di Alberto Molino

Nel World Wide Web e dentro gli hard disk di PC e Mac i dati crescono in maniera vertiginosa, ma forse pochi sanno che più del 90% sono stati prodotti negli ultimi due anni. Grazie alla possibilità di scattare fotografie ovunque e con qualsiasi strumento iTech il solo materiale fotografico, di cui la maggior parte finisce per essere dimenticato e mai più rivisto, rappresenta un archivio immenso. I siti d’informazione, poi, e le testate giornalistiche online producono una mole di articoli inimmaginabile che, soltanto cinquant’anni fa, sarebbe stata considerata fantascienza.

La Computer Science, allora, si pone il problema della catalogazione e interpretazione dei dati. Alcuni, quelli grezzi, possono essere catalogati tramite algoritmi precompilati; altri, i dati più strutturati e personali (fotografie, video, contatti salvati nella rubrica, messaggi, ecc.) necessitano, per forza, di un intervento umano. L’utente, tra le sue competenze, deve possedere la capacità di gestire in modo ordinato gli archivi digitali, trasformando sé stesso in uno scienziato dei dati, cioè un “data scientist”.

La pena per negligenza è il caos virtuale; questo, nel lungo periodo, può portare alla perdita di informazioni significative. In ambito aziendale, inoltre, lo smarrimento di dati costituisce un grave danno: le imprese, infatti, hanno bisogno di una figura umana altamente qualificata che si occupi della elaborazione e dello smaltimento dei dati in eccesso. Secondo uno studio dell’Università della California, però, non tutti possono essere data scientist, occorre avere determinate capacità: comprensione di un’eventuale distorsione delle informazioni, distinzione tra i limiti di una tecnologia rispetto ad un’altra, attitudine nello stilare statistiche e grafici, immediatezza nella comunicazione dei risultati delle analisi.

Purtroppo, se non qualche indirizzo economico che tocca trasversalmente il problema, nessuna università si occupa della formazione di data scientist aziendali, ma non è escluso che in un prossimo futuro possano nascere centri specializzati. In Italia, solamente IBM con la collaborazione del Politecnico di Milano ha dato inizio ad un progetto concernente la materia: “PoliMI-IBM Collaborative Innovation Center for Business Data Analytics”. Lo scopo è la creazione di una cultura in grado di valorizzare i dati e che ne riconosca il senso strategico nei diversi ambiti di applicazione ai fini di processi decisionali più rapidi e competitivi.

Alberto Molino

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