🧱 Il Data Entry è la base di tutto.

In un mondo che parla solo di AI, Data Science e insight, ci dimentichiamo troppo facilmente che prima di ogni modello, ogni dashboard o ogni decisione... c’è un dato compilato e inserito da qualcuno.

E quel qualcuno potresti essere tu, oppure... milioni di utenti che regalano dati senza rendersene conto.

💡 Recensioni, tag, preferenze: tutto è Data Entry

Ogni volta che:

• lasci una recensione su Google Maps,
• tagghi un volto su Facebook,
• clicchi “mi piace” su un video…

…stai inserendo dati in un sistema. Gratuitamente. E quei dati verranno monetizzati.
Questo è Data Entry distribuito, e alimenta profitti miliardari di Big Tech.

Nessuno ti paga. Eppure stai lavorando.

📉 Un ruolo ignorato nelle Data Career

Nel mondo del lavoro, chi fa data entry è spesso considerato "junior", "sostituibile" o "temporaneo".
Ma la verità è che senza dati ben raccolti, tutto il resto è spazzatura.

🛠 Chi costruisce flussi ETL lo sa bene: se non sai da dove arrivano i dati, non puoi fidarti del risultato.

📊 La qualità parte dal basso

Il data entry è:

• il primo filtro contro gli errori,
• la base della qualità e coerenza del dato,
• lo strato fondamentale per qualsiasi analisi.

Chi lo sa fare bene, e capisce cosa inserisce, perché lo inserisce e per chi, ha già una marcia in più in una carriera data driven.

⚠️ Etica: se lo fai gratis, sei tu il prodotto

Molte piattaforme fanno leva sul fatto che "il servizio è gratuito", ma in cambio:

• tu inserisci dati (che verranno rivenduti),
• lavori gratis per sistemi automatizzati,
• abbatti la concorrenza (perché solo i servizi con tanti dati funzionano).

Una nuova attività, un nuovo ristorante, un nuovo prodotto… fatica ad emergere proprio perché non ha ancora dati. Le recensioni, le interazioni, i like... sono moneta sociale, e chi parte da zero è svantaggiato.

📌 Conclusione

Inserire dati è un lavoro.
Farlo bene richiede competenze.
Farlo gratis, per arricchire piattaforme da miliardi, è un paradosso etico.
E ignorarlo in una carriera data-driven è un errore strategico.

💭 Non esiste AI senza Data Entry. Non esistono insight senza mani che scrivono righe di dati.

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