Mi permetto di offrire una visione parzialmente diversa, i dati non sono sempre come il vino, come le applicazioni non sono sempre come l’aceto.
Con il tempo anche i dati possono tendere a diventare aceto anziché vino.
La mia tesi si basa su due semplici fenomeni: l’obsolescenza e l’irrilevanza dei dati.
I dati possano diventare obsoleti e irrilevanti se non sono aggiornati o mantenuti in modo adeguato. Ad esempio, i dati sulle preferenze dei consumatori, le tendenze del mercato, le condizioni ambientali o le normative legali possono cambiare rapidamente e richiedere una revisione o una sostituzione dei dati esistenti. Se i dati non riflettono la realtà attuale, possono portare a decisioni errate o inefficaci. Un esempio di obsolescenza dei dati si può trovare nel settore turistico, dove le informazioni sui luoghi da visitare, le attrazioni da vedere, i ristoranti da provare o le recensioni da consultare possono variare di giorno in giorno a seconda della stagione, degli eventi e dipendere da molti altri fattori. Se un’azienda turistica si basa su dati non aggiornati per offrire i suoi servizi ai clienti, potrebbe perdere competitività e reputazione.
Colgo il punto e sicuramente sia dati che software possono diventare irrilevanti.
Nell'articolo mi sono focalizzato, magari implicitamente, sul caso in cui un dato o un software siano rilevanti, e qui sta a mio avviso la (grande) differenza.
Se non ho i dati relativi ad un certo periodo, c'è poco da fare. O sono acquistabili (e quindi sono "asset" di qualcun altro che ci ha visto lungo), oppure non posso farci nulla: avrei dovuto avere una data strategy e raccoglierli prima. Sul software è una questione di tempi e costi di sviluppo.
In altri termini, ho sentito tante volte dire "se avessi i dati relativi a X anni fa", ma non ho mai sentito dire "se avessi un software di X anni fa"!
Mi permetto di offrire una visione parzialmente diversa, i dati non sono sempre come il vino, come le applicazioni non sono sempre come l’aceto.
Con il tempo anche i dati possono tendere a diventare aceto anziché vino.
La mia tesi si basa su due semplici fenomeni: l’obsolescenza e l’irrilevanza dei dati.
I dati possano diventare obsoleti e irrilevanti se non sono aggiornati o mantenuti in modo adeguato. Ad esempio, i dati sulle preferenze dei consumatori, le tendenze del mercato, le condizioni ambientali o le normative legali possono cambiare rapidamente e richiedere una revisione o una sostituzione dei dati esistenti. Se i dati non riflettono la realtà attuale, possono portare a decisioni errate o inefficaci. Un esempio di obsolescenza dei dati si può trovare nel settore turistico, dove le informazioni sui luoghi da visitare, le attrazioni da vedere, i ristoranti da provare o le recensioni da consultare possono variare di giorno in giorno a seconda della stagione, degli eventi e dipendere da molti altri fattori. Se un’azienda turistica si basa su dati non aggiornati per offrire i suoi servizi ai clienti, potrebbe perdere competitività e reputazione.
Colgo il punto e sicuramente sia dati che software possono diventare irrilevanti.
Nell'articolo mi sono focalizzato, magari implicitamente, sul caso in cui un dato o un software siano rilevanti, e qui sta a mio avviso la (grande) differenza.
Se non ho i dati relativi ad un certo periodo, c'è poco da fare. O sono acquistabili (e quindi sono "asset" di qualcun altro che ci ha visto lungo), oppure non posso farci nulla: avrei dovuto avere una data strategy e raccoglierli prima. Sul software è una questione di tempi e costi di sviluppo.
In altri termini, ho sentito tante volte dire "se avessi i dati relativi a X anni fa", ma non ho mai sentito dire "se avessi un software di X anni fa"!