Pulizia dei dati, pulizia del pianeta

Perché mantenere pulito l’ambiente virtuale è importante quanto differenziare i rifiuti nel mondo reale

La pulizia dei dati è fondamentale, l’accumulo di informazioni inutili, non strutturate o obsolete nei sistemi informatici rende i nostri ambienti virtuali meno sani, meno efficienti e più difficili da gestire. Esattamente come avviene nel mondo fisico, dove l’accumulo di rifiuti genera degrado, inefficienze e costi ambientali.

La metafora è chiara: così come i rifiuti fisici sovraccaricano le discariche e alimentano l’inquinamento, i rifiuti digitali – ossia dati sporchi o disorganizzati – intasano i server, rendono le analisi poco affidabili e aumentano i costi a causa di informazioni duplicate, ridondanti o inutilizzate.

Data Governance: la “raccolta differenziata” dei dati

Restando nell’analogia con il mondo fisico, vi sono attività obbligatorie per chi come noi opera nel neural model factory, come la creazione di protocolli finalizzati alla gestione di grandi quantità di informazioni in modo efficace e pulito. Questo è un lavoro “certosino” necessario per verificare la qualità dei dati, che si basa su:

• Classificare le informazioni tramite un processo di raccolta e suddivisione in specifiche categorie. I dati vengono così censiti e certificati per poi essere trasformati in modelli comprensibili e utili
• Filtrare, tramite un’accurata attività di data mining, solo le informazioni rilevanti scoprendone schemi, anomalie, correlazioni e tendenze nascoste al fine di estrarre valore dai dati e verificarne la qualità
• Scartare ciò che è obsoleto. Gli elementi raccolti risultanti destrutturati, vecchi, sporchi, errati, non pertinenti o ridondanti vengono preventivamente eliminati attraverso un processo di data cleansing. In questo modo si ottengono dati puliti, completi e affidabili che forniscono informazioni più facili da integrare con altri set di dati, riducendo i tempi di analisi e gli errori nei sistemi
• Archiviare ciò che ha valore storico permette di conservare e proteggere informazioni in modo che siano facilmente accessibili e utilizzabili ogni qual volta sia necessario

Questi sono tutti processi alla base di una buona Data Governance, che comprende anche criteri di pulizia dei dati, qualità, sicurezza, accessibilità e conformità, ma soprattutto definisce la differenza sostanziale tra intelligenza artificiale di prima generazione e intelligenza artificiale di seconda generazione.

Data minimization: raccogli solo ciò che serve

In entrambi i mondi, fisico e digitale, il rifiuto migliore è quello che non viene mai generato. Evitare la raccolta di dati superflui, scegliere formati semplici e interoperabili, mantenere aggiornate solo le informazioni realmente rilevanti: questa è la forma più sostenibile di gestione. Per ottenere la massima funzionalità delle informazioni è fondamentale identificare la finalità dei dati e la necessità specifica per la quale vengono utilizzati. Tali elementi vengono riesaminati periodicamente per assicurare che siano ancora indispensabili e, qualora risultassero obsoleti o superflui, vengono cancellati. La minimizzazione insieme alla pulizia dei dati sono perciò procedimenti che mirano a una gestione efficiente, limitando al massimo gli errori e riducendo i relativi costi

Da intelligenza euristica del dato a modello neuronale

Così come l’economia circolare punta al riuso e alla rigenerazione, Drive2Data propone un approccio circolare all’informazione, basato su strumenti di normalizzazione e strutturazione, qualità dei dati alla fonte, riduzione degli sprechi informativi e analisi che generano valore, e non rumore. In sintesi, tutte quelle pratiche e tecnologie che mirano a ridurre l’impatto ambientale delle operazioni digitali, come l’uso di data center sostenibili, lo sviluppo di software e hardware ad alta efficienza energetica e strategie di gestione intelligente dei dati.

Il nostro scopo è creare modelli neuronali a partire da dati certificati. Se la regola del “Garbage In, Garbage Out” definisce che la qualità dei risultati ottenuti da un sistema informatico è il risultato della qualità dei dati utilizzati come input, allora il nostro scopo primario è essere in linea con una ottimizzazione delle informazioni ancor prima della realizzazione del modello neuronale. Solo in questo modo il prodotto finale sarà adeguato ed efficiente e soprattutto compatibile con l’intelligenza euristica da cui scaturisce.

Pulizia dei dati: cultura e consapevolezza digitale

L’ecologia nasce dalla cultura. Educare le persone a trattare i dati come risorse vive e non come scarti infiniti, è la chiave per un mondo digitale più sano, efficiente e sostenibile. Questo vale anche per l’ambiente fisico: l’ecologia è un concetto universale che unisce entrambe le dimensioni — tangibile e virtuale.

In conclusione: ” Un byte ben differenziato vale più di mille gigabyte sprecati”.

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