{"id":18588,"date":"2021-10-15T07:53:57","date_gmt":"2021-10-15T07:53:57","guid":{"rendered":"http:\/\/pragmaetimos.com\/it\/?p=18588"},"modified":"2024-04-30T12:34:46","modified_gmt":"2024-04-30T10:34:46","slug":"discariche-di-dati-come-arrivare-alleffetto-garbage-in-value-out","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/discariche-di-dati-come-arrivare-alleffetto-garbage-in-value-out\/","title":{"rendered":"Discariche di dati: come arrivare all\u2019effetto Garbage-In, Value-Out?"},"content":{"rendered":"

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Il Covid-19<\/strong> ha accelerato notevolmente il ritmo della trasformazione digitale<\/strong> nelle organizzazioni. Ci\u00f2 ha comportato un aumento dei dati<\/strong> digitali raccolti. Ricordiamoci per\u00f2 che i computer elaborano anche i dati in entrata insensati, soggetti a errore umano. In poco tempo ecco emergere enormi discariche di \u201cdati spazzatura<\/strong>\u201d.<\/p>\n

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Dati e Trasformazione Digitale<\/strong><\/h2>\n

Nel 2022 si prevede che gli investimenti per la trasformazione digitale<\/strong> ammonteranno a 1,78 trilioni di dollari. Per il 2023 ci si aspetta che le organizzazioni trasformate contribuiranno a oltre la met\u00e0 del PIL globale.<\/p>\n

Inquinamento digitale: a che punto siamo?<\/a><\/p>\n

La trasformazione digitale incide sulla cultura aziendale, spingendola verso modi pi\u00f9 agili di lavorare, basati sull\u2019uso delle tecnologie, tra cui anche l\u2019Artificial <\/strong>Intelligence. <\/strong><\/p>\n

\u00c8 comune la convinzione che l\u2019AI possa superare l\u2019intelligenza umana. Dobbiamo invece tenere a mente che l\u2019Artificial Intelligence nasce per accorciare i tempi di elaborazione della mente umana, ma in quanto macchina rimarr\u00e0 \u201cstupida\u201d, limitata ai compiti per cui \u00e8 stata creata.<\/p>\n

Come scritto in precedenza, ci sono dati che i computer elaborano anche se sono insensati. Si crea, cos\u00ec, l\u2019effetto Garbage-In, Garbage-Out <\/strong>(GI.GO). Purtroppo, la maggior parte delle organizzazioni accumula dati senza chiedersi a cosa serviranno, se siano corretti, utilizzabili. Essi vengono archiviati in server farm o cloud e rimarranno l\u00ec senza mai vedere la luce del sole. In poco tempo ecco emergere enormi discariche di dati.<\/strong><\/p>\n

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Come evitare le discariche di dati?<\/strong><\/h2>\n

Il dato \u00e8 la registrazione di un evento in uno specifico arco temporale. Da un insieme di dati possiamo svolgere analisi, predizioni e costruire strategie pi\u00f9 efficaci per il futuro.<\/p>\n

Il successo di un\u2019azienda oggi \u00e8 collegato all\u2019uso che fa dei dati a disposizione, a come crea valore a partire da essi. Raccoglierli (anzi, accumularli) per\u00f2 non basta. C\u2019\u00e8 la necessit\u00e0 impellente di fare un censimento all\u2019interno delle organizzazioni per capire quali dati devono essere scartati, quali aggiornati, capirne l\u2019obsolescenza, lo stato d\u2019uso e quali nuovi dati bisogna raccogliere per creare innovazione.<\/p>\n

Bisogna trasformare l\u2019effetto GI.GO in GI.VO (Garbage-In, Value-Out<\/strong>).<\/p>\n

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Salviamo il futuro del digitale con la Green Data<\/strong><\/h3>\n

Nell\u2019articolo \u201cBig Data e Green Data: le basi digitali per la Sostenibilit\u00e0<\/a>\u201d abbiamo ampiamente spiegato il collegamento tra dati e futuro sostenibile. Questa volta vediamo da pi\u00f9 vicino come il concetto di Green Data<\/strong> contribuisca ad avere sempre dati di valore.<\/p>\n

Partiamo dal presupposto che le discariche di dati<\/strong> continueranno a crescere, inquinando il \u201cmondo digitale\u201d, se non agiamo ora con i giusti metodi e strumenti. La Green Data<\/strong> nasce proprio dall\u2019esigenza di fare \u201cpulizia digitale\u201d. \u00c8 un metodo di raccolta dati che parte dalla progettazione e gestione della fase di nascita e crescita dei dati per far s\u00ec che si trasformino in informazioni utili a creare valore per le organizzazioni.<\/p>\n

Avere dati puliti, strutturati e classificati significa:<\/p>\n