Da diversi anni chi fa impresa è marcato a uomo da un termine insistente: big data. Se pensiamo che si stima che il loro mercato globale nel suo complesso supererà nel 2021 i 300 miliardi di euro, capiamo la portata di questa rivoluzione. Insegnando a Scienze Statistiche, sono ovviamente sensibile al tema. Tuttavia, vorrei provare a uscire dall’ovvietà e a offrire al lettore un angolo di lettura diverso. Viviamo in mezzo ai dati, il loro aumento esponenziale traina lo sviluppo delle tecnologie e delle potenze di calcolo per trattarli, anche per evitare le situazioni “troppe informazioni, nessuna informazione”. In questo quadro dire che i dati sono il nuovo petrolio richiama genericamente alla sola disponibilità di giacimenti. Molti dati grezzi servono però a poco, se non a nulla. Le aziende sono già disseminate di miriadi di dati: il vero valore sta nel raccoglierli correttamente, certificarli, organizzarli, distribuirli, analizzarli e interpretarli. Queste fasi richiedono competenza, lavoro, tecnologie e si raggruppano in aree disciplinari definite data gathering, data validation, data warehousing, data management, data governance, data visualization, data analytics, Artificial Intelligence. Le aziende sono ancora come vecchi impianti idraulici con molte perdite e attraversati da molteplici flussi di dati che arrivano a rivoli al rubinetto. La vera miniera consiste nel riuscire a trasformarli in informazioni gerarchizzate e strutturate, per estrarne significati utili a prendere decisioni strategiche e operative. Purtroppo, ci sono due ordini di problemi che rendono difficile questa corsa all’oro. Il primo è l’approccio al big data quasi esclusivamente matematico e informatico, quando invece la parte di ponderazione, interpretazione e intuizione, cioè quella qualitativa, crea il vero vantaggio nell’uso dei dati. Il secondo riguarda il mismatch tra la domanda di mercato e la carenza di personale formato in questi ambiti: rispetto alle nostre esigenze ‘produciamo’ pochi statistici, informatici, ingegneri e matematici. Una conseguenza di ragioni storiche e culturali che speriamo di superare col tempo. In definitiva, vincere oggi significa prevedere il futuro grazie a una sapiente gestione dei dati storici, a modelli statistici predittivi e all’intelligenza umana capace di definire le priorità e cogliere prima di altri le mode e le tendenze di breve, medio e lungo periodo. Solo così si possono fare scelte anticipate e razionali su approvvigionamenti, prezzi, investimenti. Big data sì, ma anche big intelligence.   di Francesco Orlando