LaCulturaDelDato #102
Dati & algoritmi attraverso i nostri 5 sensi
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Ciao,
sono Stefano Gatti e questo è il centoduesimo 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 centoduesimo numero:
🖐️Tecnologia (data engineering). Engineering a Better Future: Francesco Branda's Journey in Data and Epidemics
Presentati
Francesco Branda. Ingegnere informatico con un dottorato in ICT (Information & Communication Technologies), lavoro in consulenza come Big Data Engineer e sono docente universitario. La mia attività di ricerca si concentra principalmente sullo sviluppo di strumenti di supporto per la modellazione predittiva in ambito epidemiologico. In particolare, mi occupo di sviluppare strumenti predittivi per l'analisi della diffusione spazio-temporale delle malattie emergenti e di costruire sistemi di sorveglianza in grado di integrare diverse tipologie di dati per ottenere nuove conoscenze che possano essere utilizzate al meglio per ridurre il carico di patogeni infettivi attraverso strategie di intervento efficaci. Negli ultimi anni, ho dedicato energie considerevoli alla promozione della filosofia open data, un concetto fondamentale che, nel mio caso, si basa sulla condivisione e diffusione delle mie ricerche nel rispetto dei principi di equità, diversità e inclusione.
Il mio ruolo tra 10 anni sarà ... (continua la frase come fossi GPT-10)
Tra 10 anni, mi vedo impegnato nel ruolo di educatore e guida per gli studenti e i professionisti emergenti nel mio campo. Desidero ispirare e motivare gli altri attraverso il mio lavoro e la mia passione per la ricerca e l'innovazione. Vorrei essere coinvolto attivamente nell'insegnamento, nella mentorship e nel supporto degli studenti, incoraggiandoli a esplorare nuove idee e prospettive. Mi immagino anche partecipe nella ricerca continua, collaborando con colleghi e istituzioni per affrontare le sfide future e contribuire al progresso della conoscenza nel settore di mia competenza.
Quale è la sfida più importante che il mondo dei dati e algoritmi ha di fronte a sé oggi?
La sfida più significativa che il mondo dei dati e degli algoritmi affronta oggi è garantire la responsabilità e l'eticità nell'uso delle tecnologie digitali. Con la crescente quantità di dati disponibili e la potenza degli algoritmi di intelligenza artificiale, è fondamentale affrontare questioni cruciali come la privacy, il bias algoritmico, la trasparenza e l'equità nei sistemi decisionali automatizzati. È essenziale sviluppare politiche e normative adeguate e promuovere una cultura di consapevolezza e responsabilità nell'uso dei dati e delle tecnologie per garantire che contribuiscano al benessere della società nel suo complesso.
Segnalaci il progetto a cui sei più affezionato
Il progetto COVIDA, che ho creato durante la pandemia per fornire supporto ai cittadini della regione Calabria nel rimanere informati sull'evolversi della pandemia. Attraverso questa piattaforma, è stato reso accessibile a tutti l'andamento dei contagi e della vaccinazione, consentendo una comprensione più chiara della situazione. Questa esperienza è stata un'esperienza rivoluzionaria per me perché ha consolidato il mio impegno nell’utilizzare la tecnologia e i dati per il bene comune, e mi ha spinto a continuare su questa strada, mettendo sempre al centro le esigenze della comunità.
👂🏾Organizzazione e cultura dei dati e algoritmi nelle organizzazioni. Decoding Society: The Revolutionary Shift in Census Taking
I censimenti sono tra gli esempi più antichi e fondamentali di raccolta dati su larga scala nella storia umana, essenziali per l'amministrazione delle società sin dall'antichità. Queste operazioni massicce hanno permesso ai governi di acquisire informazioni cruciali sui cittadini, inclusi dati demografici, economici e sociali, indispensabili per la pianificazione e la gestione delle risorse.
Il concetto di censimento è antichissimo, risalendo a circa 5800 anni fa con il primo censimento documentato realizzato dai Babilonesi nel 3800 a.C., focalizzato su bestiame e derrate alimentari. Tuttavia, è con l'Impero Romano che il censimento si afferma come pratica regolare e sistematica, principalmente per scopi fiscali e per valutare la capacità militare.
La storia dei censimenti rivela non solo il loro valore come strumenti di raccolta dati ma anche l'importanza dell'evoluzione metodologica e tecnologica. Dall'antica gestione manoscritta all'adozione di tecnologie informatiche e alla diffusione dei questionari elettronici, i censimenti evidenziano come l'umanità abbia saputo adattarsi e innovare nella raccolta e analisi dei dati su vasta scala.
All’interno di questa evoluzione storica dei censimenti si inserisce la segnalazione di approfondimento di oggi che riguarda proprio il modo in cui l'Istat, l'istituto di statistica nazionale, gestisce i censimenti in Italia. Dal 2018, l'Istat ha introdotto i censimenti permanenti, con rilevazioni campionarie e continue su base annuale e triennale, che ha sostituito il tradizionale censimento decennale. Questi dati, spesso sottovalutati e dimenticati nei progetti aziendali, sono aperti e facilmente accessibili, rappresentando una risorsa preziosa.
Ti invito a esplorare la pagina principale dei censimenti dell'Istat e a navigare attraverso le aree tematiche: agricoltura, imprese, istituzioni profit, pubbliche, popolazioni e abitazioni, oltre ai dati storici dei censimenti. L'Istat ha anche migliorato la comunicazione di questi dati, rendendoli più accessibili e interessanti.
Se ti ho convinto ad approfondire questa tematica ti suggerisco:
di dare un’occhiata alle dashboard, realizzate con Tableau, che raccontano l’ultimo censimento dell’agricoltura.
l'account instagram di Istat che presenta periodicamente interessanti infografiche anche relative ai censimenti
Il diario dei censimenti: una interessante newsletter che ti fornisce aggiornamenti sui nuovi censimenti in corso e sui dati che vengono periodicamente rilasciati.
👀 Data Science. Unlocking Insights: The Journey from Exploratory to Explanatory Visuals
Cosa cambia in particolare in un grafico quando è progettato per raccontare una storia o per offrire un'esplorazione dei dati? Questa è una delle domande chiave da porsi prima di preparare un qualsiasi tipo di grafico da condividere in meeting o gruppi di lavoro. Ho commesso molti errori prima di comprendere l'importanza di questa domanda. Nel 2014, la lettura di un post iconico di Cole Nussbaumer Knaflic mi ha ulteriormente chiarito questo concetto. Per semplificare con le parole di Cole: l'analisi esplorativa è come cercare una o due gemme preziose in un mucchio di cento pietre, mentre l'analisi esplicativa è mostrare quelle gemme preziose.
Oggi, 10 anni dopo, vorrei consigliarti un post che affina ulteriormente questo concetto e lo esemplifica in un caso reale con una visualizzazione interattiva, capace di farti comprendere la differenza. Il post è di Shri Khalpada, un software engineer appassionato di tecnologie front-end, che, partendo dai dati del World Happiness Report e della World Bank, mostra come un grafico, a seconda dello scopo, possa cambiare in maniera radicale.
La visualizzazione interattiva ti permette di esplorare tre dimensioni: lo scopo primario della visualizzazione, il tipo di interattività, e il modo in cui avviene la comunicazione. Piuttosto che ascoltare altre mie parole, credo valga la pena che dedichi cinque minuti a interagire con la sua dashboard: capirai in maniera pratica la differenza tra cercare e mostrare gemme preziose 🙂
👃Investimenti in ambito dati e algoritmi. The Ultimate Cheat Sheet: Business Success by the Numbers
“Ogni business può essere riassunto in una semplice equazione.” Questo è l'assunto da cui parte l'approfondimento che ti consiglio oggi, dal titolo, per l'appunto, “How to describe your business as an equation”, scritto da Lenny Rachitsky e Dan Hockenmaier all'interno della Lenny's Newsletter. Non sono per niente convinto che un business possa essere “semplificato” in un'equazione: c'è molto di più! Tuttavia, se superiamo il titolo un po' troppo “markettaro”, il post si rivela ricco di concetti e soprattutto di metriche che, per essere espressi in modo così sintetico e chiaro, normalmente richiederebbero la consultazione di diverse fonti.
“La determinazione di questa equazione ti costringe a pensare agli input che guidano la tua attività, ai risultati che desideri privilegiare e al modo in cui queste variabili interagiscono. Inoltre, ti fornisce una mappa per capire quali metriche monitorare, quali fattori guidano la crescita della tua attività e, soprattutto, dove hai la maggiore leva per ottenere un impatto significativo (e quindi dove allocare le tue preziose risorse umane e finanziarie).”
Le equazioni coprono tutte le tipologie di business: B2B, B2C, Marketplace, DTC/e-commerce, entrando nel dettaglio delle specifiche sottocategorie. Si concentra ovviamente sui ricavi ricorrenti come metrica principale, facendo anche delle interessanti considerazioni sulla marginalità.
Sia che tu sia un imprenditore o una persona che valuta aziende per acquisirle o investirci, questo articolo è un vero e proprio compendio, scritto da persone con esperienza sul campo e metterlo almeno tra i preferiti è esso stesso un investimento 😉.
👅Etica & regolamentazione & impatto sulla società. Navigating the Future: Unpacking the European AI Act
Periodicamente, mi ritrovo a parlarti dell'AI Act europeo, una tematica che ritengo di fondamentale importanza e destinata a influenzare significativamente lo sviluppo del settore dell'intelligenza artificiale in Europa e, probabilmente, anche in tutto il mondo. La ragione per cui ti aggiorno è quasi ovvia: l'approvazione definitiva dell'AI Act è prevista per il 24 Aprile 2024, dopo l'approvazione unanime da parte degli ambasciatori dei 27 Paesi (Coreper) il 2 Febbraio 2024. Oggi, il mio obiettivo è duplice: offrirti gli approfondimenti più incisivi che ho trovato sull'argomento e condividere la mia prospettiva (auspicata) sull'evoluzione e lo sviluppo del mercato.
Per quanto riguarda gli approfondimenti sul testo:
Qui puoi consultare il testo completo, nel caso in cui preferisci un approccio olistico e desideri esplorare tutte le sue 270 pagine.
Wired offre un'analisi riassuntiva dell'ultima versione qui.
Per un contributo ancora più sintetico, trovi l'analisi di
che illustra le integrazioni fatte nell'ultima versione riguardo ai modelli generativi, con esempi pratici.Infine, c'è l'approfondimento di
, che include anche un commento di Brando Benifei, correlatore dell'AI ACT.
Passiamo alle mie osservazioni, formulate in chiave socratica:
- L'AI Act riuscirà a imporsi come standard di riferimento, almeno nel mondo occidentale, senza ostacolare lo sviluppo dell'AI in Europa?
- L'ufficio per l'AI, incaricato di far rispettare l'AI Act, potrà intervenire in modo più sostanziale rispetto a quanto visto con il GDPR o il “Cookie Act”, spostando un poco il focus dei controlli dalle aziende ai prodotti o servizi che realizzano?
- Sarà possibile orientare l'approccio di chi dovrà far rispettare il regolamento da una logica punitiva a una più collaborativa, fornendo strumenti di sviluppo alle aziende e canali di consulenza dedicati soprattutto alle PMI?
Potrei continuare con altre domande, ma preferisco fermarmi qui, consapevole dell'instabilità intrinseca dell'equilibrio tra regolamentazione e sviluppo del mercato, anche se tutti noi speriamo di vedere la pallina rimanere stabile in cima alla collina. 🙂
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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Alla prossima!