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Big Data da conoscere meglio per fare meglio

Pubblicato da poco un manuale che fa bene all’impatto sociale d’impresa e alla migliore gestione della stessa

Conoscere per far del bene con avvedutezza. Ma conoscere anche per conciliare meglio filantropia con efficienza ed efficacia, e l’impatto sociale dell’impresa con l’esigenza di far comunque quadrare processi e bilanci. Conoscere, in fin dei conti, non solo per far crescere la buona cultura d’impresa ma anche per darle più vigore e profondità. Traguardi importanti, che possono essere raggiunti per mezzo di strumenti in grado di fornire informazioni corrette che si deve essere capaci di leggere e interpretare. Soprattutto oggi, al tempo del flusso continuo di notizie, nell’epoca  dei Big Data e della velocità oltre che della complessità.

Ecco perché è importante leggere (e studiare) con attenzione “Data Science for Social Good. Philanthropy and Social Impact in a Complex World” il libro curato da Massimo Lapucci (Segretario generale di Fondazione CRT) e Ciro Cattuto (professore di Computer Science presso l’Università degli Studi di Torino e Direttore di ricerca di Fondazione Isi). Perché avere gli strumenti per raccogliere, ordinare, comprendere e interpretare i dati, significa di fatto aver già compiuto un buon tratto della strada che porta a migliorare la rilevanza delle organizzazioni (non solo quelle dedite alla filantropia) nei sistemi sociali in cui agiscono.

Il libro curato da Lapucci e Cattuto può essere definito un manuale per l’applicazione della scienza dei dati in ambiti complessi e delicati per l’impatto sociale. “Data Science for Social Good” esamina l’applicazione delle conoscenze dell’informatica, dei sistemi complessi e delle scienze sociali computazionali a sfide come la risposta umanitaria, la salute pubblica e lo sviluppo sostenibile. Il libro fornisce quindi una panoramica degli approcci scientifici all’impatto sociale – identificare un bisogno sociale, mirare a un intervento, misurare l’impatto – ma anche la prospettiva complementare dalla parte dei finanziatori e dei filantropi.

Dopo una introduzione curata da Lapucci, il volume raccoglie quindi una serie di interventi sul valore e sul significato dei dati ma anche su esempi specifici come l’UN Global Pulse, oggi riconosciuto a livello mondiale come centro di eccellenza sull’uso dei Big Data e dell’intelligenza artificiale per il bene pubblico. Si passa quindi ad approfondire i metodi di raccolta e analisi dei dati, i problemi e le soluzioni per un loro migliore collegamento e, infine, le prospettive del comparto in un mondo cambiato come quello dopo la pandemia di Covid-19.

La lettura di quanto raccolto da Lapucci e Cattuto non è certo sempre facile e agevole, ma è sempre utile per tutti quelli che con gli effetti dell’agire d’impresa sulla società hanno a che fare. Un libro da studiare, dunque, e, come alcuni altri, da tenere come buona guida sul proprio tavolo di lavoro.

 

 

Data Science for Social Good. Philanthropy and Social Impact in a Complex World

Massimo Lapucci, Ciro Cattuto (a cura di)

Springer, 2021

Pubblicato da poco un manuale che fa bene all’impatto sociale d’impresa e alla migliore gestione della stessa

Conoscere per far del bene con avvedutezza. Ma conoscere anche per conciliare meglio filantropia con efficienza ed efficacia, e l’impatto sociale dell’impresa con l’esigenza di far comunque quadrare processi e bilanci. Conoscere, in fin dei conti, non solo per far crescere la buona cultura d’impresa ma anche per darle più vigore e profondità. Traguardi importanti, che possono essere raggiunti per mezzo di strumenti in grado di fornire informazioni corrette che si deve essere capaci di leggere e interpretare. Soprattutto oggi, al tempo del flusso continuo di notizie, nell’epoca  dei Big Data e della velocità oltre che della complessità.

Ecco perché è importante leggere (e studiare) con attenzione “Data Science for Social Good. Philanthropy and Social Impact in a Complex World” il libro curato da Massimo Lapucci (Segretario generale di Fondazione CRT) e Ciro Cattuto (professore di Computer Science presso l’Università degli Studi di Torino e Direttore di ricerca di Fondazione Isi). Perché avere gli strumenti per raccogliere, ordinare, comprendere e interpretare i dati, significa di fatto aver già compiuto un buon tratto della strada che porta a migliorare la rilevanza delle organizzazioni (non solo quelle dedite alla filantropia) nei sistemi sociali in cui agiscono.

Il libro curato da Lapucci e Cattuto può essere definito un manuale per l’applicazione della scienza dei dati in ambiti complessi e delicati per l’impatto sociale. “Data Science for Social Good” esamina l’applicazione delle conoscenze dell’informatica, dei sistemi complessi e delle scienze sociali computazionali a sfide come la risposta umanitaria, la salute pubblica e lo sviluppo sostenibile. Il libro fornisce quindi una panoramica degli approcci scientifici all’impatto sociale – identificare un bisogno sociale, mirare a un intervento, misurare l’impatto – ma anche la prospettiva complementare dalla parte dei finanziatori e dei filantropi.

Dopo una introduzione curata da Lapucci, il volume raccoglie quindi una serie di interventi sul valore e sul significato dei dati ma anche su esempi specifici come l’UN Global Pulse, oggi riconosciuto a livello mondiale come centro di eccellenza sull’uso dei Big Data e dell’intelligenza artificiale per il bene pubblico. Si passa quindi ad approfondire i metodi di raccolta e analisi dei dati, i problemi e le soluzioni per un loro migliore collegamento e, infine, le prospettive del comparto in un mondo cambiato come quello dopo la pandemia di Covid-19.

La lettura di quanto raccolto da Lapucci e Cattuto non è certo sempre facile e agevole, ma è sempre utile per tutti quelli che con gli effetti dell’agire d’impresa sulla società hanno a che fare. Un libro da studiare, dunque, e, come alcuni altri, da tenere come buona guida sul proprio tavolo di lavoro.

 

 

Data Science for Social Good. Philanthropy and Social Impact in a Complex World

Massimo Lapucci, Ciro Cattuto (a cura di)

Springer, 2021