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Home News Sicurezza

Il datasharing e le nuove opportunità tecnologiche per le imprese

30 Novembre 2021
in Senza categoria, Sicurezza
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Il datasharing e le nuove opportunità tecnologiche per le imprese
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Il webinar di formazione di oggi è stato dedicato ad un elemento imprescindibile del nostro tempo, quello che il presidente A.P.S.P. Maurizio Pimpinella ha spesso definito come “L’oro nero dell’economia digitale”: i dati.

L’incontro di oggi è stato quindi incentrato sul Data sharing e le opportunità tecnologiche messe a disposizione delle imprese, con dei relatori di assoluta autorevolezza: Paolo Consoli – Head of Digital Business – Arcares, il Prof. Tommaso Di Noia – Politecnico di Bari, Emanuele Ravasio – Head of Data Technology – Arcares, Giuseppe Cascone – Sales Engineering Manager – Alteryx, Massimo Vaini – President Data4Sharing, la Prof.ssa Sabrina Gaito – Università degli Studi di Milano – Laboratorio CONNETS LAB. 

 Nell’universo digitale che viviamo e che contribuiamo ad alimentare ogni giorno, infatti, scambiamo costantemente dati: dai social network alle istituzioni finanziarie, dai pagamenti ai video giochi ecc…. È arrivato il momento di sviluppare anche in Italia una vera e propria economia del dato basata su progetti, strumenti e competenze in grado di incrementare notevolmente la nostra capacità non solo di resilienza ma anche di ripresa e sviluppo economico.

In fase di introduzione, Paolo Consoli – Head of Digital Business – Arcares ha illustrato il perimetro della ricerca e dell’approfondimento odierno, contestualizzandolo anche al periodo che stiamo videno: “Ad emergere dalla pandemia non saranno solo le imprese resilienti ma soprattutto quelle che, in virtù della capacità di governare i dati e di estrarne informazioni, saranno in grado di elaborare le strategie di medio periodo più efficaci. In questa fase, come intuitivamente anche per la successiva, gli elementi trasversali per la costruzione delle opportunità di rilancio economico saranno l’accelerazione delle iniziative basate sull’intelligenza artificiale e il data driven, ovvero lo sviluppo di soluzioni in grado di gestire e lavorare grandi quantità di dati unitamente all’interconnessione dei soggetti e degli oggetti“.

Nel suo intervento, invece, il Prof. Tommaso Di Noia – Politecnico di Bari   ha sottolineato che “la frammentazione fisica, sintattica e semantica delle fonti dati è da sempre uno dei problemi principali per una gestione informativa aziendale integrata. Il recente sviluppo dei knowledge graph si pone come un potente abilitatore tecnologico per fornire una visione olistica dell’intero patrimonio informativo aziendale e permette una più semplice integrazione anche con fonti informative esterne. Le tecnologie nate nell’alveo dell’iniziativa nota come Semantic Web hanno dimostrato con il tempo di essere l’elemento chiave per questo nuovo paradigma di integrazione e virtualizzazione delle fonti dati così come l’accesso semantico agli stessi. Oltre a permettere una visione integrata del patrimonio informativo, un accesso basato su knowledge graph rende inoltre possibile l’accesso federato alle fonti evitando tutte le problematiche associate allo spostamento e aggiornamento dei dati“.

Tutto questo ora grazie alle nuove tecnologie di condivisione e virtualizzazione dei dati che permettono la messa a fattor comune di informazioni in maniera innovativa, agile, sicura, snella, non invasiva e scalabile. Questo lo scenario che andiamo a presentare con le più importanti applicazioni di mercato e di sistema Italia

Per Emanuele Ravasio – Head of Data Technology – Arcares, “Le organizzazioni aziendali sono chiamate a gestire volumi di dati sempre crescenti e tipi di dato sempre più diversi. Con l’avvento dei big data e la proliferazione di molteplici canali di informazione, le organizzazioni devono memorizzare, scoprire, accedere e condividere volumi massicci di fonti dati tradizionali e nuove. Una delle risposte tecnologiche a questo cambiamento è la Data Virtualization.
La Data Virtualization offre una visione semplificata, unificata, integrata ed affidabile dei dati aziendali in tempo reale o near-real time, come richiesto dai processi che li consumano. La data virtualization integra i dati provenienti da fonti, posizioni e formati diversi, senza replicazione e crea un unico livello di accesso virtuale che fornisce servizi unificati ad applicazioni e utenti. Il risultato è un accesso più veloce ai dati, meno repliche, meno costi d’integrazione e più agilità al cambiamento“.

La pandemia e il periodo di emergenza che abbiamo vissuto hanno accelerato il processo di transizione verso la cosiddetta Data Economy. Secondo lDC, l’impatto dei dati sulle economie dei 27 Paesi EU ha già superato i 300 miliardi di euro, con una previsione di crescita che supererà i 500 miliardi per il 2025.

Giuseppe Cascone – Sales Engineering Manager – Alteryx ha affermato che “Gartner stima che, entro il 2022, il 30% delle maggiori organizzazioni mondiali adotteranno pratiche di infonomics per attribuire valore monetario alle informazioni in loro possesso. La capacità di estrarre valore e informazioni dai dati non è più soltanto funzionale alla capacità di prendere decisioni efficaci in un ambiente economico turbolento, ma costutuisce un vero e proprio motivo di vantaggio competitivo per l’azienda. In questo contesto, democratizzare l’accesso ai dati aziendali, l’automazione dei processi, e abilitare il dipendente all’utilizzo di strumenti di data analytics intuitivi e semplici da utilizzare affinchè possa contribuire alla valorizzazione del dato sono la chiave per il successo“.

Un approccio “data oriented”, magari condiviso e un po’ meno competitivo tra gli operatori, può rivelarsi vincente per un settore con ancora ampi spazi di innovazione e ulteriore digitalizzazione.

La trasformazione digitale dei processi e dei servizi, nella sfida del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza, necessita di competenze tecnologiche e organizzative per rendere concretamente operativi i progetti previsti nel Piano. Il filo rosso che collega i differenti settori su cui il Centro Studi è impegnato (Compliance, Fintech, Turismo e Terzo Settore),è rappresentato dalla interoperabilità tra i differenti sistemi informativi grazie alle tecnologie innovative di gestione del dato nel rispetto delle norme del GDPR.

Nel corso del suo intervento, la Prof.ssa Sabrina Gaito – Università degli Studi di Milano – Laboratorio CONNETS LAB ha ribadito che “Nell’ultimo decennio, l’area emergente della Network Science ha visto una crescita enorme, stimolata dalla crescente disponibilità di dati e dai successi dimostrati in tutti i sistemi complessi, dai social media alle reti cellulari per arrivare alle reti finanziare ed economiche. La Network Science permette di fornire una rappresentazione globale di un sistema complesso, di estrarne pattern di interesse, di comprendere come le interazioni tra i diversi attori influenzano le funzionalità del sistema e come tale conoscenza possa essere sfruttata per prevedere vari processi sulla rete, anche con l’integrazione dell’AI. Le potenzialità della Network Science nell’ambito della finanza e dell’economia sono molteplici e includono l’identificazione di gruppi di interesse, la clusterizzazione comportamentale della clientela, l’analisi dei flussi transazionali intra- e interbancari, il rischio sistemico, l’identificazione di anomalie e di cambiamenti comportamentali”.

Allo stesso modo, Massimo Vaini – President Data4Sharing ha sottolineato che “La trasformazione digitale dei processi e dei servizi, nella sfida del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza, necessita di competenze tecnologiche e organizzative per rendere concretamente operativi i progetti previsti nel Piano. Il filo rosso che collega i differenti settori su cui il Centro Studi è impegnato (Compliance, Fintech, Turismo e Terzo Settore), è rappresentato dalla interoperabilità tra i differenti sistemi informativi grazie alle tecnologie innovative di gestione del dato nel rispetto delle norme del GDPR.”

Il folto pubblico presente è stato partecipe e ha contribuito attivamente a stimolare il dibattito. 

Tags: big datadata sharing
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