G. F. Esposito, 30 Novembre - 1 Dicembre 2021 - Webinar: Le nuove esigenze informative Titolo: Informazione statistica per lo sviluppo delle imprese: dal dato alla fenomenologia

1. Informazione statistica per
lo sviluppo delle imprese:
dal dato alla
fenomenologia
GAETANO FAUSTO ESPOSITO
Direttore Generale | Centro Studi delle camere di commercio
Guglielmo Tagliacarne
30.11-1.12//2021

2. o La filosofia della statistica di Melchiorre Gioia
o I principi fondamentali
o L’informazione statistica per le imprese per ridefinire il business model aziendale
o Quali conseguenze per l’informazione statistica
o Per creare valore aggiunto informativo occorre intervenire sul processo di data value chain
o Serve ipotizzare modelli interpretativi ex ante
o Il cambiamento di paradigma
o L’ineludibile scenario dei big data
o Big data e performance aziendali
o L’impatto strategico dell’analisi dei big data
o Qual è il futuro dell’informazione statistica pubblica per le imprese?
o Verso un ecosistema informativo per le imprese
o Alcuni problemi aperti
INFORMAZIONE STATISTICA PER LO SVILUPPO DELLE IMPRESE: DAL DATO ALLA FENOMENOLOGIA | GAETANO FAUSTO ESPOSITO
Indice
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3. “La filosofia della statistica è la
cognizione ragionata delle norme
generali per ricercare, delle fonti a cui
attingere, de’ sintomi per riconoscere, de’
principi per giudicare, degli usi a cui
servono gli elementi allo stato delle
nazioni”
La filosofia della statistica di Melchiorre Gioia
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4. 1. per rappresentare una cognizione ragionata si fa riferimento a
tendenze e comportamenti medi
2. per definire le fonti e i sintomi servono soggetti credibili che
producano le informazioni statistiche e criteri trasparenti di
qualità dei dati, soprattutto quando i dati vanno non più
ricercati e prodotti ma «estratti»
3. per consentire di giudicare la statistica deve essere di
supporto alle valutazioni dei destinatari
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I PRINCIPI FONDAMENTALI
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5. Il business model descrive
in maniera stilizzata come
un’impresa crea valore per
sé e per i suoi clienti e
quindi come si proietta nel
futuro all’interno di un più
ampio sistema del valore
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L’informazione statistica per le imprese per ridefinire il business model
aziendale (1)
I driver del cambiamento
 maggiore incertezza sui mercati e
sulle prospettive future (limiti
tradizionali valutazioni)
 datification (Mejias, Couldry 2019),
trasformazione dei comportamenti
umani in dati suscettibili di essere
analizzati
 necessità di individuare scenari
qualitativi a partire da dati di contesto
anche non direttamente connessi ai
fenomeni osservati
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6. Necessità di descrivere fenomeni multidimensionali, piuttosto che
singole informazioni:
PASSAGGIO DA
INFORMAZIONI STORICHE PUNTUALI SISTEMI INFORMATIVI ORIENTATI AL
CAMBIAMENTO DEI FENOMENI
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L’informazione statistica per le imprese per ridefinire il business model
aziendale (2)
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7.  il sempre più evanescente senso delle posizioni medie o mediane: “I mercati non sono più
costituiti da un’ampia gamma di offerte …, ma hanno cominciato a polarizzarsi verso le estremità
superiore e inferiore della piramide sociale. Il segmento centrale è in via di sparizione” Kartajaya,
Kotler, Setiawan (2021)
 il rilievo sempre più ricorrente di situazioni probabilisticamente estreme, quelle che Nassim
Taleb definisce la situazione di estremistan, per l’esistenza di una incertezza ontologica, in cui il
futuro non è implicato dal passato
 l’esigenza di costruire scenari anticipatori e non ricevere l’informazione quando l’evento si è già
verificato (anche se da poco).
PASSAGGIO DA
INFORMAZIONI ORIENTAMENTO SUI FENOMENI
Informazione fenomenologica per cogliere
connessioni anche distanti dal proprio mercato
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Quali conseguenze per l’informazione statistica
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8. 8
Per creare valore aggiunto informativo occorre intervenire sul processo
di data value chain
Generazione e
raccolta dati
Archivio dati
Elaborazioni e
analisi dei dati
Applicazione
dei dati
BIG DATA E INFORMAZIONI SUI FENOMENI
Per essere di supporto alle imprese l’informazione fenomenologica deve intervenire
all’interno del percorso di data value chain (Keshavarz, Mahdzir, Talebian, Jalaliyoon,
Ohshima 2021)
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9. Per Carl Shapiro e Hal Varian «un produttore di informazioni genera valore
effettivo nel momento in cui localizza filtra e comunica le informazioni che
sono veramente utili»
Oggi l’affermazione va integrata: mano a mano che l’informazione diventa
elemento segnaletico di un fenomeno, il concetto di utilità si riferisce non
tanto all’utilizzo diretto, quanto alla capacità di essere inserita
all’interno di un modello di informazione (data value chain) e di
interpretazione per ricostruire lo sviluppo futuro di un fenomeno
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Serve ipotizzare modelli interpretativi ex ante
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10.  L’informazione puntuale oltre a rappresentare sotto l’aspetto statistico il valore medio (e
quindi non considera gli estremi) ha in genere anche un aspetto storico che appartiene al
passato
 Informazione fenomenica di scenario (strutturale), pur non direttamente collegata
all’oggetto di indagine ne aiuta a ricostruire l’andamento futuro anche dal punto di vista
qualitativo (es. per avere indicazioni sulle tendenze di consumo future è molto utile
l’utilizzo dei dati demografici per delineare categorie future di consumatori)
Necessità di integrare l’informazione statistica ufficiale di contesto con
l’utilizzo dei big data attraverso le applicazioni del machine learning e più in
generale di intelligenza artificiale
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Il cambiamento di paradigma
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11.  Secondo il Digital Economic Report 2021 il traffico internet nel 2022 sarà superiore al
totale del traffico generato a partire dal 2016
 nel solo 2020 (anche per effetto della pandemia) la larghezza globale della banda internet
è cresciuta del 35% l’aumento più elevato a partire dal 2013
 il traffico mensile globale di dati passerà dai 230 exabytes (un trilione di bytes ossia 1018
bytes) del 2020 a 780 exabytes nel 2026.
 Le potenzialità consentite anche dall’analisi testuale stanno rivoluzionando l’utilizzo delle
informazioni
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L’ineludibile scenario dei big data
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12.  Il 40% delle imprese dichiara di avere
progetti operativi su alcune aree aziendali
 ma solo il 14% delle PMI ha avviato
sperimentazione su advances analytics
 Le attività di data science e intelligenza
artificiale sono quelle che hanno avuto il
maggior incremento nel 2021 subito dopo
le piattaforme di data governance
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Nel 2021 cresce il numero di aziende che inizia a lavorare con gli advanced analytics
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13. diversi studi a livello internazionale (Keshavarz, Mahdzir, Talebian,
Jalaliyoon, Ohshima 2021) dimostrano una correlazione positiva tra l’analisi
dei Big Data e le performances aziendali perché consentono di
incrementare i ricavi di circa l’8%.
migliore analisi dell’esecuzione delle strategie, secondo alcuni autori oggi la
maggiore differenza tra le imprese con alta e bassa performance risiede
nell’utilizzo dei big data
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Big data e performance aziendali
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14. 14
L’impatto strategico dell’analisi dei big data
Tangibili
• Finanziario (liquidità, titoli,
capacità di indebitamento)
• Fisico (impianti, edifici,
attrezzature, forniture, terreni,
capitali, risorse naturali)
Intangibili
• Tecnologia (R&S, brevetti, diritti
d’autore, marchi, segreti
commerciali)
• Reputazione (marchi, rapporti)
• Cultura
Umane
• Competenze
• Capacità di comunicazione e
collaborazione
• Motivazione
RISORSE
Andamento d’impresa
Vantaggio competitivo
Strategia
Capacità di analisi dei Big Data Effetto sul Business Model
Catena del valore dei dati
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Mercato
Logistica

15.  Fornire elementi fenomenologici di analisi che sono in grado di entrare nel frame del data storage e
del data processing della catena del valore dei dati per influire sul cambiamento del business model
aziendale
 Configurare questi elementi come capaci di interagire con l’informazione «estratta» direttamente dalle
imprese prefigurando anche potenziali utilizzi dell’informazione (elaborare modelli interpretativi dei
possibili utilizzi a monte della produzione dei dati)
 Più che una sostituzione di informazioni di natura statistica certificata con segmenti di analisi tratti dai
big data probabilmente il futuro spingerà a trovare forme di integrazione tra le due forme per fornire
supporti informativi
Integrazione informativa
VERSO UN ECOSISTEMA INFORMATIVO PER LE IMPRESE
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Qual è il futuro dell’informazione statistica pubblica per le imprese?
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16. Es. Codici ATECO
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Verso un ecosistema informativo per le imprese
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Informazioni
DELLE
imprese
Informazioni
PER LE
imprese
SISTAN

17. Come elaborare modelli interpretativi ex ante che
tengano in conto possibili utilizzi delle informazioni
fenomeniche di tipo strutturale
 Qual è il valore dei processi di integrazione
informativa e come si salvaguarda il valore pubblico
(affidabilità) della metodologia e della trasparenza
(«degli usi a cui servono gli elementi allo stato delle
nazioni»)
 Come stabilire una rinnovata modalità di interazione
con le imprese anche tramite le camere di commercio
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Alcuni problemi aperti
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18. grazie
GAETANO FAUSTO ESPOSITO
Direttore Generale | Centro Studi delle camere di commercio Guglielmo
Tagliacarne
gfesposito@tagliacarne.it
per l’attenzione