedenti, ma si concentra su una concezione di sostenibilità più ampia, che abbraccia non solo quella ambientale, ma anche economica, sociale e digitale. Nell’Agenda 2030 si dice che il “Digitale” possa contribuire alla realizzazione dei 17 obiettivi per la sostenibilità del pianeta (intesa a 360° e non solo ambientale). Ma se questo “Digitale” è pieno di dati spazzatura che accumuliamo da anni, come potrà contribuire alla sostenibilità?

Da quest’ultima riflessione nasce il concetto di Green Data vista come una presa di coscienza da parte di chi lavora con i dati. Non si tratta di un metodo predefinito, o di una tecnologia in particolare. È entrare nell’ottica di sviluppare nuove soluzioni per raccogliere e recuperare dati in modo corretto, trasformando l’effetto garbage-in, garbage-out in garbage-in, value-out. Solo così riusciremo a “ripulire” il Digitale, facendo in modo che possa essere utile per nuove strategie basate sui dati in un’ottica di sostenibilità economica, sociale ed ambientale.

 

I Dati hanno valore?

Tema di cui si è discusso e che teniamo ad approfondire, è quello sul valore intrinseco nei dati. Il dibattito è stato proprio sulla possibilità che i dati alla loro nascita abbiano già un valore oppure no.

In nostra opinione, si potrebbe parlare di valore “nullo” solo nel caso in cui lasciassimo, come si è fatto fino ad oggi in molte organizzazioni, accumularsi dati senza dar loro uno scopo. La cattiva raccolta del dato e la sua cattiva gestione la potremmo definire un’immaturità dovuta alla mancanza di conoscenza del potenziale che lo stesso dato ha.

Nel momento stesso in cui decidiamo di raccogliere ed analizzare determinati dati in relazione a degli obiettivi, stiamo stabilendo un valore. La Data Intelligence deve portare oltre al processo finale di estrazione, a una maggiore consapevolezza del valore che hanno i dati e che fino ad oggi è stato sottovalutato. Più dati classificati, strutturati, catalogati, abbiamo, più riusciremo a far tesoro dei benefici che possono portare.

Alcune foto del Data Management Summit

Oltre il Data Management Summit

Sono tanti gli argomenti di cui avremmo voluto parlare al Data Management Summit (DMS), tra cui:

  • Il collegamento tra Artificial Intelligence e Human Intelligence e in che modo la Data Intelligence può contribuire alla sinergia tra le due;
  • L’etica dietro l’Artificial Intelligence;
  • Il Ciclo di vita del dato;
  • Come immaginiamo il mondo tra 10 anni senza Data Intelligence;

Li approfondiremo nei prossimi articoli e magari, se ci sarà occasione, anche al DMS 2022.

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Data Intelligence & Green Data

Tuttavia la necessità di ripulire i dati ci porta alla green data. Come ad esempio soluzioni di computer vision. Infatti, è imprescindibile una pulizia del dato perchè abbia intelligenza.

Il collegamento tra Green Data e Data Intelligence

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