{"id":2910,"date":"2016-11-17T09:00:38","date_gmt":"2016-11-17T08:00:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.intesys.it\/journal\/?p=2910"},"modified":"2022-03-02T18:37:49","modified_gmt":"2022-03-02T17:37:49","slug":"torturi-dati-abbastanza-alla-fine-confesseranno-quello-vuoi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.intesys.it\/journal\/digital-transformation\/torturi-dati-abbastanza-alla-fine-confesseranno-quello-vuoi\/","title":{"rendered":"Se torturi i dati abbastanza, alla fine confesseranno quello che vuoi"},"content":{"rendered":"

<\/p>

La citazione di <\/span>Darrell Huff<\/span><\/a> risale al 1954 ma \u00e8 attualissima, visto che nell\u2019era dei <\/span>Big Data<\/span><\/i> ci sono molti pi\u00f9 dati da torturare e quindi anche molti pi\u00f9 segreti da confessare.<\/span><\/p>\n

Secondo me per\u00f2 l’elemento pi\u00f9 interessante di questa citazione e sul quale riflettere, non risiede nel fatto che oggigiorno \u00e8 possibile ottenere qualsiasi risultato dai dati<\/strong>, ma pi\u00f9 che altro sulla motivazione scatenante. Partiamo dall\u2019inizio. <\/span><\/p>\n

Viviamo in una realt\u00e0 che ci sommerge di informazioni<\/strong>: queste sono spesso rumore di fondo che ci pu\u00f2 distrarre, creare confusione e non ci permette di avere una visione chiara della realt\u00e0.<\/span><\/p>\n

Di fronte a questo dobbiamo necessariamente applicare dei filtri.<\/span><\/p>\n

L\u2019analisi dei dati<\/a> rappresenta un filtro<\/strong>, un modo per far emergere i segnali veramente importanti e aiutarci a comprendere meglio la realt\u00e0 partendo da ci\u00f2 che abbiamo a disposizione.<\/span><\/p>\n

Per estrarre informazioni di valore<\/strong> sono necessarie diverse attivit\u00e0: raccolta, conservazione, elaborazione, analisi, modellazione e rappresentazione visiva, e per ognuna di queste sono necessarie competenze e strumenti specifici.<\/span><\/p>\n

L\u2019analisi dei dati quindi rappresenta uno sforzo notevole per l\u2019organizzazione, tanto che in <\/span>un recente articolo HBR<\/span><\/a>, pur comprendendo il valore dei dati, si propone di fare una \u201cdieta\u201d sui dati e sulle analisi realizzate in azienda.<\/span><\/p>\n

Indipendentemente dall\u2019intensit\u00e0 dello sforzo da realizzare, diventa essenziale valutare prima di tutto il ritorno che si vuole ottenere<\/strong> in termini di patrimonio informativo, rispetto al proprio modello di impresa.<\/span><\/p>\n

In pratica, prima di partire con una iniziativa di <\/span>Big o Small Data<\/span><\/i> \u00e8 necessario avere ben chiaro <\/span>quale decisione potremmo prendere <\/b>grazie alle informazioni estratte dall\u2019analisi e comprendere quali impatti saranno generati da questa decisione.<\/span><\/p>\n

Per esempio nell\u2019<\/span>articolo \u201cYou Don\u2019t Need Big Data \u2014 You Need the Right Data<\/span><\/a>\u201d ci viene suggerito di usare i dati per ridefinire il proprio modello acquisendo una posizione di vantaggio, partendo da queste domande:<\/span><\/p>\n

    \n
  1. In quale elemento dell\u2019impresa si concentra maggiormente lo spreco?<\/span><\/li>\n
  2. Quale decisione pu\u00f2 ridurre questo spreco?<\/span><\/li>\n
  3. Quali informazioni sono necessarie per prendere questa decisione?<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Tornando alla citazione iniziale, l\u2019elemento importante non \u00e8 tanto il grado di tortura, bens\u00ec il fatto di domandarsi cosa si vuole ottenere, qual \u00e8 il problema da risolvere<\/strong>, prima di iniziare a torturare i dati.<\/span><\/p>\n

    Quando si parla di analisi dati<\/strong>, l’aspetto cruciale riguarda la corretta definizione del problema da risolvere per mantenere la giusta focalizzazione sul ritorno che si vuole ottenere.<\/span><\/p>\n

    Se si passa subito all\u2019azione si rischia di ricadere in una realt\u00e0 nella quale veniamo sommersi dalle informazioni, dove dati e tecnologie utilizzate contribuiscono a creare rumore e non sono al servizio delle decisioni che ogni giorno dobbiamo prendere.<\/span><\/p>\n

    Utilizzare l’analisi dati per prendere decisioni informate e ottenere il ritorno prefissato richiede:<\/span><\/p>\n

      \n
    • in primo luogo la consapevolezza della necessit\u00e0 di delineare i contorni del problema<\/strong><\/span><\/li>\n
    • in un secondo momento la scelta delle competenze per progettare una soluzione<\/strong> su scala ridotta e misurare per ottenere dei riscontri immediati<\/span><\/li>\n
    • in ultima fase la selezione degli strumenti pi\u00f9 adatti<\/strong> per scalare e portare a terra la soluzione<\/span><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Una analisi dati pu\u00f2 risultare indispensabile per risolvere problemi aziendali e prendere decisioni informate e adatte a trovare la soluzione ideale.<\/p>\n","protected":false},"author":45,"featured_media":2948,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[25],"tags":[103,210,256],"class_list":{"0":"post-2910","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-digital-transformation","8":"tag-big-data","9":"tag-data-analysis","10":"tag-digital-transformation"},"acf":[],"yoast_head":"\nSe torturi i dati abbastanza, confesseranno ci\u00f2 che vuoi<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Una analisi dati pu\u00f2 risultare cruciale per risolvere problemi aziendali e prendere decisioni informate e adatte a trovare la soluzione ideale.\" \/>\n<meta name=\"robots\" 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