LaCulturaDelDato #044
Dati & algoritmi attraverso i nostri 5 sensi
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Ciao,
sono Stefano Gatti e questo è il quarantaquattresimo numero della newsletter LaCulturaDelDato: dati & algoritmi attraverso i nostri 5 sensi. Le regole che ci siamo dati per questo viaggio le puoi trovare qui.
Ecco i cinque spunti del quarantaquattresimo numero:
👂🏾Organizzazione e cultura dei dati e algoritmi nelle organizzazioni. The Hybrid Work Pyramid of Needs
L’approfondimento che ti consiglio questa settimana ha a che vedere con un grosso cambiamento in atto in quasi tutte le organizzazioni e che ha un profondo impatto anche sul modo di lavorare di noi data-expert. Parlo infatti di quello che, dopo la fine della pandemia, è emerso come modello di lavoro più diffuso cioè quello ibrido dove si alternano giorni in ufficio e giorni al lavoro da casa o comunque da remoto. Quella che ti propongo è la migliore analisi che ho letto sulle sfide che pone il modello ibrido a tutte le organizzazioni. Lo ha scritto Carlotta Siniscalco, una italianissima giovane partner del fondo americano Emergence Capital, che investe in aziende che cercano di cambiare (in meglio) il modo in cui si lavora. Sono assolutamente d’accordo con Carlotta quando scrive che “il modello ibrido è destinato a rimanere e probabilmente diventerà il modello di lavoro dominante nei prossimi decenni”. Del resto sono troppo grandi e tangibili i vantaggi per lavoratori ed aziende per non adottare un modello che ha dimostrato di essere efficiente sul campo, almeno nel breve periodo, durante la pandemia. In questa splendida piramide, tratta dall’articolo, sono rappresentate molto bene le sfide che abbiamo di fronte per renderlo efficace ed efficiente anche nel lungo periodo.
Gestione degli edifici lavorativi, miglioramento dell’esperienza lavorativa in ufficio, riprogettazione dei modi di comunicare e collaborare e conservazione della cultura aziendale sono le quattro sfide più importanti. Tutte sfide con livelli di consapevolezza e difficoltà di risoluzione differenti. Ma non possiamo fuggire: dobbiamo affrontarle! Da queste dipenderà un pezzo, non piccolo, del futuro delle nostre aziende. Metterle ben a fuoco fin da subito significa incominciare con il piede giusto!
👀 Data Science. Dashboard Design Patterns
Una dashboard (chiamarla cruscotto mi sembra molto vintage) “è un modo attraverso il quale le persone visualizzano grandi e complessi insiemi di dati a colpo d'occhio”. Questo è il punto di partenza e appunto la definizione dell’approfondimento che vi consiglio oggi. Dashboard Design Patterns è una delle migliori guide open-source alla creazione e al design di quello che è l’oggetto più difficile da realizzare bene di tutta la data visualization. Lo è perché, a differenza di altri suoi fratelli all’interno sempre della data-viz, la dashboard ha alcune caratteristiche, come per esempio l’interazione dell’utente a fini esplorativi, che rendono il tutto molto sfidante. Spesso in azienda è anche usata per fornire una visione, continuativa nel tempo e molto diretta, degli indicatori chiave (KPI) relativi a un particolare obiettivo o processo. E questo alza ulteriormente l’asticella della complessità della sua realizzazione. Questo sito, frutto di un lavoro e di un workshop di un team di ricercatori inglesi guidati da Benjamin Bach, ha tutte le informazioni che ti possono servire per sbagliare il meno possibile. Non fermarti a guardare solo l’utilissimo Dashboard Design Cheatsheet ma leggi in dettaglio tutte le quattro aree in cui è divisa questa guida: il dettaglio dei design patterns, i vari tipi di Dashboard (design genres), i design tradeoffs a cui ti troverai di fronte e la parte dedicata alle linee guida. Non manca, nei materiali supplementari, un lungo elenco di dashboard reali che sono state valutate secondo le linee guida del sito stesso e che forniscono un concreto e pratico aiuto a passare dalla teoria alla pratica. Avrei commesso meno errori in alcuni progetti del passato se lo avessi avuto a disposizione! 🙂
👃Investimenti in ambito dati e algoritmi. The Generative Ai Revolution in Games
Il settore dei videogiochi, per fatturato, è più grande del settore musicale e cinematografico messi insieme. E’ cresciuto ad una velocità pazzesca: più di 20 volte dal 2006 ad oggi. E non ci sono segnali importanti di decelerazione. Anzi! Sembra proprio che la nuova generazione di intelligenza artificiale, quella generativa, aiuterà ancora di più questa crescita facilitando da una parte la creazione di videogiochi e dall’altra la personalizzazione dell’esperienza. Ti ho fatto la sintesi di un post molto interessante di uno dei più importanti fondi di investimento al mondo, Andreessen Horowitz, che su questo trend sta investendo molto. Anche perché come disse proprio uno dei suoi fondatori Chris Anderson "Ogni abbondanza crea una nuova scarsità". E nell’articolo si evidenzia proprio che “quando i contenuti diventano abbondanti, crediamo che gli artisti che sapranno lavorare in modo più collaborativo ed efficace con gli strumenti di IA saranno quelli che scarseggeranno di più.” Quindi se vuoi investire nel settore o pensi di lavorarci, è molto importante che tu legga per esteso l’articolo che fa un’analisi articolata del presente, disegna scenari futuri e mappa il mercato evidenziando i protagonisti più promettenti del presente e che sperano di essere i prossimi dominatori di questa ricca industry.
🖐️Tecnologia (data engineering). Learn Prompting for a Conscious Future
Mi piace molto l’inizio del corso sul “prompt engineering” che definisce questa nuova arte “come parlare all'intelligenza artificiale per farle fare ciò che si vuole”. Fornisce fiducia sul nostro futuro e allontana dalla mente quello scenario descritto molto bene dal film Idiocracy (dateci un occhio se non l'avete ancora fatto) e cioè un mondo caduto nella mediocrità più assoluta a causa della dipendenza da sistemi esterni intelligenti.
Per costruire un futuro diverso, in questo momento storico, è necessario imparare attraverso iniziative come “Learn Prompting”. Questo corso, come altri che ti ho proposto in passato è “low floor & high ceiling” e lo fa guidandoti visivamente ai contenuti più semplici, etichettati in verde e giallo e in cui non devi avere specifiche conoscenze di programmazione, differenziandoli da quelli dove è necessario un certo bagaglio tecnico. E’ diviso in aree, che puoi leggere senza un’ordine preciso: partendo dalle applicazioni basilari ti accompagna fino al prompt hacking, per nulla scontato. Tra le applicazioni avanzate, che non conoscevo, ho trovato molto interessanti i sistemi MRKL1 (Modular Reasoning, Knowledge and Language) che sono un'architettura neuro-simbolica che combina LLMs (neural computation) e strumenti esterni come calcolatori (symbolic computation) ma anche database e API, per risolvere problemi complessi. Questo potrebbe essere un buon punto di incontro tra gli attuali sistemi low-code di programmazione e i sistemi di prompting.
👅Etica & regolamentazione & impatto sulla società. The most important Italian Data
La raccolta migliore di dati sul nostro paese è l’annuario statistico dell’Istat che esce a fine anno con l’aggiornamento dei dati all’anno precedente. A fine Dicembre è uscito l’annuario 2022 contenente la maggior parte dei dati aggiornati a fine 2021. Credo, per chi si occupa di dati, sia molto importante conoscerne la struttura per poter consultare, quando serve, una delle sue 24 parti. Si va dal primo capitolo dedicato al territorio, dove sono evidenziate le sue caratteristiche e le sue numerose suddivisioni utili per capire anche le altre parti, fino al capitolo finale sulla finanza pubblica. Non leggere tutto d’un fiato le 902 pagine dell’edizione integrale del PDF, piuttosto ti consiglio questo pragmatico approccio:
Leggi le 24 pagine della sintesi, una pagina per area principale.
Scegli uno dei 24 capitoli, quello che ti interessa di più, e seguine la struttura e logica con cui è costruito. Dai anche un’occhiata a come sono aggregati i dati, tipicamente per regione, ma con diverse eccezioni.
Analizza, del capitolo letto, l’area dati, che è una sezione dedicata e che mette a disposizione in formato csv o xls, tutti i dati presenti nel capitolo stesso. Non dimenticarti anche del documento di note con rimandi alle basi dati e agli studi principali di quell’area particolare, che può fornirti una buona modalità di accesso al sito dell’Istat.
Avrai acquisito a questo punto familiarità con dati molto utili e saprai quali sono disponibili e come. Se poi ti serve un consiglio sull’area da scegliere il Territorio e Popolazione e Famiglie sono le mie due preferite perché consentono una visione molto utile e trasversale a molti progetti dati che si fanno in azienda.
Se hai ulteriori suggerimenti e riflessioni sui temi di questo numero o per migliorare questa newsletter scrivimi (st.gatti@gmail.com) o commenta su substack.
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