Una finanza "analiticamente" irrazionale

Una finanza

Negli ultimi cinque anni le banche sono state al centro di disastri finanziari di portata globale. Che ruolo hanno avuto i sistemi di intelligence dei dati?

di: Piero Macrì del 04/04/2013 17:37

Big Data & Analytics
 
Siamo nell’era del Big Data. Lasciamo stare le disquisizioni puramente tecnologiche associate all’esistenza di nuove emergenti soluzioni in grado di trattare una molteplicità di dati, in volume e velocità near-realtime. Nella dimensione Big Data viviamo da sempre, nel senso che il concetto BIG è del tutto relativo: in tutti i passaggi della storia informatica le organizzazioni si sono scontrate con la necessità di trattare volumi di dati che, in rapporto alla capacità elaborativa del tempo, erano sempre BIG.
Certo, quantità e tipologia dei dati da trattare aumentano esponenzialmente ponendo le aziende di fronte a opportunità e sfide. Aumenta, soprattutto, la dipendenza che molte attività hanno sviluppato nel tempo nei confronti dei dati, in quanto questi ultimi costituiscono il nucleo fondante la conoscenza del proprio ecosistema di business.
Big Data, oggi diventato argomento gossip su pubblicazioni offline-online di qualsiasi genere e grado, dai quotidiani generalisti a riviste specializzate e di costume, sembrerebbe presupporre la nascita di un modello di analisi dei dati che permetterebbe di interpretare al meglio, e con un ordine di sofisticazione senza precedenti, la realtà con cui ci raffrontiamo. Il fine ultimo? Essere in grado di prendere decisioni accurate, sensate ed economicamente e finanziariamente sostenibili. Insomma, fare in modo che la decisione sia razionale, fondata su dati reali e informazioni corrette e coerenti.
Big Data significa, quindi, semplicemente, analisi dei dati rapportata alla realtà attuale. Che tutto quanto oggi disponibile possa produrre un salto qualitativo nella gestione del business è tutto da vedere. Potenzialmente, forse, ma nella realtà? 
Prendiamo come esempio il settore finanziario. Negli ultimi cinque anni le banche sono state al centro di disastri finanziari di portata globale. Prima la crisi innescata dalla bolla dei mutui subprime e conseguente fallimento di Lehman Brothers, poi la successiva crisi del debito sovrano dell’eurozona. Due fenomeni, originati in aree geografiche diverse, che hanno determinato il dissesto del sistema bancario a livello internazionale.
Non sono né un analista finanziario, né tantomeno un esperto di finanza. Ma sono dell’idea che entrambi gli accadimenti evidenzino che le decisioni prese da parte di tutti i soggetti coinvolti nella dimensione creditizia e di investimento siano state influenzate da interessi puramente speculativi. Come spiegare altrimenti il paradosso? In un mondo ipertecnologico, dove l’analisi dei dati dovrebbe costituire un supporto naturale al business, si continuano a verificare i peggiori disastri finanziari.
Analytics, Big Data, algoritmi a protezione della gestione del rischio, sistemi a supporto delle decisioni: quanto tutto questo è realmente determinante nelle scelte strategiche che vengono oggi adottate? Verrebbe da dire che l’intelligenza degli analytics sia funzionale a una logica decisionale fondata sull’irrazionalità. La possibilità di avere una più sofisticata tecnologia potrà modificare questo atteggiamento? Forse, ma vi sono tutti i presupposti perché i comportamenti negativi siano reiterati e il fenomeno amplificato in una dimensione, per l’appunto, BIG.
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