I Dati Non Diventano Saggezza Accumulandosi. Qualcosa Di Specifico Deve Accadere Nel Mezzo, E La Maggior Parte Dei Sistemi Lo Salta.
L'ipotesi implicita dietro la maggior parte dei prodotti ricchi di dati è che un accumulo sufficiente alla fine produca comprensione — che se un sistema semplicemente registra abbastanza su una persona, la comprensione emergerà come sottoprodotto naturale della scala. In pratica, il volume produce più volume; non produce automaticamente la conversione in qualcosa che una persona possa effettivamente usare.
Tra i dati grezzi e qualcosa come la saggezza, c'è un passaggio specifico che deve effettivamente accadere: i dati devono essere organizzati attorno a ciò che ricorre, verificati rispetto a un momento reale in cui potrebbero contare, e presentati in una forma che una persona possa effettivamente riconoscere come rilevante per ciò che sta facendo in quel momento. Nulla di tutto ciò segue automaticamente dall'avere più punti dati.
La maggior parte dei sistemi raccoglie i dati e si ferma lì, trattando la raccolta stessa come il prodotto finale — dashboard, riepiloghi, registri storici — nessuno dei quali esegue l'effettiva conversione dall'informazione a qualcosa su cui agire. I dati rimangono lì, accurati e completi, e non fanno nulla, perché il passaggio mancante non è mai stato compito dei dati fin dall'inizio.
Il passaggio di conversione — trasformare la storia accumulata in uno schema riconosciuto, consegnato in un momento in cui può ancora contare — è un elemento specifico di progettazione, non una conseguenza naturale di una registrazione sufficiente. I sistemi che lo saltano finiscono con dati impressionanti e comportamento invariato, che è esattamente il divario tra dati e saggezza.
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Momar Lissa Ndiaye («MLN») è fondatore e CEO di weyoga Inc., società del Delaware. — weyoga.ai · mln@weyoga.ai