Ho capito la prima volta che avrei voluto i dati all'interno della mia vita professionale.

Quando ero in Messico su un'isola deserta in mezzo al Pacifico, a studiare gli elefanti marini, studiavamo gli elefanti marini, io ero semplice, volontario di campo e vedevo queste persone che è tuttora stimo tantissimo, sono degli amici fraterni che avevano a che fare coi dati tutti i giorni e giorno per giorno.

Di fatto erano detta drive-in perché vedevano quello che aveva raccolto fino a quel momento e sono bastati quello facevamo, compivano poi delle decisioni.

Mi ha lanciato molto, sicuramente dal punto di vista scientifico, mi ha dato molto e mi ha cominciato a mettere quel semino che poi mi ha.

Purtroppo per la mia vita ha portato ad analizzare i dati in lungo e in largo successivamente.

Oltre a questo, ho fatto un po' di esperienza, appunto nell'ambito della biologia in cui ho applicato proprio la Fazi logiche degli algoritmi, in particolare per, diciamo, indici di tipo ecologico.

E questo ovviamente ha aperto tutto un vaso di Pandora che tuttora non ho piu' richiuso perché biologia è perché dopo un'esperienza che ho fatto appunto di ricerca sul campo, ho capito che non volevo più fare veterinaria che stavo seguendo su Milano, ma volevo invece provare a fare biologia marina applicata ai mammiferi marini o comunque al mare, all'ecologia marina, eccetera eccetera.

Mi ricordo cosa ho mangiato ieri, eh? Cosa sognava di fare da piccolo e non me lo ricordo.

Sinceramente, però diciamo che avevo molto a che fare con i disegni.

È arte, io una cosa che ho molto in mente è una lavagnetta che adesso, insomma, esistono i tablet.

Tutti pensano al tablet.

Che figata, bello.

Scusate il francese però, insomma, mi regalarono i miei questa lavagnetta grafica dove tu avevi praticamente un tablet rigido e disse però era connessa alla televisione con un cavo.

Chiaramente non so quanti anni avrà avuto, vero piccolo? E io potevo disegnare su questo andava niente vederlo nella televisione.

Ci disegnavo cose davvero molto bello e quello mi ha aperto la strada per poi usare all'inizio paying perché quello era programma poi pian piano Photoshop, Illustrator, eccetera ben prima di degli anni in cui ho capito veramente cos'è, il design, eccetera eccetera.

Dunque, ho deciso di portare nel mondo del business, della mia passione, del basket in maniera involontaria, nel senso che io e gli altri due principali soci di questa startup che comunque quelli con cui ho iniziato ehmm avevamo molto a che fare col basket.

Io giocavo a basket in serie di Lorenzo, anzi il mio il mio gofundme giocava a basket in serie D con me, a differenza mia, lui era molto forte e io ero una pippa.

Saltavo schiacciava veramente atletico, ma non ero un gran giocatore di basket.

È invece Lorenzo era molto, molto forte e non capivamo come mai nessun recruiter l'avesse, insomma trovato per crescere un po' nelle come carriera sportiva concorda con me.

C' era l'altro socio che si chiama Andrea Facchi, con cui insomma condividevamo insieme alla compagnia di amici che avevamo allora tante avventure e disavventure e insieme ci è venuta l'idea di provare a fare un algoritmo che trovasse lavoro, lavoro Lorenzo che dimostrasse quanto Lorenzo era forte.

Diciamo che quello che abbiamo capito era che la valutazione del talento sportivo e più o meno così anche tuttora, anche se un po' é migliorata, la situazione non era oggettiva, era soggettiva.

Quindi per trovare lavoro un giocatore di qualunque sport dovevo in qualche modo farsi vedere con Vanity metrics o comunque qualcosa che non avevano poco a che fare davvero il suo valore oggettivo per la partita.

E questo da scienziato non mi andava bene.

Io sentire, per esempio, parlare di non so nel cam calcio sentivi parlare di a quel giocatore ha fatto cinque gol in media, ma se mi dici media e non mi dici la deviazione standard divento matto? No, perché se se sei il più o meno è comunque cinque quel cinque, come hai detto, non vale più niente a livello scientifico e abbiamo fatto un algoritmo basandomi su quello che stavo facendo nella biologia negli anni precedenti.

È un algoritmo di fase logica che ci ha portato poi fino alle abbiamo deciso di fondare una startup solo perché più parlavamo di questa cosa ha qualche alla, insomma a persone del settore e più ci dicevano no, ma questo deve essere una startup, no? Ma questo deve essere un'impresa.

Se fate questo la potete vendere.

Purtroppo per noi.

Nel duemila undici è uscito anche il film Moneyball, che è un film con Brad Pitt che parla di una storia vera, relativa.

Insomma, una squadra di baseball della Major League americana che vinceva quasi il campionato usando le statistiche ed è stata la morte perché abbiamo capito che quello che stava facendo era proprio questo e abbiamo deciso di farne una startup.

È andata molto bene, però poi alla fine abbiamo chiuso.

Beh, qual è stata la cosa piu' difficile nell'esperienza della startup non ce n'è una sola è ce ne sono state tantissime.

Col senno di poi facendo ho fatto tante retrospettive.

No, per dirla in maniera Jahil.

E sinceramente adesso son passati un po' di anni da quando l'abbiamo chiusa.

E adesso la cosa che mi sembra ancora più difficile di tutte non ha a che fare con la startup in sé, ma ha a che fare con il peso psicologico di essere un founder, ancor di più il peso psicologico di essere il ceo perché em lato relazionale, famiglie di familiari, eccetera è veramente un casino in un paese che non aiuta minimamente le persone che vogliono provare a fare impresa nell'impresa normale, men che meno una startup che è ancora più problemi.

Quindi in questo momento è la cosa più difficile, secondo me, che che c' è di quel mondo lì è proprio la parte psicologica, perché chiaramente facendo startup si sa il novanta percento delle volte magari va male o comunque ci sono tanti casini.

È molto bello, molto entusiasmante.

L'entusiasmo di quegli anni lì ce lo diciamo sempre tutti quanti.

Insomma, è di sé, è difficile da replicare in un lavoro normale, però.

Insomma, la parte di peso psicologico è veramente tuttora.

Insomma, ne sto uscendo a fatica in questo momento no, assolutamente no, no, ne ho passate troppe in questo momento per per rifare questa cosa mi ancora o insomma cercando di essere un po' umile.

Insomma, c'è ancora chi mi contatta per questo.

Ma in questo momento no, assolutamente.

Siamo avvicinati, Ayumi in maniera biunivoca, reciproca, nel senso che il ceo Emanuele Scott era aveva conosciuto per vie traverse Io con Maya Gone smettere la mia prima start up.

Avevo parlato a un evento, ha organizzato lui.

Si chiamava Social Business Forum.

Tenete conto che loro con Open Nole Gem Emanuele Scotti era il ceo di Open noleggio.

Parlavano di social media e social network, innovazione legata al mondo digitale da subito rispetto a tanti in Italia.

E fecero questo per un po' di anni, questo social business forum che raccoglieva diciamo elementi che facevano innovazione in Italia.

Io parlai un social business forum nel duemila, quindici o sedici e subito dopo lo speech sul loro palco tra l'altro avevo l'aereo per parlare poi della stessa cosa a Chicago.

Anni erano anni veramente di fuoco e lì ci siamo conosciuti senza saperlo e anni dopo ci siamo riconosciuti perché lui parlava.

Io facevo analisi del talento sportivo, lui voleva fare analisi delle delle dell'area people delle persone.

Quindi sempre di Tim si parlava e abbiamo parlato a lungo di queste cose molto, molto interessante, finché poi quando poi a un certo punto lui sapeva che io stavo cercando di cambiare lavoro e lui cercava una persona che mi potesse aiutare sotto tanti punti di vista, soprattutto di tipo digitale, e ci siamo trovati e ci siamo piaciuti.

Allora il primo consiglio che darei a chi si vuole avvicinare al mondo dei dati per approfondire questi temi? Eh? Prima di tutto cerca di approfondire i temi soft' quindi di mindset.

Quindi non occorre che da subito ti metti sull'aspetto matematico dei dati, anche perché magari poi non ne avrai bisogno.

Nel senso modo di dati è fatto da tante cose e magari tu puoi semplicemente finire a fare quello che si chiama Business translator quel tizio, quella figura che riesce a capire molto bene il mondo del business, il mondo del marketing, il mondo da cui arrivano le richieste strampalate, diciamo e però con tempo contemporaneamente riesce anche a parlare la lingua magica dei neri della lingua strana? No, dei tecnici.

Quella figura che fa da che fa? Da link a metà di quella catena è molto importante adesso in questi anni è veramente importantissimo e non è necessario che quella figura sia un grandissimo analisti o un data scientist.

Quindi per approccio io convincere quella parte del Mibact.

Dopodiché chiaramente ci sono infiniti modi per apprendere le basi del mondo analytics del mondo statistico sull'arno trovate dei corsi in posti in cui sicuramente vi potete fare delle infarinatura.

Ci sono altri corsi in giro, ci sono dei libri, quasi quasi vi consiglierei addirittura un libro se volete appunto approcciarmi a questo mondo molto semplice è l'unico secondo me l'italiano ben scritto for dummies.

Quindi per chi davvero deve farla Buzz Buzz buzz che si chiama I big data per le pmi lo trovate in italiano è scritto da Chiara Isola.

Io ho avuto la fortuna di fare solo la prefazione, quindi non guadagno niente da questa citazione.

Però se volete approcciare a questo mondo, è un libro che potreste assolutamente leggere per chi conosce già questo mondo e vuole approfondire il tema dei dati.

Diciamo le cose si complicano perché ci si dirama in tante direzioni.

Diciamo che se volevi pensare sulla data Cyrus, ci sono tantissimi corsi online, ma soprattutto secondo me dovete mettere le mani in pasta.

Andate alle conferenze, quelle serie sui big data? Non so, penso a quelle di Orton Works, ok, robe così e informatevi sui sui vari, sui vari forme.

Ma soprattutto ripeto, fate dovete mettervi in pista con progetti reali, perché il mondo dei dati è veramente complesso e solo facendo progetti reali capirete tante piccole cose che sono da fare nel modo giusto.

Altrimenti salta per aria tutto, tante piccole cose che magari in teoria dovrebbero funzionare un modo e poi funzionano in un altro se volete approfondire il mondo.

Data analyst e un po' più semplice perché ci sono tanti corsi per farlo, anche ormai di livello universitario, eh, mi sento di dire seguite le persone su un LinkedIn che parlano di queste cose.

È una realtà italiana che parla spesso di queste cose fa tanta formazione, si chiama che fa tanta formazione, è una realtà che fa altro, ma che ogni tanto mette delle pillole formative su su questi temi.

Si chiama Leanne Caleb L'ho, citata in uno dei corsi prima e con cui noi collaboriamo tanto anche con fiumi.

E loro sono molto bravi sulla data Cyrus.

E invece per chi vuole approfondire i temi più legati al mondo del business è più complesso, perché il business non ha ancora davvero capito quanto importante il mondo dei dati per il lato business.

Quindi non ci sono figure di riferimento così chiare.

Secondo me da quel punto di vista non mi viene in mente tanta gente in questo momento così su due piedi.

Se devo dire la verità, forse è quello che ricordo con più, col col sorriso.

Più alto è stata è stato il primo stipendio staccato, non tanto la prima fattura, quindi non primi soldi guadagnati con la mia start-up.

Ma la prima volta che ho dato stipendio a qualcuno che non fossero insomma i soci con cui lavoro.

Quindi a un dipendente qual è stato? Benissimo, perché riuscì a pensare di poter contribuire alla vita di qualcun altro grazie al lavoro che lui fa per te è Non lo so.

È una cosa che mi è piaciuta tantissimo.

Quindi qual è stata? Una bellissima sensazione? Molto più di tante altre cose che poi magari dette.

Sembrano migliori.

Non sono riconoscimenti, ma a casa vi ma ricorderà molto.

É un po' come un primo figlio, No? Riesci a staccare un un salario con una parola spumeggiante? No, ovviamente no.

Tagliamo.

Questo è È perché voglio difficile riassumere.

Ce l'ho in testa.

Sono ancora tre parole.

Aspetta.

Arricchente! Mi è l'unico, vero, Chuck?