Nel mondo odierno basato sui dati, le organizzazioni di tutte le dimensioni riconoscono l'importanza dei dati come risorsa preziosa in grado di far avanzare il proprio business. Tuttavia, nella fretta di accumulare grandi quantità di dati, molte aziende cadono preda di diversi malintesi che possono ostacolare l’uso efficace dei dati.
L’errore della quantità: la qualità prevale sulla quantità
Un malinteso comune nell'era basata sui dati è la convinzione che l'enorme volume di dati raccolti rifletta il successo di un'organizzazione. Tuttavia, questo è lontano dalla verità. La vera misura del successo risiede nelle decisioni aziendali derivate dai dati. Invece di accumulare dati alla cieca, le aziende dovrebbero iniziare identificando i problemi aziendali specifici che intendono risolvere. Solo allora dovrebbero raccogliere dati rilevanti per questi obiettivi. In sostanza, quando si tratta di dati, la qualità prevale sulla quantità.
Il mito della proprietà: non deve essere tuo
Sebbene i dati interni siano unici e preziosi per un'azienda, non sono l'unica fonte di insight. Per affrontare le sfide aziendali in modo efficace, le organizzazioni dovrebbero condurre un audit completo dei dati per raccogliere tutte le informazioni rilevanti. Inoltre, possono integrare i propri dati con dati sintetici, che vengono generati artificialmente ed eliminano i problemi di privacy associati ai dati personali o riservati. Il punto fondamentale è che i dati preziosi non devono essere esclusivamente tuoi.
L'illusione dell'oggettività
I dati sono spesso visti come oggettivi, scientifici e privi di pregiudizi. Tuttavia, questa nozione può essere fuorviante. I pregiudizi possono inavvertitamente insinuarsi nei set di dati utilizzati per l’addestramento dell’IA, a seconda dei dati raccolti. Ad esempio, nelle valutazioni di ammissibilità dei mutui o nei sistemi di riconoscimento facciale, la mancanza di diversità nei dati di formazione può portare a distorsioni. Per contrastare questo fenomeno, i dati dovrebbero essere esaminati attraverso una lente di diversità imparziale, prestando un’attenta considerazione al processo di raccolta dei dati stesso.
Orizzonti in espansione: i dati sono disponibili in varie forme
Quando pensiamo ai dati, tendiamo a immaginare numeri e fatti. Tuttavia, il panorama dei dati odierno è molto più diversificato. I dati possono assumere la forma di immagini, immagini satellitari, grafica, foto, video e file audio. Tutti questi tipi di dati lavorano in armonia per raccontare una storia completa in grado di sbloccare informazioni cruciali per la risoluzione di problemi aziendali complessi.
Oltre l'IT: l'evoluzione della proprietà dei dati
Tradizionalmente, i dati erano considerati dominio del reparto IT. Tuttavia, poiché i dati diventano una risorsa aziendale strategica e il fondamento di un processo decisionale efficace, è necessario un approccio più olistico. La governance dei dati è fondamentale per gestire chi ha accesso ai dati, definire tipi di dati off-limits e garantire la privacy. Molte organizzazioni stanno ora nominando Chief Data Officer (CDO) che affrontano i dati da una prospettiva aziendale, rendendo i dati una risorsa aziendale centrale che guida il processo decisionale in tutta l’azienda.
Il vero valore dei dati risiede nello scopo
Nell'era dei dati, è essenziale dissipare le idee sbagliate e concentrarsi sulla vera essenza del valore dei dati. Piuttosto che rincorrere grandi quantità di dati, le organizzazioni dovrebbero dare priorità ai dati di qualità che affrontano specifici problemi aziendali. I dati non devono sempre essere interni; può essere integrato con dati sintetici. Inoltre, riconoscere il potenziale di distorsione dei dati e comprendere le varie forme che i dati possono assumere sono passi cruciali verso un utilizzo responsabile dei dati.
La proprietà dei dati dovrebbe estendersi oltre l’IT, con Chief Data Officer dedicati che guidano gli sforzi di governance dei dati. Alla fine, come ha giustamente affermato Mark Twain, “I dati sono come spazzatura. Faresti meglio a sapere cosa ne farai prima di ritirarlo. Nel perseguimento del successo basato sui dati, non si tratta di raccogliere montagne di dati; si tratta di utilizzare i dati in modo mirato e responsabile per prendere decisioni aziendali significative.