Ave Ninchi e Sora Lella per i dati

Mi capita di fare cose con agricoltori, persone pragmatiche e pratiche abituate alla pazienza e alla ciclicità. Sempre interessati a sentire di Landeschi, ma dopo aver affrontato i problemi che limitano i loro lavori. Il COVID-19 ha aumentato di molto la richiesta di prodotti ortofrutticoli soprattutto a km0. Per questo la velocità di analisi dei terreni e dei contesti sono importanti.

Gli agricoltori chiedono 1) strumenti di indagine riparabili e a basso costo 2) infrastrutture resistenti agli imprevisti naturali 3) bassi costi di adozione soprattutto in termini di tempo.

I margini del ferro

Con il progetto Rioba ho visto che una sensoristica di base è molto accessibile economicamente, eppure vengono offerte soluzioni molto più complesse e costose. Se un agricoltore ha bisogno di temperatura e umidità, vengono proposte centraline meteo da migliaia di euro o addirittura droni. Se il bisogno sono i dati da trasformare in informazioni, gli strumenti devono essere limitati a garantire la migliore qualità sufficiente ad ottenere i dati. Il valore consiste nelle capacità di relazione, correlazione e automazione dell’infrastruttura di gestione dei dati. Che generalmente viene sottovalutata, perché è più facile caricare i margini su un oggetto tecnologico che su un servizio, trattando così le persone da stupide: la gente paga quello che tocca.

Il valore della trasformazione

Un coltivatore sa che il valore di una zucchina sta nel suo rapporto costo/tempo di crescita. Chi acquista la zucchina dà valore alla qualità e al costo in relazione a quello che ci può fare: se non sa cucinare, una zucchina mangiata a morsi da poca soddisfazione; ma se sa fare un risotto - con un pizzico di curry - saprà dare valore alla zucchina che acquista. Stessa cosa con i dati: gli strumenti in sé sono inutili se non hai una piattaforma e le capacità di cucinarli.

Il data management da cucina

Mettere con cura uno strumento in un luogo e prenderne i dati segnalati. Pulire bene i dati e togliere eventuali difetti. Scaldare i servizi di ETL (Extract, Trasform, Load) e lasciar riposare. Prendere i dati caricati (Load) nel database di gestione e passarli nell’interfaccia di confronto con altri database correlati, presi da fonti ufficiali selezionate per contesto. Filtrare i dati a piacere, comporre delle correlazioni quanto serve. Servire le informazioni ottenute su piattaforme di messaggistica facili come una mail, un sms o un messaggio. Guarnire il tutto con i dati grezzi rilasciati per essere usati liberamente.

La ricetta perfetta non esiste

Quando guardo mia figlia fa i dolci, mi chiedo come mai dopo un po’ di volte riesca ad andare ad occhio, mi accorgo che la familiarità con i dati è una questione di esercizio e abitudine. Mentre gli sciamani digitali fanno la piega ai loro ego, le persone rimangano schiacciate e distanti dalla capacità di trasformare i dati in informazioni. Più che masterchef, bisogna tornare ad Ave Ninchi e Sora Lella. KISS