I Big Data spiegati da Sherlock Holmes

shrlock holmesElementare solo in apparenza. Microsoft si è divertita a spiegare i Big Data attraverso quattro citazioni del personaggio letterario creato da Arthur Conan Doyle. Principi semplici, persino ovvi. Eppure spesso ignorati.

“‘Dati! Dati! Dati!’ gridò spazientito. “Non posso fare mattoni senza l’argilla.” (The Adventure of the Copper Beeches).
Raccogliere quanti più dati possibile è una necessità. Un principio che rimane tale anche se, nel corso degli anni, è aumentata la mole di dati da gestire. Ogni deduzione è impossibile senza dati: è la base di un approccio scientifico per comprendere il mondo

 “E’ un errore capitale teorizzare prima di avere i dati. Si comincia a deformare i fatti per soddisfare le teorie, invece di arrivare a teorie che soddisfino i fatti”. (A Scandal in Bohemia)
Spesso, afferma Microsoft, gli analisti avviano la loro attività auspicando la riuscita di un determinato risultato. Un comportamento che può portare a ignorare alcuni dati che potrebbero contraddire l’ipotesi iniziale. È, di fatto, una manipolazione. Magari implicita, forse involontaria. Ma pur sempre una manipolazione dei dati, piegati alle proprie idee per soddisfare noi stessi, il nostro capo o i nostri clienti.

“Quando un fatto sembra andare in senso contrario rispetto a una lunga serie di deduzioni, si rivela sempre di essere in grado di sopportare qualche altra interpretazione.” (A Study in Scarlet)
La base del metodo scientifico è regolare la propria comprensione del mondo in base a ciò che è stato osservato. A volte capita che qualcosa che è considerata un dato di fatto non sia più tale. Le aziende capaci di adattarsi a queste piccole rivoluzioni, senza incaponirsi su vecchi principi rivelatisi fragili, prospereranno. In fondo, è proprio questo uno dei vantaggi dei Big Data. Comprendere e prevedere prima che le cose accadano. A patto di farsi guidatre dai dati.

“Le piccole cose sono infinitamente più importanti.” (A Case of Identity)
La parola “big” non tragga in inganno. Tutte le grandi raccolte dati partono dall’importanza dei dettagli più piccoli. Tutto è significativo. Ignorare uno spunto perché ritenuto futile potrebbe essere un grave errore. Se lo scenario dovesse cambiare, le minuzie potrebbero rivelarsi pilastri.

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