Dati come il nuovo petrolio?

Nel 2015 non passava settimana senza trovare articoli che parlavano di una nuova fonte di ricchezza: i dati. Peccato che la maggior parte di questi riprendevano una manciata di articoli presenti negli Stati Uniti, quindi parlavano di un fenomeno che in Europa si vedeva ancora poco.

Ma come fa una risorsa a diventare reddito, ricchezza?

La civiltà umana conosce l’esistenza del petrolio dal 600 avanti Cristo. Per tutta l’età antica ha avuto usi molto limitati, più che altro come fuoco perenne, in ambito bellico, visto che l’acqua non poteva spegnere il petrolio in combustione. Bisognerà aspettare il 1859 per avere il primo uso importante, dal punto di vista commerciale, per il petrolio: il primo pozzo redditizio. La domanda all’epoca proveniva dall’illuminazione, in quanto funzionava ad olio di balena, che aveva una filiera particolare, che lo rendeva comprensibilmente costoso. Tramite la raffinazione del petrolio, il kerosene abbassava il costo dell’illuminazione. Oggi il petrolio ha più mercato perché ha altri usi e quindi domanda: energetici (trasporti, grazie a Diesel), materiali (polimeri, grazie a Giulio Natta), etc. Quindi i valori d’uso hanno trasformato un liquido viscoso scuro, meno denso dell’acqua, in redditi. Ma quei valori d’uso li hanno scoperti tramite chimica (scienza dei materiali), fisica, geologia, chimica industriale, ingegneria meccanica (per i veicoli), etc.

 

Il basso costo di archiviazione dei dati, unito al basso costo di computazione permesso dai Personal Computer e le telecomunicazioni, permettono agli alchimisti industriali in salsa moderna di raffinare i dati per ottenere qualcosa di astratto che abbassa i costi decisionali, anche quelli di opportunità. Dal petrolio infatti si ottengono vari prodotti, non solo il kerosene. Così come con una consulenza statistica non si hanno solo potenziali riduzioni di costi, ma aumento del fatturato, maggior produttività, miglior soddisfazione dei dipendenti, maggior controllo. Anche in questo caso, per far diventare i dati redditi, servono informatica, statistica, ingegneria dei dati, organizzazioni economiche e non (per i decisori), marketing (per analizzare come spendere meglio) etc.

 

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