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title: Liberare i dati per analizzarli e sfruttarli meglio per il nostro Business
description: Liberare i dati per lavorare da remoto, per interconnettersi con altre realtà, per automatizzare determinati processi. Spazio di archiviazione e capacità di calcolo molto elevati e oggi ci consentono di sfruttare di più i dati
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[Blog Soluta ](https://www.mysoluta.com/blog-soluta)

# [Liberare i dati per analizzarli e sfruttarli meglio per il nostro Business](https://www.mysoluta.com/blog-soluta/liberare-i-dati-per-analizzarli-e-sfruttarli-meglio-per-il-nostro-business)

 Scritto da [Soluta](https://www.mysoluta.com/blog-soluta/author/soluta) | 13/10

**Ci sono varie motivazioni per cui è importante liberare ****i dati:**

- ******Per lavorare in remoto**: ora più che mai abbiamo capito che per lavorare in smart working dobbiamo avere strumenti che ci permettono di elaborare i dati in modo sicuro e ovunque****
- **Per interconnettersi con altre realtà**: i dati devono essere accessibili e condivisibili con partner e fornitori
- **Per automatizzare determinati processi**, ad esempio collegando più applicazioni interne
- **Per iniziare a vederli come merce**: possono essere comprati, prodotti e venduti

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## Quali sono i nuovi fattori abilitanti che ci permettono di parlare di liberazione dei dati?

- **la tecnologia continua a fare avanzamenti**: non è più necessario avere più spazio sull'hard disk, perché la tecnologia cloud non ha questo problema e abbiamo a disposizione in modo totalmente privato e sicuro spazio e CPU infiniti. Non è quindi più necessario decidere cosa tenere e cosa buttare e tutti i dati possono essere conservati.
- **passiamo** **da una logica di server a una logica di servizio**: non è più necessario comprare le licenze software e il server fisico o virtuale ma è possibile utilizzare un servizio online che analizza direttamente i dati. Un esempio è Big Query, in cui è possibile pagare i byte dei dati elaborati.
- **internet veloce**: avere una connessione internet veloce deve diventare il nostro obiettivo per interscambiare dati e usufruire di infrastrutture cloud.
- **crollo dei costi e soluzioni semplici**: le soluzioni diventano sempre più accessibili e facili da utilizzare.
- **open source**: siamo passati da sistemi di business intelligence totalmente chiusi a sistemi aperti o chiusi ma assolutamente disponibili e intercambiabili.

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### Machine Learning

Machine Learning non è semplicemente un modello, ma **un sistema che si autotara in base all'analisi dei dati**, cioè quelli appresi dal computer in base alle preferenze dell'utente.

Gli strumenti di analisi sono in continua progressione e ogni giorno possiamo avere delle **nuove tecnologie**: questo significa che anche se oggi non abbiamo gli strumenti per analizzare alcune tipologie di dati, domani potremmo averli e quindi è utile tenere anche i dati che oggi ci sembrano inutili per poterli sfruttare in un futuro più o meno lontano.

A questo proposito, ricordiamoci che non solo i dati si possono analizzare, ma anche **i** **metadati**, cioè i dati dei dati. I metadati sono una mole di dati incredibile e sono così sotto i nostri occhi che non ce ne rendiamo conto. Per esempio: una fattura ha una data di emissione, ed è stata creata da una determinata persona in un determinato momento: questi ultimi sono i metadati

## Data Driven

Un aspetto sottovalutato oggi è il cosidetto **data driven**, cioè **utilizzare i dati per migliorare le nostre scelte**. Alcuni aspetti sono banali, come ad esempio: notiamo che il fatturato sta calando e cerchiamo di reagire, ma un aspetto importante è essere consapevoli che i dati possono guidare non solo le nostre azioni ma anche i nostri software. I dati, il loro uso e la loro analisi devono guidare anche il modo in cui progettiamo un nuovo software e quindi chiedersi immediatamente quali dati incamera e quali genera, perché possono essere utili per altre procedure.

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## Esempio di utilizzo dei dati utilizzando il data driven

Per un'azienda abbiamo realizzato **un offertatore su Salesforce CRM** che in automatico segmenta il cliente e propone al commerciale i prezzi di minimo e massimo e la media di prezzo in base ai prezzi proposti negli ultimi 12 mesi alle aziende dello stesso segmento di mercato. 

## Consigli operativi per iniziare a liberare i dati 

- rimettere in discussione tutto quello che oggi sapete dei dati, perché se non siete collegati alle tendenze probabilmente state pensando a una logica completamente diversa di trattamento

- ragionare in termini più ampi: oggi non immaginiamo come possono essere utilizzati determinati dati ma possono risultare utili in futuro

- rivedere le procedure interne, ad esempio non servono più procedure per cancellare i dati ma ne servono di nuove per tenerli 

## Ecco un esempio di come partire

- **mappare le vostre basi dati**, le varie movimentazioni, come passano i dati da un sistema all'altro dell'azienda
- **creare interfacce**: se i vostri sistemi sono un po' antiquati non dovete per forza buttarli via ma costruire interfacce nuove
- **migliorare gli applicativi** in modo che suggeriscano in automatico le soluzioni, che siano cosiddetti data driven
- eventualmente **spostare o duplicare le basi dati in cloud** e utilizzare direttamente i servizi in cloud senza installare i propri, è importante valutare per la propria azienda andare verso questa direzione

Questi sono i primi passi da fare per permetterci di usufruire di prodotti e tecnologie mature ora per le aziende.

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