Lezione dal corso Data Strategy
Allora in questo corso e in qualsiasi altro corso diciamo in cui si parla di dati spessissimo, ovviamente si fa l'accenno o dovrebbero fare l'accenno.
Se non lo fanno, non seguite li seguite solo noi e dovrebbe fare l'accenno al valore che sta dietro alla raccolta stessa del dato.
Cioè ogni dato ha un singolo valore di per sé, ancora prima del fatto che tu lo analizzi.
Però quanto è vera questa cosa? Cioè quanto le aziende che da tempo stanno accumulando dati stanno effettivamente accumulando ricchezza potenziale c'è chi se l'è chiesto in maniera molto scientifica? Io vi ho riportato un articolo di Julia Anderson che già nel duemilaventi si poneva questo tema, cioè accumulare i dati effettivamente, o meglio le aziende che stanno accumulando i dati pensate alle big tech amazon, Microsoft, Google, alphabet, Alibaba, Facebook Sa TikTok stanno effettivamente accumulando un potenziale monopolio sul futuro, stanno effettivamente accumulando valore.
Ecco, ragionando su queste cose, in realtà all'inizio ci siamo portati a dire di sì, perché effettivamente questo grafico che vi riporto ci dice soprattutto parlando del mondo dell' Artificial Intelligence che più dati ho per poter allenare i miei algoritmi di intelligenza artificiale e più diventeranno accurate le cose che faranno questi algoritmi.
Questo è fatto su è un famoso studio sulla su un artificiale intelligence che faceva e quindi riconosceva le immagini attraverso l' intelligence.
Soprattutto doveva riconoscere se c'erano dei cani oppure no.
Diciamo che sull'asse delle x abbiamo il numero di immagini di cani inserite negli algoritmi e sulla yn la accuratezza dell'output e come vedete da soli, più immagini inseriscono nel training, più la l'output diventa accurato.
Però come vedete dalla curva che è logaritmica arriva un plateau.
Quindi è vero che più dati mi danno un maggior vantaggio competitivo sul compenso sì, di base fino a un certo punto e qui scatta il magico ed eterno la magica ed eterna lotta che più o meno adesso sta finendo, diciamo.
Allora vi spiego perché tra google e microsoft, cioè nell'ambito dei motori di ricerca c'era sempre una lotta tra Microsoft e Google in cui Microsoft diceva ah, um Google in realtà sembrerebbe migliore perché ha più dati da parte degli utenti, per cui il suo sistema di ricerca è migliore oppure contrario diceva il mio sistema di ricerca, quello di Microsoft, è migliore perché ha più dati? Perché abbiamo comprato quello di Yahoo okay.
E Google d'altro canto invece diceva no, il mio sistema non è migliore perché ha più dati.
Il mio sistema è migliore perché ha gli algoritmi migliori.
Ora dietro a questo discorso c'è il discorso che abbiamo appena iniziato con voi.
Cioè è vero che più dati ho più l'algoritmo sarà curato però solo fino a un certo punto.
Dopodiché non è più una questione di quantità di dati.
È una questione di qualità dell'algoritmo e soprattutto e qui viene questa slide la qualità del feedback loop, cioè i feedback che gli utilizzatori stessi del mio algoritmo danno all'algoritmo stesso e quindi migliori dati.
Ho più dati, ho più service quality ho e la qualità dei servizi va in passo agli utenti.
Il fatto che loro ci diano poi altri dati di utilizzo migliora di nuovo la qualità dei dati che io sto utilizzando.
E se l'algoritmo è fatto per automi migliorarsi allora lì si ha la vittoria.
Quindi è una è una questione di quantità di dati solo fino a un certo punto, poi diventa una questione di qualità degli algoritmi.
Attenzione però anche questo arriva ad un plateau.
Cioè se siamo agli inizi dell'era dell' è una questione di qualità di algoritmi, fino a che riconoscere un'immagine non diventa così semplice che a quel punto ti bastano.
L'algoritmo è talmente figo che ti bastano anche pochi dati per poter iniziare.
E allora diventa una questione di scalabilità, di difficoltà, di tasche che gli sta chiedendo di fare di attività che gli sta chiedendo di fare.
Vedete che lì c'è un rese Humans, quindi riconoscere gli gli umani era difficile all'inizio difficoltà iniziale valori dei dati molto alto.
Poi pian piano diventa sempre più semplice riconoscere i dati, quindi il valore dei dati diventa a plateau.
Vedete che va in si abbassa, ritorna ad essere alto il valore dei dati quando quando devo fare l' degli Quindi quando devo far sì che automaticamente um l'artificial intelligence riesca a mettere un'etichetta su un'immagine che sia l'etichetta giusta.
Cioè, questo è un cane marrone nell'australia Okay, più diventa semplice quella tasca più torna ad avere il valore dei dati di plateaux.
Eh si, si, diciamo torna il valore di diventa statico diventa orizzontale, poi sale di nuovo Quando quando allora a quel punto deve usare i dati per comprendere le azioni che che vengono fatte dagli umani, quindi con più diventa diff- con più una nuova task operativa che voglio far fare i dati è complicata più il valore dei dati che ci metto dietro e quindi la quantità degli stessi genera valore.
Diciamo quindi che per finire e chi sta effettivamente raccogliendo tanti dati sta assolutamente mettendosi seduto su una petroliera d'oro è meglio di una miniera d'oro, diciamo, è un mix.
E però non non vale solo questo con questo cosa intendo? Intendo che ad oggi è vero che i big Amazon, Google, Alphabet, eccetera eccetera sono seduti su una miniera d'oro, ma i big degli altri vari settori finance banking hanno ancora la possibilità di fare loro qualche cosa.
Sta tutto a scegliere.
Si, io sono nel mercato finance.
Voglio aspettare che Amazon, Microsoft, Apple eccetera mi mangino grazie ai loro dati o voglio mettermi insieme io del vecchio mondo Finance fare da solo un mio fare da solo un mio sistema di raccolta dati che mi permette di avere asset e capacità poi di poter competere quando i big dei dati arriveranno nel mio mercato.
Tra parentesi ci sono già arrivati, quindi e vale anche per il settore hire.
Voglio aspettare, come sta capitando che Amazon arrivi sempre di più che Apple arrivi sempre di più nel settore care o voglio io, che già sono nel settore care aumentare le mie competenze e i miei asset.
Il valore dei miei dati e le competenze di come si usano gli stessi per proteggere sono nel settore turismo.
Aspetto che siano Google Alphabet, insomma tutti quelli ad arrivare a distruggere il settore turistico o se sono la più grande catena di viaggi turistici nel mondo.
Mi creo il mio asset di valori.
Ad ora si può ancora fare per poco.
Secondo me manca poco, la finestra si chiuderà tra poco.
Però si può ancora fare governi.
Voglio aspettare l'europa.
Sappiamo che l'europa è molto indietro dal punto di vista dell'hardware delle infrastrutture basse si dice no del sistema tecnologico.
Non abbiamo cioè i.
Se Amazon chiude i suoi server, Microsoft chiude i suoi server, decide di chiudere i suoi server in Europa.
Non abbiamo i nostri server europei, non abbiamo la nostra big tech che può avere i suoi server cloud.
No, per sostenere le nostre infrastrutture e con il mondo dei dati andrà a finire nella stessa maniera.
Noi abbiamo a livello Europa un sistema per tenere i dati da qualche parte.
Analizzare nella maniera giusta mettere il fatto il comune per le varie industrie o no? E se no, non lo stiamo facendo.
Dovremmo farlo anche tu.
Nel tuo piccolo, per la tua organizzazione dovresti porti questa domanda.
Attenzione, anche se è una PMI, non è detto che tu non possa farlo, perché magari la tua PMI lavora in un settore talmente di nicchia che in realtà puoi ancora raccogliere tutti questi dati.
Questo know-how che tu hai diff- in maniera molto più potente rispetto a un Amazon che è molto generalista e quindi puoi proteggerti da quello che arriverà quando Amazon poi verrà ad arrivare nel tuo settore.
Spero che sia arrivato il messaggio.
Non volevo essere catastrofista, ma volevo far cogliere l'urgenza di certe cose.
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