Uno dei punti qualificanti la preparazione a farlo è la consapevolezza di dover progettare con coerenza i processi e gli strumenti usati per estrarre e raffinare i dati, a partire dallo scopo per cui sono acquisiti, fino alle conseguenti decisioni su quali dati acquisire, su come acquisirli e su come analizzarli (data-driving).
È il pragmatico suggerimento dei nostri data scientist, la premessa al poter trasformare i nuovi dati in informazioni utilizzabili nei processi data-driven reali.
Casi emblematici sono quelli in cui l’efficacia del processo decisionale dipende dalla disponibilità di dati non filtrati, non alterati e non alterabili da interpretazioni terze; o in cui dipende dalla possibilità di analizzare dati provenienti dall’intero insieme delle situazioni operative possibili e non solo da un sottoinsieme selezionato sulla base di criticità già note; o in cui dipende dalla disponibilità di dati, adeguatamente rappresentativi per ampiezza e precisione della reale distribuzione probabilistica dei parametri critici.
Veridicità, copertura e ampiezza sono infatti requisiti di qualità del dato che risultano spesso decisivi nel far emergere, con adeguate analitiche, criticità identificabili solo in logica data-driven.
Tutte queste casistiche sono state affrontate e risolte da Holonix anche nell’ambito del progetto europeo Horizon2020 denominato Lincoln (G.A. 727982, www.lincolnproject.eu), dove una gran mole di dati viene acquisita da sistemi di tracking e gestione per abilitare un processo di fact-based design di imbarcazioni.
Il monitoring nel tempo e l’analisi integrale di parametri misurati nell’uso effettivo delle imbarcazioni da parte di un’utenza clusterizzata, hanno permesso di documentarne un impiego molto differente dal dichiarato e hanno portato alla decisione dei costruttori di modificare i profili di missione previsti in alcuni degli scenari professionali da loro indirizzati.
La raccolta ad alta frequenza dei parametri salienti di progetto durante il test in mare dei prototipi ha invece permesso di “raccordare” la complessità e la variabilità di tali parametri misurati nelle reali condizioni operative con la modellazione per essi utilizzata in fase di progettazione.
Come dire, il data-surfing non basta per un data-driven professional sailing: serve un adeguato data-driving!