In un mondo sempre più digitalizzato e sempre più connesso, la corretta gestione dei dati, o data management, è diventata essenziale, ma è anche estremamente complessa, e ciò sta portando molte aziende a intraprendere un percorso di innovazione nel trattamento dei dati.
Per far luce su questo argomento, in occasione di AWS Summit 2024, tenutosi a Milano, abbiamo avuto l’occasione di effettuare un’intervista con Andrea Zinno, Data Evangelist presso Denodo.
Si presenti ai nostri lettori. Qual è il suo ruolo in Denodo e qual è stato il suo percorso professionale per arrivare a ricoprire questa posizione?
Noi di Denodo ci occupiamo di dati, ma in una maniera un po’ diversa dal solito: per questo motivo abbiamo la necessità di diffondere al pubblico un modo alternativo di gestire i dati, il che giustifica fatto di avere un ruolo essenzialmente di divulgazione, ossia il Data Evangelist, che personalmente ricopro.
La mia esperienza con i dati parte con la mia formazione universitaria presso la Sapienza di Roma, dalla quale mi sono laureato come statistico metodologico. Ho iniziato a lavorare con l’intelligenza artificiale nel 1987, occupandomi principalmente di processamento del linguaggio naturale. Sono poi entrato in Oracle e, dal 2019, lavoro in Denodo.
In questo momento storico, la gestione dei dati è una delle operazioni più complesse e al contempo strategica per le aziende. Cosa s’intende con portare innovazione nel trattamento dei dati?
Fino a poco tempo fa, l’integrazione del dato era un’attività meramente tecnologica: l’obiettivo era integrare tutte le sorgenti di dati e utilizzare algoritmi per strutturarli e categorizzarli. Tuttavia, si trascurava il fatto che gli utilizzatori del dato potessero essere utenti con vari gradi di esperienza, dando per scontato che solo gli “addetti ai lavori” avessero accesso a tali risorse.
Ora stiamo vivendo un periodo nuovo per i dati, guidato dalla Data Driven Transformation. E uno dei pilastri portanti della Data Driven Transformation è proprio il tema della democratizzazione del dato. Ciò significa mettere i dati alla portata di tutti, anche a chi non possiede competenze tecniche.
Per capire meglio cosa s’intende per democratizzazione del dato, facciamo un’analogia con il mondo delle auto. Le auto moderne sono un concentrato di tecnologie avanzate, ma sono facili da guidare, perché sono dotate di sistemi di assistenza alla guida altrettanto avanzati. Queste auto sono facili da guidare perché costruite intorno al guidatore, all’utente finale, e non intorno al meccanico che le deve riparare. Allo stesso modo, i dati dovrebbero essere gestiti in modo da poter essere utilizzati da chiunque, non solo da persone con competenze tecniche. Bisogna perciò semplificare l’accesso ai dati per chi effettivamente li utilizza, il che comprende rendere chiara la quantità di dati, cosa questi rappresentano e come è possibile raggiungerli.
Tuttavia, il percorso per arrivare al “regime democratico del dato” è complesso, perché è difficile cambiare la cultura del dato che radicatasi negli anni. Per effettuare questo cambiamento e passare a una cultura di condivisione del dato non basta la tecnologia, che è comunque fondamentale, ma servono anche programmi di data literacy, di coinvolgimento e di responsabilizzazione.
Al giorno d’oggi, non si può parlare di gestione dei dati senza parlare di intelligenza artificiale. Secondo lei, l’intelligenza artificiale è necessaria solo per trattare il gran numero di dati con cui le aziende hanno a che fare o è anche uno strumento per ridurre la complessità di gestione?
Ci sono diversi tipi di complessità da affrontare quando si parla di gestione dei dati: uno di questi è sicuramente il volume, ma vi sono anche l’eterogeneità e la velocità. La velocità, in particolare, è un elemento caratterizzante della società digitale: i dati raccolti ora tendono ad avere un orizzonte temporale molto basso, dal momento che vengono continuamente rimpiazzati con dati nuovi.
Come fare allora, di fronte a questa complessità, a scegliere i dati che veramente interessano, quelli veramente significativi? Qui l’AI giunge in nostro soccorso, soprattutto durante la fase di ricerca, generando query in grado di individuare e ricomporre esattamente i dati di cui abbiamo bisogno. Ma da qui ad avere una tecnologia in grado di fare l’analista la strada è ancora lunga.
Cambiamo leggermente il tema. Ha qualche considerazione riguardo alle piccole e medie imprese?
Una PMI, rispetto a una multinazionale, è sicuramente in svantaggio in termini di gestione dei dati, in quanto spesso carente di risorse e competenze. Non solo le PMI non possono permettersi le stesse soluzioni di data management che le aziende multinazionali posseggono, ma sono anche meno recettive al cambio di mentalità necessario per la Data Driven Transformation, che è anch’esso un costo notevole.
Una veloce domanda di chiusura. Cosa ha spinto Denodo a partecipare al Summit, e qual è il vostro rapporto con AWS?
Il mondo tecnologico in generale è sempre più, almeno a nostro avviso, legato al concetto di partnership. La gestione dei dati non è una realtà a sè stante, ma parte di un contesto più ampio nel quale entrano a far parte controllo della qualità, intelligenza artificiale e sicurezza. Siamo infatti all’inizio di un percorso che prevede una sempre maggiore integrazione dell’AI generativa all’interno del nostro prodotto, e per farlo stiamo facendo affidamento alle soluzioni di cloud provider come AWS.
Nonostante la collaborazione con altre realtà nel mondo del cloud, dell’AI e del data management, il nostro mantra rimane lo stesso: portare i dati nelle mani di chi ne ha effettivamente bisogno, nel modo più semplice possibile, senza imporre framework o strumenti proprietari per gestirli.
La redazione ringrazia Andrea Zinno per questa preziosa opportunità di intervista. Per ulteriori approfondimenti sulle soluzioni offerte da Denodo, vi invitiamo a consultare il loro sito web.
- Gatti, Stefano (Autore)