{"id":28513,"date":"2025-03-10T15:10:14","date_gmt":"2025-03-10T14:10:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/?p=28513"},"modified":"2025-03-10T15:10:16","modified_gmt":"2025-03-10T14:10:16","slug":"devs-book-club-intervista-allautore-del-libro-data-analytics-per-tutti-imparare-ad-analizzare-visualizzare-e-raccontare-i-dati","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/it\/dev-life-it\/devs-book-club-intervista-allautore-del-libro-data-analytics-per-tutti-imparare-ad-analizzare-visualizzare-e-raccontare-i-dati\/","title":{"rendered":"Devs Book Club – intervista all’autore del libro “Data analytics per tutti: imparare ad analizzare, visualizzare e raccontare i dati”"},"content":{"rendered":"\n

Andrea De Mauro \u00e8 ingegnere di formazione<\/strong>, ha studiato al Politecnico di Torino e successivamente negli Stati Uniti, a Chicago, sempre in ingegneria informatica. Per gran parte della sua carriera ha lavorato per Procter and Gamble<\/strong>, un’azienda che produce beni di largo consumo, conosciuta principalmente per i brand che commercializza. Ha trascorso 15 anni in P&G<\/strong>, un’esperienza che definisce bellissima. Ha contribuito alla creazione dei primi team di data analytics in Italia e nel Sud Europa, e ha poi ampliato la sua esperienza ad altri settori, coordinando le attivit\u00e0 di value creation per diversi mercati.<\/p>\n\n\n\n

Successivamente, ha conseguito il dottorato di ricerca a Tor Vergata<\/strong>, a Roma, che gli ha offerto l’opportunit\u00e0 di approfondire le sue conoscenze e soddisfare alcune curiosit\u00e0 scientifiche. Dopo l’esperienza in P&G, ha lavorato nelle telecomunicazioni in Vodafone Italia come Head of Data Analytics<\/strong>, un’esperienza che ricorda come fantastica per la ricchezza dei dati e la velocit\u00e0 del business.<\/p>\n\n\n\n

Da circa un anno ha deciso di mettersi in proprio come consulente<\/strong>. Da settembre dello scorso anno ha iniziato a insegnare alla Luiss <\/strong>continuando a collaborare con aziende di industrie diverse e anche con alcune startup, in una delle quali \u00e8 co-founder.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Chiaramente assieme ad Andrea Maietta e lo special guest Gabriele Nocco, avremmo voluto tenerlo sotto torchio per tutta la serata del Devs Book Club<\/a>, ma abbiamo provato comunque a rubargli pi\u00f9 segreti possibili in 45 minuti<\/strong>. Nel suo libro, il terzo <\/strong>per Apogeo<\/strong><\/a>, si confronta con strumenti e metodologie in grado di portare l’analisi dei dati anche a chi parte da zero, dove zero \u00e8 zero… <\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Domanda: \u00c8 stata una decisione istintiva quella di passare dal mondo corporate all’imprenditoria, oppure \u00e8 stata una scelta basata sui dati? E se s\u00ec, su quali dati hai lavorato? Penso che questa possa essere una questione interessante, perch\u00e9 a volte uno lo fa senza pensarci su molto<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Risposta:\u00a0\u00c8 difficilissima questa domanda. No? Perch\u00e9 allora io sono convinto di no, me ne sto rendendo conto. Per le cose importanti \u00e8 la vita che decide per te.\u00a0\u00a0<\/em><\/p>\n\n\n\n

Noi ci possiamo fare tutti i nostri piani, io vengo da un primo passato in it da project management, possiamo pianificare tutto, ma poi alla fine alla fine \u00e8 la vita che decide per noi. La carriera corporate \u00e8 stata ottima per me per creare una base. L\u2019importante \u00e8 capire anche  le cose di cui siamo appassionati, nel mio caso i dati. L’analisi dei dati, l’intelligenza artificiale, come si calano nel contesto di una societ\u00e0 complessa che \u00e8 la dimensione corporate? <\/em><\/p>\n\n\n\n

Perch\u00e9 poi la verit\u00e0 \u00e8, che tu puoi creare modelli pi\u00f9 belli, creare le dashboard pi\u00f9 attraenti, ma poi quello che fa la differenza \u00e8 come questo, va ad intersecarsi con tutto quel mix di potere e di ambiguit\u00e0 che si trovano nelle grandi aziende. Quindi per me la grande azienda \u00e8 stata un ottimo punto da cui partire. I tempi poi sono diventati anche maturi, insieme alla curiosit\u00e0 di vedere altre industrie, anche di dimensioni diverse. I tempi sono diventati maturi nel momento in cui. l\u2019AI generative stanno esplodendo. Tante aziende hanno bisogno di chiarirsi le idee, di chiarirsi le idee in tempi molto stretti su cosa fare davvero andando oltre l’hype del chatbot aziendale. Quindi la scelta \u00e8 stata dettata dal fatto che i tempi sono diventati maturi, ora se se mi chiedi se c’era un file Excel dietro la scelta, devo darti una delusione. Ci sono stati diversi file Excel, ma non in questo caso. <\/em><\/p>\n\n\n\n

Io non demonizzo Excel. Poi \u00e8 ovvio che quando parliamo di data Analytics, Excel \u00e8 un po visto male, diciamo che \u00e8 spesso il il punto di partenza, non il punto di arrivo. Proprio quando devi prendere decisioni allora devi magari incastonare pesi. Poi non lo non lo demonizzo pi\u00f9. Ripeto ci scherzo anche nei libri no? Ma siete rimasti su Excel per fare per\u00f2 poi in realt\u00e0 Excel non c’\u00e8 niente di male su Excel anche per queste cose qua. <\/em><\/p>\n\n\n\n

D: Torniamo alla tua carriera, ti sei laureato intorno al 2000, prendendo subito il percorso giusto<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

R: Il mio percorso di laurea, quel percorso di laurea non esiste pi\u00f9, il Politecnico ha deciso di cancellarlo. Ingegneria dell’informazione mi sa che non esiste pi\u00f9. Era un percorso multidisciplinare che includeva l’informatica, l’elettronica e le telecomunicazioni e la statistica . Faceva parte di quella base matematica per cui poi tutti gli ingegneri del Politecnico  andavano a creare, per\u00f2 gi\u00e0 allora mi divertivo molto, ad esempio mi sono occupato di di fare la guida in italiano di questo software statistico che non esiste pi\u00f9, si chiamava Caleida Graf ,per\u00f2 \u00e8 stata una bellissima esperienza perch\u00e9 io ho capito quanto poi \u00e8 importante un approccio semplice. Quando si scrivono dei libri o delle guide per chi non deve essere un informatico, cio\u00e8 non \u00e8 un informatico, ma deve usare un software, evidentemente un prodotto dell’informatica. E quindi parlare semplice anche di temi che per\u00f2 possono essere molto intricati, come l’analisi descrittiva statistica, quella tradizionale, cio\u00e8 quella che \u00e8 il punto base della data analytics, l’analitica descrittiva. Gi\u00e0 l\u00ec si insidiano delle complessit\u00e0 nei concetti statistici che permettono di spiegare il dato. Che non sono da poco. Quindi bisogna parlare semplice e spiegare le cose con semplicit\u00e0. E quello che cerco di fare nel libro. Poi mi direte voi, visto che secondo la terza regola lo avete letto tutti? No? Quindi ovviamente poi mi saprete dire. <\/em><\/p>\n\n\n\n

D: Qual \u00e8 stato il dominio pi\u00f9 interessante che hai visto fino adesso? Per quanto riguarda i dati?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

R: Allora, questa \u00e8 una domanda difficile, ma vi dir\u00f2 cosa mi \u00e8 piaciuto di pi\u00f9 in assoluto riguardo al lavoro nell’industria dei beni di largo consumo. La cosa che mi ha affascinato maggiormente \u00e8 parlare con i clienti, uscire sul campo e vedere l’output di un’analisi o di un algoritmo che predice le rotture di stock. Cosa significa rottura di stock? Significa che vai a cercare il tuo marchio preferito o il modello di pannolini di cui hai bisogno e non lo trovi: questa \u00e8 una rottura di stock. Crei un algoritmo per prevedere queste situazioni, ma la parte pi\u00f9 affascinante \u00e8 quando vai sul campo, magari con un venditore esperto che conosce bene l’ambiente, e scopri se l’algoritmo ha funzionato o meno. E capisci perch\u00e9, ad esempio, il cartellino del prezzo potrebbe essere caduto, rendendo difficile ordinare di nuovo il prodotto.<\/em><\/p>\n\n\n\n

La parte pi\u00f9 affascinante \u00e8 il passaggio dalla teoria e dai numeri alla pratica e alle persone. Nel mondo dei beni di consumo veloce, tutto \u00e8 fatto di persone, e l’interpretazione delle analisi pu\u00f2 essere convalidata attraverso Focus Group, parlando direttamente con i consumatori. Questa \u00e8 la parte che ho trovato pi\u00f9 affascinante.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Invece, nelle telecomunicazioni, la parte affascinante e anche complessa \u00e8 gestire enormi quantit\u00e0 di dati. Parlare di big data oggi \u00e8 quasi superfluo, ma la quantit\u00e0 di dati e l’agilit\u00e0 necessaria per gestirli sono enormi. Le telecomunicazioni sono il parco giochi del Data Scientist, perch\u00e9 puoi fare tutto. Tuttavia, devi sapere da dove partire e come prendere le decisioni, con strutture di decision making e prioritizzazioni di portfolio ben definite. Altrimenti, rischi di perderti nei dati di un’azienda di telecomunicazioni. La data governance \u00e8 fondamentale, anche se spesso considerata noiosa, ma in realt\u00e0 \u00e8 il cuore del lavoro di chi gestisce un’organizzazione di analytics.<\/em><\/p>\n\n\n\n

D: Il libro inizia molto bene quando descrivi tutto il lavoro di Katia del CDO. Il primo capitolo \u00e8 un p\u00f2 un elenco di tutti i successi di questa CDO. Tu che hai visto realt\u00e0 sia italiane che internazionali, quanto siamo distanti in Italia da una cultura del dato che permetta il lavoro di Katia fino in fondo, che permetta di andare a parlare con con i vari stakeholder e diciamo che faccia s\u00ec che loro abbraccino apertamente un approccio statistico, un approccio data driven? <\/strong><\/p>\n\n\n\n

R: Questa \u00e8 una bellissima domanda. Dal punto di vista strettamente data-driven, l’Italia non \u00e8 indietro rispetto agli altri mercati con cui ho lavorato. Tuttavia, quando parliamo di cultura del dato, ci sono aspetti culturali italiani che influiscono sul modo in cui il dato viene utilizzato.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Un punto su cui lavoro molto e che consiglio sempre ai miei clienti \u00e8 quello di dare all’analista dei dati un posto nella stanza dei bottoni, ovvero di includerlo nelle riunioni in cui vengono prese le decisioni. Questo perch\u00e9 \u00e8 facile per un manager ricevere un report, ma ricevere una raccomandazione e avere un analista che spiega cosa fare basandosi sui dati richiede una mentalit\u00e0 aperta.<\/em><\/p>\n\n\n\n

In Italia, c’\u00e8 una tendenza ad essere pi\u00f9 gerarchici e a far accedere meno le persone pi\u00f9 giovani ai processi decisionali. Questo \u00e8 un peccato, perch\u00e9 limita il potenziale dei dati. In un libro che deve ancora essere pubblicato, parlo del concetto di HIPPO (Highest Paid Person’s Opinion), ovvero l’opinione della persona pi\u00f9 pagata nella stanza. Se in un’azienda l’ultima parola spetta sempre alla persona pi\u00f9 alta in grado, le decisioni non vengono prese utilizzando l’informazione che deriva dai dati. Questo \u00e8 un problema culturale e organizzativo che molte aziende stanno cercando di superare.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Infatti, i Chief Data Officer dicono sempre che il loro lavoro \u00e8 un lavoro di persone, non di numeri. Ed \u00e8 proprio vero.<\/em><\/p>\n\n\n\n

D: \u00c8 stata una decisione istintiva quella di passare dal mondo corporate all’imprenditoria, oppure \u00e8 stata una scelta basata sui dati? E se s\u00ec, su quali dati hai lavorato? Penso che questa possa essere una questione interessante, perch\u00e9 a volte uno lo fa senza pensarci su molto<\/strong><\/p>\n\n\n\n

R: \u00c8 difficilissima questa domanda. No? Perch\u00e9 allora io sono convinto di no, me ne sto rendendo conto. Per le cose importanti \u00e8 la vita che decide per te.\u00a0\u00a0<\/em><\/p>\n\n\n\n

Noi ci possiamo fare tutti i nostri piani, io vengo da un primo passato in it da project management, possiamo pianificare tutto, ma poi alla fine alla fine \u00e8 la vita che decide per noi. La carriera corporate \u00e8 stata ottima per me per creare una base. L\u2019importante \u00e8 capire anche\u00a0 le cose di cui siamo appassionati, nel mio caso i dati. L’analisi dei dati, l’intelligenza artificiale, come si calano nel contesto di una societ\u00e0 complessa che \u00e8 la dimensione corporate?\u00a0<\/em><\/p>\n\n\n\n

Perch\u00e9 poi la verit\u00e0 \u00e8, che tu puoi creare modelli pi\u00f9 belli, creare le dashboard pi\u00f9 attraenti, ma poi quello che fa la differenza \u00e8 come questo, va ad intersecarsi con tutto quel mix di potere e di ambiguit\u00e0 che si trovano nelle grandi aziende. Quindi per me la grande azienda \u00e8 stata un ottimo punto da cui partire. I tempi poi sono diventati anche maturi, insieme alla curiosit\u00e0 di vedere altre industrie, anche di dimensioni diverse. I tempi sono diventati maturi nel momento in cui. l\u2019AI generative stanno esplodendo. Tante aziende hanno bisogno di chiarirsi le idee, di chiarirsi le idee in tempi molto stretti su cosa fare davvero andando oltre l’hype del chatbot aziendale. Quindi la scelta \u00e8 stata dettata dal fatto che i tempi sono diventati maturi, ora se se mi chiedi se c’era un file Excel dietro la scelta, devo darti una delusione. Ci sono stati diversi file Excel, ma non in questo caso.\u00a0<\/em><\/p>\n\n\n\n

Io non demonizzo Excel. Poi \u00e8 ovvio che quando parliamo di data Analytics, Excel \u00e8 un po visto male, diciamo che \u00e8 spesso il il punto di partenza, non il punto di arrivo. Proprio quando devi prendere decisioni allora devi magari incastonare pesi. Poi non lo non lo demonizzo pi\u00f9. Ripeto ci scherzo anche nei libri no? Ma siete rimasti su Excel per fare per\u00f2 poi in realt\u00e0 Excel non c’\u00e8 niente di male su Excel anche per queste cose qua.\u00a0<\/em><\/p>\n\n\n\n

D: Torniamo alla tua carriera, ti sei laureato intorno al 2000, prendendo subito il percorso giusto<\/strong>?<\/p>\n\n\n\n

R: Il mio percorso di laurea, quel percorso di laurea non esiste pi\u00f9, il Politecnico ha deciso di cancellarlo. Ingegneria dell’informazione mi sa che non esiste pi\u00f9. Era un percorso multidisciplinare che includeva l’informatica, l’elettronica e le telecomunicazioni e la statistica . Faceva parte di quella base matematica per cui poi tutti gli ingegneri del Politecnico\u00a0 andavano a creare, per\u00f2 gi\u00e0 allora mi divertivo molto, ad esempio mi sono occupato di di fare la guida in italiano di questo software statistico che non esiste pi\u00f9, si chiamava Caleida Graf ,per\u00f2 \u00e8 stata una bellissima esperienza perch\u00e9 io ho capito quanto poi \u00e8 importante un approccio semplice. <\/em><\/p>\n\n\n\n

Quando si scrivono dei libri o delle guide per chi non deve essere un informatico, cio\u00e8 non \u00e8 un informatico, ma deve usare un software, evidentemente un prodotto dell’informatica. E quindi parlare semplice anche di temi che per\u00f2 possono essere molto intricati, come l’analisi descrittiva statistica, quella tradizionale, cio\u00e8 quella che \u00e8 il punto base della data analytics, l’analitica descrittiva. Gi\u00e0 l\u00ec si insidiano delle complessit\u00e0 nei concetti statistici che permettono di spiegare il dato. Che non sono da poco. Quindi bisogna parlare semplice e spiegare le cose con semplicit\u00e0. E quello che cerco di fare nel libro. Poi mi direte voi, visto che secondo la terza regola lo avete letto tutti? No? Quindi ovviamente poi mi saprete dire.\u00a0<\/em><\/p>\n\n\n\n

D: Qual \u00e8 stato il dominio pi\u00f9 interessante che hai visto fino adesso? Per quanto riguarda i dati?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

R: Allora, questa \u00e8 una domanda difficile, ma vi dir\u00f2 cosa mi \u00e8 piaciuto di pi\u00f9 in assoluto riguardo al lavoro nell’industria dei beni di largo consumo. La cosa che mi ha affascinato maggiormente \u00e8 parlare con i clienti, uscire sul campo e vedere l’output di un’analisi o di un algoritmo che predice le rotture di stock. Cosa significa rottura di stock? Significa che vai a cercare il tuo marchio preferito o il modello di pannolini di cui hai bisogno e non lo trovi: questa \u00e8 una rottura di stock. Crei un algoritmo per prevedere queste situazioni, ma la parte pi\u00f9 affascinante \u00e8 quando vai sul campo, magari con un venditore esperto che conosce bene l’ambiente, e scopri se l’algoritmo ha funzionato o meno. E capisci perch\u00e9, ad esempio, il cartellino del prezzo potrebbe essere caduto, rendendo difficile ordinare di nuovo il prodotto.<\/em><\/p>\n\n\n\n

La parte pi\u00f9 affascinante \u00e8 il passaggio dalla teoria e dai numeri alla pratica e alle persone. Nel mondo dei beni di consumo veloce, tutto \u00e8 fatto di persone, e l’interpretazione delle analisi pu\u00f2 essere convalidata attraverso Focus Group, parlando direttamente con i consumatori. Questa \u00e8 la parte che ho trovato pi\u00f9 affascinante.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Invece, nelle telecomunicazioni, la parte affascinante e anche complessa \u00e8 gestire enormi quantit\u00e0 di dati. Parlare di big data oggi \u00e8 quasi superfluo, ma la quantit\u00e0 di dati e l’agilit\u00e0 necessaria per gestirli sono enormi. Le telecomunicazioni sono il parco giochi del Data Scientist, perch\u00e9 puoi fare tutto. Tuttavia, devi sapere da dove partire e come prendere le decisioni, con strutture di decision making e prioritizzazioni di portfolio ben definite. Altrimenti, rischi di perderti nei dati di un’azienda di telecomunicazioni. La data governance \u00e8 fondamentale, anche se spesso considerata noiosa, ma in realt\u00e0 \u00e8 il cuore del lavoro di chi gestisce un’organizzazione di analytics.<\/em><\/p>\n\n\n\n

D: Il libro inizia molto bene quando descrivi tutto il lavoro di Katia del CDO. Il primo capitolo \u00e8 un p\u00f2 un elenco di tutti i successi di questa CDO. Tu che hai visto realt\u00e0 sia italiane che internazionali, quanto siamo distanti in Italia da una cultura del dato che permetta il lavoro di Katia fino in fondo, che permetta di andare a parlare con con i vari stakeholder e diciamo che faccia s\u00ec che loro abbraccino apertamente un approccio statistico, un approccio data driven?\u00a0<\/strong><\/p>\n\n\n\n

R: Questa \u00e8 una bellissima domanda. Dal punto di vista strettamente data-driven, l’Italia non \u00e8 indietro rispetto agli altri mercati con cui ho lavorato. Tuttavia, quando parliamo di cultura del dato, ci sono aspetti culturali italiani che influiscono sul modo in cui il dato viene utilizzato.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Un punto su cui lavoro molto e che consiglio sempre ai miei clienti \u00e8 quello di dare all’analista dei dati un posto nella stanza dei bottoni, ovvero di includerlo nelle riunioni in cui vengono prese le decisioni. Questo perch\u00e9 \u00e8 facile per un manager ricevere un report, ma ricevere una raccomandazione e avere un analista che spiega cosa fare basandosi sui dati richiede una mentalit\u00e0 aperta.<\/em><\/p>\n\n\n\n

In Italia, c’\u00e8 una tendenza ad essere pi\u00f9 gerarchici e a far accedere meno le persone pi\u00f9 giovani ai processi decisionali. Questo \u00e8 un peccato, perch\u00e9 limita il potenziale dei dati. In un libro che deve ancora essere pubblicato, parlo del concetto di HIPPO (Highest Paid Person’s Opinion), ovvero l’opinione della persona pi\u00f9 pagata nella stanza. Se in un’azienda l’ultima parola spetta sempre alla persona pi\u00f9 alta in grado, le decisioni non vengono prese utilizzando l’informazione che deriva dai dati. Questo \u00e8 un problema culturale e organizzativo che molte aziende stanno cercando di superare.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Infatti, i Chief Data Officer dicono sempre che il loro lavoro \u00e8 un lavoro di persone, non di numeri. Ed \u00e8 proprio vero…<\/em><\/p>\n\n\n\n

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Andrea De Mauro \u00e8 ingegnere di formazione, ha studiato al Politecnico di Torino e successivamente negli Stati Uniti, a Chicago, sempre in ingegneria informatica. Per gran parte della sua carriera ha lavorato per Procter and Gamble, un’azienda che produce beni di largo consumo, conosciuta principalmente per i brand che commercializza. 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