Il futuro è dato: Data Science e Network Science e l'azienda del XXI secolo (seminario a SMAU 2013...

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Il futuro è dato Data e Network Science e l’azienda del XXI secolo Walter Vannini

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Alcune Aziende hanno già compreso che la propria sopravvivenza dipende solo dalla quantità e qualità dei propri asset intangibili. Ma poche sono disposte a trarne la conseguenza che siano i dati a fornire la migliore prospettiva sul da farsi e la migliore qualità delle decisioni direzionali. Invece, il management by numbers è una rivoluzione silenziosa dietro a molti dei maggiori successi commerciali più recenti, da Google e Apple alle piattaforme social alle aziende di produzione. Scopriamo come l’azienda può liberarsi da una visione superata e ridisegnarsi attorno ai propri dati per ottenere più velocità nel rispondere alle richieste del mercato del XXI secolo e più profitti.

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Il futuro è datoData e Network Sciencee l’azienda del XXI secolo

Walter Vannini

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L’associazione internazionale per la professionalità nel Web

● Prima associazione al mondo (dal 1996) che raggruppa chi lavora nel Web, sia nel settore pubblico che privato.

● Obiettivo di IWA è di creare rete fra i soci, partecipare all'evoluzione della rete e divulgare conoscenza tramite i soci con eventi ed iniziative.

● In Italia IWA Italy è Associazione Professionale in rappresentanza delle professionalità Web che rilascia attestato di qualità secondo quanto previsto dalla legge 4/2013, unica associazione del settore ICT attualmente censita dal Ministero dello Sviluppo Economico

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Walter Vannini – data-driven business● Informatico (UniMi)

● Counsellor S.I.Co. n. A1913

www.mind-spa.it

[email protected]

/in/waltervannini

@waltervannini

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Perché associarsi?

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http://www.iwa.it/join

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Facciamo conoscenza● Imprenditori?

● CIO?

● Consulenti?

● IT?

● Marketing?

● Social media?

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Il futuro è dato

Alcune risposte che ci portiamo a casa● Non tutti i dati nascono uguali

● Il lavoro sta facendo un salto di qualità

● L’IT fa il lavoro sbagliato

● I dati sono dell’azienda, non della funzione

● Data-driven business è il vantaggio competitivo

● Data-driven significa automatizzare decisioni

● L’ostacolo è culturale

● Decidere sui dati richiede più cautela, non meno

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News Editor

CC-BY-SA George Louis

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Wikipedia edit bots

©2012 BBC

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Trader

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HFT

1 minuto

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HFT

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Producer

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ScoreAHit

©ScoreAHit

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Popstar● 53 brani

● 28’900 video su You Tube

● 66’447 fan su Facebook

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Hatsune Miku

©2013 Giuseppe Nelva @abriael Fonte: Crypton

● “collaboratively constructed cyber celebrity” (www.mikubook.com)

● 100.000+ canzoni

● 170.000 video su YouTube

● 1.400.000+ fan su Facebook

● concerti esauriti a LA, Taipei, Hong Kong, Singapore, Tokyo

● collabora: SEGA, Toyota, Google

● 13-15 Dicembre @Opera Chatelet, Paris (w/ Luis Vuitton, Marc Jacobs)

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Ossia?

Il lavoro si sta evolvendo.Molte cose che fino ad oggi erano “lavoro”

o perfino managementdomani saranno eseguite da software.

Sì, anche gran parte del marketing.La gerarchia piatta non guarda in faccia nessuno.

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Prossima fermata? Managerville

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Data-driven business = follow the money● i processi decisionali tradizionali sono lenti

● il mercato è sempre più veloce

● dati + strategia = decisioni immediate

– a patto che la strategia sia tale

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Big Data?

©2013 qmee.com

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Don’t Believe The Hype

Nell’accezione corrente, i Big Data:

● sono dati

● ma sono BIG

● e quindi occorre investire

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Big Data● Non è un problema di

quantità

● È problema di qualità

● Le 3V non sono gratis

● Big Data è processo

Volume

Variety

Velocity

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Fare data-driven business● Approccio sistemico: tutta l’azienda è coinvolta

● Governance ferrea: tutti i dati sono aziendali (non divisionali)

● Ciclo continuo

– KPI meglio di report

– quotidiano meglio di settimanale meglio di mensile

● Incentivare la compliance

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L’ottuplice via al data-driven business

1) retta identificazione

2) retta raccolta

3) retta validazione

4) retto governo

5) retta interrogazione

6) retta interpretazione

7) retta comunicazione

8) retta eliminazione

CC-BY-SA Purshi

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Retta identificazione● sapere quali dati servono a quali decisioni

● individuare i processi che generano quei dati

● identificare le sorgenti o crearle

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Retta raccolta● in automatico

● in tutti i casi previsti

● evitando modulistica

Garbage In...Garbage Out

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Retto governo● Chief Data Officer

● controllo accessi

● gestione tramite processi formalizzati

● gestire le modifiche su dati raccolti come non conformità di processo

● chi governa i dati può rispondere solo al vertice

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Retta validazione● nessun dato deve essere raccolto senza validazione

● un dato sbagliato è un danno

● un dato mancante è un danno

● un dato perso è un danno

● mancata validazione = falla di sicurezza

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Retta interrogazione

“La grande intuizione di Gordon è stata di progettare un software a cui davi in anticipo la risposta che desideravi, e solo a quel punto fornivi i dati da cui derivarla. Quello che il programma faceva poi, con

consumata abilità, era costruire una sequenza plausibile di passi apparentemente logici per permetterti di passare dalle premesse alla

conclusione.”

Adams, D. “Agenzia Investigativa Olistica Dirk Gently”

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Il futuro è dato

Retta interpretazione

Sapere

Volere

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Retta comunicazione

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Retta decisione

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...e fatto questo andrà tutto bene, vero?

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...certo, a parte tre piccoli dettagli● i silos informativi

● il supporto della dirigenza

● l’accettazione dei livelli intermedi

● il pericolo dei ritorni asimmetrici

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Chi deve lavorare sui dati?● Chi produce non gestisce

● Chi gestisce lo fa per tutti

● IT è la sola funzione che può garantire controllo e gestione, ma...

● Separare i compiti tattici dell’ICT da quelli strategici

– quelli tattici sono esternalizzabili sotto SLA

...e quindi?

un IT “civilizzato

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No, non loro

©2006-2013 Fremantle Media

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…e ancora non basta...

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Livello di istruzione

©2013 OECD

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Numeracy

©2013 OECD

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Problem solving in ambito tecnologico

©2013 OECD

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Popolazione senza educazione superiore

©2013 OECD

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Alcuni pericoli della Network Science (à la SNA)● lavora su connessioni, non relazioni

● trova chi ha un pubblico, non gli “influencer”

● serve a investigare, non a fare law enforcement

● è interpretazione, non scienza

● è circostanziale, non fattuale

● fornisce spunti, non prove

● serve a trovare domande, non risposte

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Alcuni pericoli della Data Science● la mappa non è il territorio

● i dati non sono l’oracolo

● la realtà cambia, occorre cambiare con lei

● avere ragione non importa

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Riassunto● Non tutti i dati nascono uguali

● Il lavoro sta facendo un salto di qualità

● L’IT fa il lavoro sbagliato

● I dati sono dell’azienda, non della funzione

● Data-driven business è il vantaggio competitivo

● Data-driven significa automatizzare decisioni

● L’ostacolo è culturale

● Decidere sui dati richiede più cautela, non meno

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GRAZIE

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