Data strategy di Bernard Marr
Ci sono libri che spiegano.
E libri che letteralmente spostano il baricentro e allargano orizzonti.
Data strategy di Bernard Marr appartiene alla seconda categoria.
L’assunto iniziale è molto semplice: ogni azienda è già un’azienda di dati. La differenza sta nel fatto che poche lo sanno, pochissime lo governano, molte lo subiscono, la stragrande maggioranza non lo sa. Qui Marr non indulge in visioni romantiche e la frase che attraversa il libro come una lama è essenziale: “data is nothing without strategy”.
Il passaggio irreversibile
Viviamo una fase in cui il mercato globale dell’IA è proiettato verso gli 826 miliardi di dollari entro il 2030. Numeri che impressionano. Numeri che seducono. L’IA genera valore solo quando però è inserita dentro un’architettura coerente di dati, competenze, governance e cultura. Il grande vantaggio competitivo infatti oggi non è possedere dati. È saperli orchestrare. Non basta accumulare dataset. Occorre comprenderne:
Qualità
Unicità
Rilevanza strategica
Potenziale di combinazione
Rischi regolatori
Un dataset ben curato può valere da 5 a 10 volte più di uno simile ma disordinato.
La qualità diventa moltiplicatore di valore.
La superficialità diventa moltiplicatore di costi.
Il dato quindi da archivio diventa asset finanziario.
Credo che uno dei passaggi più interessanti riguarda la valutazione economica dei dati. Marr mostra come si stia passando da metriche primitive - volume e freschezza - a framework multidimensionali che includono:
Completezza
Accuratezza
Potenziale di training per modelli IA
Privacy e compliance
Il dato così non è più un sottoprodotto operativo. È un asset con dinamiche di apprezzamento e decadimento. Può accumulare valore o farlo scomparire rapidamente.
Il capitolo sulle competenze è, a mio avviso, il cuore del libro.
L’autore insiste su un punto che molti evitano: la data strategy non è un progetto IT. È un progetto culturale. Servono competenze.Servono architetture. Ma sopratutto:
Pensiero critico
Giudizio complesso
Empatia
Leadership
Consapevolezza etica
Man mano che l’automazione cresce, il valore si sposta verso ciò che le macchine non fanno: contesto, interpretazione, responsabilità.
In un contesto in cui la maggioranza dei progetti di trasformazione digitale fallisce, Marr propone una disciplina. Una grammatica. Un metodo. Ponendoci una domanda chiave: stiamo accumulando dati o costruendo potere decisionale?
Libro necessario.
Da leggere con il consiglio di amministrazione accanto…