Il prossimo 5 luglio a Milano una full immersion di incontri, workshop e networking dedicati alla nuova economia fondata sui dati, la data-driven economy. Organizzato dal Gruppo Cerved, società che con soluzioni tecnologiche innovative e team di analisti, assiste 30mila imprese, pubbliche amministrazioni, istituzioni finanziarie nella gestione del business basato sui dati, l’incontro si propone di essere il primo appuntamento di una serie annuale. “Il progetto nasce da un’idea di contaminazione”, ha detto il CEO di Cerved Marco Nespolo a EconomyUp. “Diventerà un un appuntamento annuale per l’intera business community”. Qui il sito ufficiale in cui registrarsi.
Cos’è la data-driven economy
La data-driven economy è semplicemente un’economia in cui l’uso dei dati è centrale nelle strategie e nella gestione del business, nello sviluppo di nuovi prodotti e servizi, nei processi decisionali, nel rinnovamento dei modelli di business, nella creazione di innovazione e nella diffusione della conoscenza (si pensi al data journalism). Quando si parla di dati, parliamo necessariamente di Big Data, Big Data Analytics e Data Science. I Big Data sono una quantità crescente di informazioni che la trasformazione digitale del business sta contribuendo a far circolare all’interno e al di fuori delle aziende. Provengono dalla multimedialità sempre più spinta della nostra società, che ha origine dal proliferare di dispositivi fissi e mobili usati per vivere, lavorare e a scopi di svago o intrattenimento. I dati possono per esempio provenire dai social media, ma anche da tutto il traffico di opinioni e pensieri che transita dai vari sistemi di CRM (Customer Relationship Management), dalla cassa di un supermercato che striscia una carta fedeltà a una telefonata che arriva a un call center. La Big data analytics è il processo di raccolta e analisi di grandi volumi di dati per estrarre informazioni nascoste. La Data Science è una branca del sapere che si fonda su conoscenze relative all’integrazione dei dati, allo sviluppo di algoritmi e alle capacità tecnologiche: di fatto si concentra sulla risoluzione analitica di problemi complessi. Il cuore della data science, ovviamente, sono i dati. A gestirli è il Data Scientist, la figura professionale in grado di utilizzare i dati in modo creativo per generare valore. L’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano ha presentato nel 2017 una ricerca dal titolo eloquente: “Big Data is now: tomorrow is too late”. È emerso che, in quell’anno, il settore Big Data e Analytics ha superato 1,1 miliardi di euro e ha registrato una crescita del 22% rispetto ai 905 milioni di euro del 2016, mostrando una ulteriore accelerazione rispetto ai tassi positivi di crescita del 2016 (15%) e del 2015 (14%). Ci sono tutte le premesse per una crescita ancora più importante entro la fine del 2018, con aziende sempre più orientate verso l’“estrazione di valore” dai dati attraverso investimenti in ambito Business Intelligence, Big Data e Analytics e Data Science. L’utilizzo di Big Data Analytics appare sempre più fondamentale per cogliere varie opportunità e gestire fenomeni di sviluppo come l’Industria 4.0, il Digital Banking o lo Smart Retail. Serve anche per supportare processi di adempimento a normative come il GDPR e, nel caso delle banche, il PSD2.
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