I dati sono il petrolio del futuro, ma come il petrolio devono essere raffinati prima di poter essere usati.Per accrescere la competitività di una impresa è necessario un sistema informativo che separi in modo chiaro il mondo dei dati dal mondo delle applicazioni.
I dati sono ovunque e non esiste un solo modo di trattarli: alcuni devono essere analizzati in tempo reale, altri possono essere analizzati con più calma. Pensate ad esempio un sistema di allarmistica o il sistema di indiciamento delle pagine web di Google.
Spesso i dati devono essere puliti, trasformati e caricati in storage intermedi per poter essere analizzati. Il vecchio datawharehouse non è più sufficiente. Oggi è necessario utilizzare data lake per stoccare log, federare dati che arrivano da fonti diverse e integrare open data. Quando i dati sono tantissimi occorre aggregarli utilizzando tecnologie di map-reduce come quelle messe a disposizione da Apache hadoop.
Ancora più spesso, anche grazie ai nuovi algoritmi di machine learning le relazioni tra i dati diventano così complicate e profonde da richiedere di essere organizzate in una base della conoscenza, ad esempio utilizzando un graph db RDF. La conoscenza così ottenuta può essere anche navigata da algorimi di machine learning, da regole basate su intelligenza artificiale o semplicemente importata da programmi di analisi.
Una data management platform (DMP) è appunto l’insieme degli strumenti che consentono di pulire, federare, integrare e analizzare i dati provenienti da moltissime fonti, sia interne che esterne all’azienda.
La piattaforma diventa smart nel momento in cui è in grado di comprendere anche il significato dei dati.
Solo così è possibile collegare dati eterogenei garantendo nel contempo la crescita ordinata delle informazioni a supporto delle decisioni.

Anche il significato dei dati muta nel tempo, fortunatamente le tecnologie semantiche sviluppate nell’ultimo decennio nell’ambito del Semantic Web hanno hanno dimostrato di essere capaci di supportare anche i cambiamenti di modello di business più radicali.
I dati con un significato formale si sono guadagnati sul campo la qualifica di smart e sono oggi maturi per un impiego nei business come già fanno Google, FaceBook, IBM, governi e moltissime startup.
Le principali piattaforme di cloud (Amazon AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, etc) mettono a disposizione un ricco insieme di strumenti in modalità “as a Service” per gestire i big data, i data lake e molti altri componenti della data management platform. La startup italiana LinkedData.Center si è specializzata negli strumenti di ingestion dei significati e di interfaccia verso gli smart data con la sua piattaforma Smart Data as a Service (SDaaS)
Un esempio di implementazione completamente “as a Service” basata su strumenti disponibili sulla piattaforme Google, Amazon AWS e LinkedData.Center è descritta nella seguente figura:

Con una smart data management platform è possibile analizzare i gusti e i comportamenti dei propri clienti per proporgli il miglior prodotto, identificare nuove aree di business, nuove tendenze, ottimizzare i costi e tutto quanto la fantasia dell’imprenditore suggerisce.
L’unico elemento imprescindibile sono i dati, siano essi aziendali (first party data), provenienti da partner (second party data) o da fonti esterne all’azienda (third party data) come ad esempio gli open data forniti gratuitamente dai governi o i dati a pagamento forniti da data providers.
Una buona smart data management platform è in grado di utilizzarli tutti, anche in presenza di inconsistenze differente qualità tra i dati trattati.
L’autore:
Enrico Fagnoni
È un veterano IT con molti anni di esperienza in aziende nella creazione di processi ingegneristici sw. Crede in arte e scienza come motore di trasformazione sociale responsabile.
Sta lavorando con passione sul bordo della tecnologia dove cerca, con tutte le sue energie, di essere riconosciuto tra i leader.
Ha trascorso i suoi ultimi 10 anni sfruttando le tecnologie di organizzazione della conoscenza nelle imprese. Sta lavorando alla nuova architettura Web 3.0, cercando di capire meglio il suo potenziale e di contribuire al suo sviluppo.
Ora è proprietario e amministratore delegato @ LinkedData.Center e E-Artspace, proprietario e CTO @ Maximal. Co-fondatore e membro del Consiglio di Amministrazione nel H2RAISE, Occambee, Cipolla, NetForce, MyMockup, SmartCom.
Altre esperienze professionali: Direttore Innovazione @ Alten, membro del comitato consultivo @ W3C. Sto contribuendo a Joomla, KEES (Conoscenza cambio Services Engine) e molti altri progetti open source.
Istruzione: Master “Scienze dell’Informazione” @ “Università degli Studi” di Milano, ha pubblicato molti articoli su SW Engineering, Semantic Web, il cloud computing. Certificato ISTQB. Sociale
Attività: presidente dell’organizzazione no-profit “Bassa Definizione”, fondatore e tesoriere di “Centre Européen po ur l’improvvisazione” in Francia.
Questo artico è tratto dal “Dossier Economia Digitale”, pubblicato dall’Associazione I Copernicani nel mese di ottobre 2018
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