La citazione di Darrell Huff risale al 1954 ma è attualissima, visto che nell’era dei Big Data ci sono molti più dati da torturare e quindi anche molti più segreti da confessare.
Secondo me però l’elemento più interessante di questa citazione e sul quale riflettere, non risiede nel fatto che oggigiorno è possibile ottenere qualsiasi risultato dai dati, ma più che altro sulla motivazione scatenante. Partiamo dall’inizio.
Viviamo in una realtà che ci sommerge di informazioni: queste sono spesso rumore di fondo che ci può distrarre, creare confusione e non ci permette di avere una visione chiara della realtà.
Di fronte a questo dobbiamo necessariamente applicare dei filtri.
L’analisi dei dati rappresenta un filtro, un modo per far emergere i segnali veramente importanti e aiutarci a comprendere meglio la realtà partendo da ciò che abbiamo a disposizione.
Per estrarre informazioni di valore sono necessarie diverse attività: raccolta, conservazione, elaborazione, analisi, modellazione e rappresentazione visiva, e per ognuna di queste sono necessarie competenze e strumenti specifici.
L’analisi dei dati quindi rappresenta uno sforzo notevole per l’organizzazione, tanto che in un recente articolo HBR, pur comprendendo il valore dei dati, si propone di fare una “dieta” sui dati e sulle analisi realizzate in azienda.
Indipendentemente dall’intensità dello sforzo da realizzare, diventa essenziale valutare prima di tutto il ritorno che si vuole ottenere in termini di patrimonio informativo, rispetto al proprio modello di impresa.
In pratica, prima di partire con una iniziativa di Big o Small Data è necessario avere ben chiaro quale decisione potremmo prendere grazie alle informazioni estratte dall’analisi e comprendere quali impatti saranno generati da questa decisione.
Per esempio nell’articolo “You Don’t Need Big Data — You Need the Right Data” ci viene suggerito di usare i dati per ridefinire il proprio modello acquisendo una posizione di vantaggio, partendo da queste domande:
- In quale elemento dell’impresa si concentra maggiormente lo spreco?
- Quale decisione può ridurre questo spreco?
- Quali informazioni sono necessarie per prendere questa decisione?
Tornando alla citazione iniziale, l’elemento importante non è tanto il grado di tortura, bensì il fatto di domandarsi cosa si vuole ottenere, qual è il problema da risolvere, prima di iniziare a torturare i dati.
Quando si parla di analisi dati, l’aspetto cruciale riguarda la corretta definizione del problema da risolvere per mantenere la giusta focalizzazione sul ritorno che si vuole ottenere.
Se si passa subito all’azione si rischia di ricadere in una realtà 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.
Utilizzare l’analisi dati per prendere decisioni informate e ottenere il ritorno prefissato richiede:
- in primo luogo la consapevolezza della necessità di delineare i contorni del problema
- in un secondo momento la scelta delle competenze per progettare una soluzione su scala ridotta e misurare per ottenere dei riscontri immediati
- in ultima fase la selezione degli strumenti più adatti per scalare e portare a terra la soluzione
Amazing
Good
Bad
Meh
Pff
Niente di più vero di quanto scritto nell’articolo. La base dati è fondamentale. Partendo dal presupposto che l’obiettivo sia chiaro e definito, diventa determinante la possibilità di creare o utlizzare dei filtri che assolvano lo scopo prefisso di ridurre, di circoscrivere, creando degli insiemi di dati utili all’analisi.
Se un tempo l’informazione era scarsa ed era praticamente impossibile (e forse inimmaginabile) trovarla per sviluppare analisi certe ora è l’esatto contrario: il “time consuming” ora è nella selezione della sorgente della base dati che risponda ai criteri obiettivo , ovvero per un curioso di natura (che si tiene costantemente aggiornato) è abbastanza facile trovare le informazioni ma è il tempo per vagliare e adottare la migliore fonte quello che brucia il tempo. La persona smart preparata al compito, poi una volta fatta la scelta sa come spremere per ottenere quello che serve in quel momento.
Correttissimo, ti rispondo con una citazione molto utile: “Quando sai cosa stai facendo, allora puoi fare quello che vuoi” – Feldenkrais
I dati sono strumenti e non fanno eccezione. Ciao
Interessante.
Alcune aziende sono sedute su patrimoni di dati e non sanno che farsene. E forse è meglio così, mi viene da pensare. Così come mi torna in mente una vecchia citazione di Albert Einstein: “Non tutte le cose che possono essere contate contano, e non tutte le cose che contano possono essere contate”.
Vero, i dati sono dei mezzi e possono essere usati bene o male. Tutto dipende dalla consapevolezza che ognuno ha del proprio punto di partenza e del punto di arrivo che vuole ottenere. Se non hai consapevolezza, forse è meglio non dotarsi di mezzi potenti … potresti fare dei danni importanti.