Knowledge analytics: osservazioni partecipanti

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Il knowledge analytics che dà vita all’Osservatorio rappresenta un arricchimento dei “data analytics” già in essere in molte organizzazioni, imprese, istituzioni, enti in genere.

E’ uno strumento d’analisi circa l’uso che si fa dei sistemi d’automazione in differenti realtà culturali, sociali, economiche e politiche fortemente contestualizzato e operativamente orientato a valorizzare la strategia di sviluppo che quelle stesse realtà intendono perseguire per trasformarsi e migliorarsi.

La fase storica che stiamo attraversando sembra richiedere una continua e diffusa trasformazione delle organizzazioni e della stessa vita privata. Ma nella maggior parte dei casi questi cambiamenti risultano privi di una chiara strategia, configurandosi come risposte prive della cultura e degli strumenti necessari per favorire uno sviluppo dell’innovazione che sia adeguato ai tempi strutturalmente nuovi che stiamo vivendo.

Per questo il knowledge analitycs deve essere:

  • Consapevole del fatto che mentre sta svolgendo la sua stessa opera di ricerca influenza la realtà che osserva. Questo insegnamento ci deriva dal formidabile cambio di paradigma operato dalla fisica nei primi anni del Novecento, dall’evoluzione della metodologia della ricerca sociale e dalla cibernetica.
  • Responsabile nel progettare e sviluppare la propria analisi in maniera che si ponga, già durante il tempo in cui è condotta, come strumento per promuovere e favorire la trasformazione dell’organizzazione, che sta valutando, in direzione dell’innovazione.
  • Sistemico. Il knowledge analytics deve essere organizzato  in modo tale da comprendere le dinamiche relazionali che vincolano i singoli elementi al sistema - o ai diversi sistemi con cui un’organizzazione è in rapporto -, definendone chiaramente l’impronta, la natura, l’identità.

A differenza dei modelli di data analytics contemporanei, che vedono nella grande quantità di dati creati, soprattutto inconsapevolmente, da infiniti soggetti (big data) un deposito tutto da vagliare, da interpretare nella prospettiva di riuscire ad estrapolarne informazioni utili, il knowledge analytics ha come obiettivo ambizioso quello di dare consapevolezza ai produttori di data, ai data stakeholder del valore delle loro azioni rendendoli edotti, da subito, non solo circa la necessità di un’analisi continua, ma anche della fase progettuale in corso o di una nuova da avviare.

Importante, in questa prospettiva, sottolineare che non sono considerati dati solo quelli digitali.

In questo scenario le fondamentali relazioni fra conoscenza e fare, analisi e progetto, ricerca e sviluppo, quantità e qualità assumono un significato assai diverso rendendo disponibili risorse altrimenti non attivabili, nemmeno immaginabili.