Anticipazioni sulla tecnologia per il "governo" delle informazioni

Nella società della Conoscenza, é ormai nota a tutti la centralità dell'informazione.

Le organizzazioni aziendali non possono prescindere da una gestione puntuale e condivisa delle informazioni, per rimanere o essere ancora più competitive all'interno dei propri settori industriali di appartenenza.

Per semplificare e, almeno in parte, iniziare ad implementare sistemi informativi (semi) automatizzati, si stanno affermando particolari tecnologie per l'elaborazione dei dati, particolari metodologie e best practices per il "governo" della conoscenza all'interno di realtà societarie di medie e grandi dimensioni. Appunto come stiamo discutendo sul blog, si inizia a diffondere nelle aziende nazionali (meno nelle PMI, sebbene si tratti di un livello costante di minor coinvolgimento) la consapevolezza dell'importanza dei flussi informativi.

All'estero sono ormai realtà le discipline per il reperimento delle informazioni (dall'inglese information retrieval), oppure il filtraggio di informazioni (dall'inglese information filtering).

Queste tecnologie si occupano di governare sistemi altamente specialistici di gestione & accesso a grandi quantita di dati non strutturati, mole cospicue solitamente costituite da documenti scritti in linguaggio naturale.

Si trattava, fino al 2000 circa, di una quantità di dati "grezzi", non sempre immediatamente interpretabili dai sistemi di document management: infatti i primi sistemi documentali si caratterizzavano per la classificazione e la possibile gestione (anche concorrente, o semplicemente condivisa all'interno di gruppi di lavoro) di file, e le possibilità di ricerca dei contenuti si limitavano all'impiego di algoritmi di text mining, con pattern di individuazione specializzati per termini chiave e ranking. Si consideravano situazioni difficili quelle che sollecitavano i sistemi DM attraverso le funzioni di memorizzazione, reperimento e manutenzione di grandi quantita di dati destrutturati.

Un passo in avanti, nel segno del continuo progredire tecnologico ed applicativo, é rappresentato dalla possibile ricerca di contenuti mediante un livello operazionale semantico, ovvero un livello più pragmatico e per certi versi completo.

Le sfide più attuali, come vedremo nei prossimi contributi pubblicati, mirano a trattare e superare l’ambiguità dei dati elementari e delle informazioni sviluppabili, sia a livello di strutture per la categorizzazione delle forme di conoscenza (mediante l’utilizzo delle rappresentazioni per ontologie, cioè modelli concettuali riferibili ad un contesto), sia a livello linguistico (perfezionando la corrispondenza sintattica di tipo text mining).