Le organizzazioni faticano a comunicare quanto emerge dall’analisi dell’enorme mole di dati a loro disposizione. Ecco come, e perché, affrontare il problema.
La data science sta crescendo in fretta. Negli ultimi cinque anni le aziende hanno investito miliardi per assicurarsi gli esperti migliori, avviare l’attività, accumulare zettabyte di dati e setacciarli con gli algoritmi deduttivi alla ricerca di segnali nel mare magnum insondabile del rumore. I dati hanno iniziato a cambiare il rapporto che abbiamo con molte cose, dalla traduzione linguistica, alla salute e alla pallacanestro. Ma nonostante alcuni successi, molte aziende non traggono dalla data science tutto il valore che essa può dare. Nemmeno le operazioni ben gestite che producono solide analisi riescono a far fruttare ciò che ne emerge. Questo notevole sforzo si arena giusto prima di raggiungere il suo scopo, nel momento in cui le cose vanno spiegate a chi poi deve prendere le decisioni. Da una indagine svolta da Kaggle nel 2017 cui hanno risposto oltre 7.000 data scientist, emerge che tra i sette maggiori «ostacoli da affrontare...