C.A. Carnevale-Maffè 1
Big Data & Small StepsLa risposta è là fuori. Qualcuno trovi una domanda intelligente.
Prof. Carlo Alberto Carnevale Maffè
Bocconi University – SDA Bocconi School of Management
Bird & Bird & Big Data
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In Hoc Data, Vinces
§ Nate Silver (34 anni) ha previsto correttamente 49 stati su 50, sia nel 2008 sia nel 2012.§ Aveva sviluppato “Pecota” (Player Empirical
Comparison and Optimization Test Algorithm) per prevedere le prestazioni dei giocatori di baseball.§ Fa il blogger (“FiveThirtyEight”) sul New York
Times
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La Ricchezza delle Nozioni
1.Big Data, Tiny Understanding§ Ogni possibile risposta, in attesa di qualche
plausibile domanda
2.Gli economics degli analytics§ L’abbondanza dei dati genera una scarsità relativa di
attenzione umana.
3.Che farne di (questo) management?§ Ci serve ancora chi oggi viene pagato per fare
controllo e reporting?
“Se anche parlassi tutte le lingue degli uomini (…) e conoscessitutti i misteri e tutta la scienza (…), sarei come un bronzo cherisuona o un cembalo che tintinna” (1 Cor. 13,1-2)
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La vertigine della complessità
§ Aumento dell’ interdipendenza sistemica…§ determinato dalla specializzazione
deliberata§ orientata all'aumento di produttività…
Il mito newtoniano del Dato Universale:
§ Asimmetrie informative d'ambiente§ Asimmetrie interpretative d’impresa.
§ Inoltre…
§ Razionalità limitata§ Ambiguità causale§ Policentrismo dei poteri e delle leggi
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A tale of Builders & Brickmakers§ “Once upon a time, there were men called scientists. These men were builders who constructed edifices, called
explanations or laws, by assembling bricks, called facts. When the bricks were sound and were assembled properly, the edifice was useful and durable. If the bricks were faulty or if they were assembled badly, the edifice would crumble.
§ The brickmakers became obsessed with the making of bricks. When reminded that the ultimate goal was edifices, not bricks, they replied that, if enough bricks were available, the builders would be able to select what was necessary and still continue to construct edifices.
§ It became difficult to find the proper bricks for a task because one had to hunt among so many. It became difficult to find a suitable plot for construction of an edifice because the ground was covered with loose bricks. It became difficult to complete a useful edifice because, as soon as the foundations were discernible, they were buried under an avalanche of random bricks.
§ And, saddest of all, sometimes no effort was made even to maintain the distinction between a pile of bricks and a true edifice”.
Bernard Forscher, “Chaos in the Brickyard”, Science Magazine, 18 October 1963
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La complessità, semplicemente…
EntropiaEntropia
EvoluzioneEvoluzione
SpecializzazioneSpecializzazioneFlows
Flows
InorganicoInorganicoInternet of Internet of ThingsThings
OrganicoOrganicoLife Life SciencesSciences
SocioSocio--economicoeconomicoThe WebThe Web
StocksStocks
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Lo sviluppo urbano, esempio di specializzazione e interdipendenza
piccola casa nella prateria
metropoli moderna
Residenti 5 5 mlI/O giornalieri 1-2 1-2 mlAlimentazione autonoma quasi totalmente
dipendenteEnergia locale quasi totalmente
dipendenteDelta CO2/individuo/giorno
quasi zero alcuni kg/giorno
Delta produttivitá/10 anni
poco piú di zero 30-50%
Interscambio ambientale
10-20% 98%
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Fare sistema o fare mercato?
§ Fare sistema accresce l'interdipendenza, ma non necessariamente la specializzazione e quindi non migliora la produttività
§ Fare mercato allenta gli incastri (loose coupling), migliora la flessibilità e la propensione all’adattamento
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Gli analytics sono un mercato, non un sistema
§ E’ la somma che fa il totale, ma non è la somma che fa il sistema.§ Il sistema è un insieme di
equazioni a incognite crescenti
§ La complessità è una fitta pioggia di piccoli asteroidi, e l'impresa è il mammifero intenzionale, l’organismo geneticamente automodificato
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Complessità, maestra di vita
“L'essenza della tirannia èla negazione della complessità”Jacob Burkhardt, storico
§ Gestire la complessità vuol dire rinunciare a eccessive pretese di:§ Prevedibilità temporale § Visibilità spaziale§ Creazione del consenso sistemico
§ Investendo invece su:§ Rapidità decisionale§ Dislocamento e contestualizzazione§ Leadership
§ Complessità come humus dell'impresa e graticola del dirigismo
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Predicting the Present (con una sbirciatina al futuro)
§ Udite, udite:
§ La gente compra quel che stacercando
e..
§ La gente non compra quel che nonsta cercando.
§ Forecasting & “NowCasting”:§ E’ dimostrato che l’uso di strumenti
di analisi delle frequenze di ricercaconsente di interpolare con precisione alcuni dati di breveperiodo (vendite di prodotti, destinazioni di viaggi, consumer confidence, etc)
§ Fonte: H.Choi & H.Varian, Predicting the Present with Google Trends, December 18, 2011.
§ M. Marsella & C. Miani, “Il Mutuo? Si stima con Google”, Lavoce.info, 26 agosto 2012
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Gli economics degli analytics
Quando i dati diventano abbondanti, la scarsità relativa dell’attenzione umana aumenta§Economics of deleting
§ Oggi costa piú cancellare che tenere. Prima i beni complementari alla non cancellazione costavano cari (e.g., l’album delle foto) e la selezione aveva senso economico. Ora non più.
§Economics of sharing§ C’erano più opere d’arte chiuse nelle
cantine dei musei, di quante ce ne fossero visibili al pubblico. Ora non più.
§Economics of calculating§ Si inseguiva il mito di HAL9000:
centralizzato, strutturato, onniscente. Ora non più.
§Gli effetti di Big Data Analytics su:§ R&D§ Working Capital§ Risk Management
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Capitale & Lavoro
§ Gli Analytics, nuova moneta
§ L'elasticitá incrociata tra capitale e lavoro si énotevolmente ridotta: il capitale é sempre meno una controparte o un sostituto del lavoro e sempre più una diversa forma di lavoro.
§ L'I.P. é uno stock di lavoro che diventa convertibile in capitale
§ Gran parte della capitalizzazione di borsa delle imprese è rappresentato da asset intangibili, in ultima analisi basati sull’accumulazione di un surplus di lavoro
§ Se capitale e lavoro restano due categorie aristoteliche inconciliabili, due entitáeconomiche e sociali separate, allora rimaniamo prigionieri di concetti come quello di classe, sia essa dirigente o operaia, e siamo condannati a perpetuare relazioni di tipo sindacale, giochi a somma zero nel processo di rappresentanza degli interessi.
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“First, Let’s Fire all the Managers”
§ Management is the least efficient activity in your organization (Gary Hamel, HBR, 2011).
§ Il management è una soluzione gerarchica e labour-intensive al problema della gestione della complessità, della hidden action e della hidden information.
§ La supervisione e la reportistica cessano di essere compiti a valore aggiunto.§ Rimangono tali la leadership e
l’imprenditorialità, ma che sono un tema di uomini e non di tecnologie.
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Grazie e buon lavoro!
Prof. CarloAlberto Carnevale-MaffèScuola di Direzione Aziendale – Università Bocconi
Email: [email protected]
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