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L'angolo dello scrittore

Miniere di dati

– di Roberto Vacca

Il primo a parlare di conoscenza (secondo la leggenda biblica) fu il serpente. Disse a Eva: “Nel giorno in cui mangerete il frutto dell’albero della conoscenza, si apriranno i vostri occhi e sarete simili a dei: conoscerete il bene e il male”. Aveva ragione, ma dovemmo aspettare molti secoli perchè i greci cominciassero a creare contenuti validi di conoscenza. Li seguirono in tanti – e continuano a produrre conoscenza: per passione, per divertimento, per professione. Nel 1977 l’economista americano Marc Uri Porat osservò che il numero di lavoratori attivi nel trattamento di informazioni aveva superato la metà della forza lavoro. Già negli anni 40 si era notato che la massima parte dei lavoratori erano attivi nei servizi (nei quali si includeva il trattamento di informazioni: insegnamento, scienza, ricerca, progettazione, insegnamento, mass media). Ma l’impiego nell’informazione superò quello nell’industria a metà degli anni 50. Da allora industria e agricoltura continuano a impiegare meno gente, mentre servizi e informazione continuano a crescere. [vedi Tabella con i dati di Porat, che ho aggiornato al 2000. Uso i dati americani perchè sono più accessibili e significativi]. Naturalmente c’è da discutere su quanto valga davvero ogni contributo di conoscenza che viene inventato o elaborato. Taluno si è chiesto:

Dov’è l’informazione che trascuriamo per guardare i dati?

Dov’è la conoscenza che trascuriamo per guardare l’informazione?

Dov’è la saggezza che trascuriamo per guardare la conoscenza?

Da vari anni si rileva, poi, che spesso conoscenza e informazioni sono disponibili, ma vengono conservate e usate male, spesso dimenticate e, infine, distrutte. Ogni azienda, ogni ente registra e conserva enormi quantità di dati. Contabilità, personale, magazzino, tecnologia e comunicazioni – interne, da fornitori, da clienti. E’ una ricchezza enorme – e può essere sfruttata in modi più efficaci di quelli tradizionali. Per farlo, bisogna standardizzare i formati e fornire subito i dati a tutti gli interessati nell’azienda e fuori. Le basi dati vanno organizzate in modo da permettere di riclassificare i contenuti in tanti modi diversi. Così diventa facile individuare, ad esempio, tutti i clienti che hanno certe caratteristiche o hanno dimostrato certe abitudini. E’ immediato, allora, personalizzare le offerte che facciamo a loro. Analogamente riusciamo a vedere che cosa hanno in comune gruppi di fornitori, contribuenti, materiali, processi, sistemi. Gli analisti che fanno questo lavoro di estrazione da basi dati informi, si chiamano “minatori di conoscenza o di dati”.

Questo lavoro spesso è difficile. Infatti molte aziende usano parecchi computer diversi, che sfruttano sistemi operativi e programmi diversi. Ciascuno fu scelto perchè ritenuto il migliore per eseguire un certo compito. Oggi, però, abbiamo Internet e le Intranet aziendali. Quindi elaborare dati non è più compito riservato a computer singoli. E’ attività che coinvolge ogni parte dell’azienda e anche clienti e fornitori. Se tutti i nostri computer fossero standard, sarebbe più facile integrarne le funzioni. Ma non possiamo standardizzare, rimpiazzando tutte le nostre macchine con altre, tutte dello stesso modello. Il prezzo da pagare sarebbe troppo alto. E butteremmo via macchine anche moderne e di ottime prestazioni.

Occorre, allora, creare sistemi informatici che permettano di usare il miglior computer per ogni applicazione – e di farli funzionare come un tutto unico. Così le funzioni vengono integrate e le informazioni scambiate fra tutte le macchine in azienda – e anche con quelle di clienti, fornitori e corrispondenti. Questo si ottiene usando standard operativi, linguaggi, specifiche costruite e adottate da migliaia di aziende e definiti in accordo con UN/CEFACT, l’organismo ONU che stabilisce politiche e direzioni ottimali per lo sviluppo tecnologico onde facilitare scambi e commerci sfruttando la ICT (tecnologia della informazione e della comunicazione). Caratteristica di queste specifiche è che non variano nel tempo e restano efficienti mentre i fornitori cambiano macchine, sistemi operativi, linguaggi.

Questo patrimonio di standard e specifiche va tradotto in software operativo su misura per ogni azienda. Con questi strumenti l’utente finale integra ogni sua azione con ogni altra effettuata in azienda e anche presso clienti e fornitori. Tale risultato avvantaggia tutti: chi opera con un grande computer (mainframe), con un personal computer o con un palmare connesso via radio.

Quindi negli ultimi anni sono state sviluppate tecniche che consentono di: raccogliere dati registrati sia in azienda, sia presso clienti e fornitori – in ogni formato [Windows (Access, Word, Excel, Powerpoint, Outlook), Unix, txt, .pdf, .rtf, etc. basi dati qualsiasi, carta, etc.]. Così vengono utilizzati tutti i computer, programmi e software presenti nell’azienda o ente integrandoli in un sistema unico.

Questo lavoro di integrazione è complicato. Una delle grosse difficoltà che affliggono chi lavora nel campo è l’assenza di standard generali. Non c’è un’autorità centrale che le imponga. Vari fabbricanti di computer e aziende di software hanno raggiunto accordi, ma sono ancora insufficienti. Una soluzione è stata trovata dalla decisione di centinaia di aziende di collaborare formando un gruppo internazionale non profit: lo Object Management Group. Questa organizzazione produce e aggiorna un insieme di specifiche identiche per tutti che permettono di costruire o unificare ogni passo della realizzazione del loro software. Anche i diagrammi che descrivono i processi sono standardizzati ed espressi in un linguaggio unico: UML – Unified Modeling Language. Si tratta di un campo di attività che permette di aumentare i rendimenti operativi di ogni tipo di organizzazione. Tutti gli operatori che hanno responsabilità di elaborazione dati dovrebbero familiarizzarsi con i meccanismi e i servizi offerti (e il vocabolario) da queste tecniche. La parola chiave è “interoperatività”: dovrà essere accettata come parola italiana perchè definisce la struttura di sistemi che raggiungono obiettivi di gestione ottimizzata e di alti rendimenti quali che siano gli strumenti usati.

Settore: 1900 1920 1940 1960 1980 2000
Informazione 13% 18 25 40 45 52
Servizi 25% 18 22 20 29 25
Industria 27% 32 38 33 23 21
Agricoltura 35% 32 15 7 3 2

Percentuale della forza di lavoro USA impiegata nei 4 settori principali di attivittà dal 1900 al 2000