Big Data: cosa sono, come usarli e quale valore hanno

Cosa sono i Big Data

Il termine “Big Data” è stato coniato per descrivere un insieme di dati talmente grande e complesso da essere difficile o addirittura impossibile da elaborare con i tradizionali metodi di gestione dei dati.

Le organizzazioni raccolgono informazioni da molteplici fonti, come transazioni commerciali, attività di customer service, canali digitali, social media, video e molto altro ancora. La loro velocità di generazione, l'ampia varietà di fonti da cui provengono e la grande quantità di informazioni raccolte costituiscono una sfida per le aziende, che devono utilizzare metodologie innovative per gestirli in modo efficace.

Questi dati possono essere di natura strutturata, non strutturata o semi-strutturata. Una prima classificazione e definizione delle caratteristiche dei Big Data avviene a partire da Volume, Velocità e Varietà.

Esse rappresentano i principali pilastri dei Big Data.

• Il volume dei dati è diventato sempre più grande negli ultimi anni, grazie alla moltiplicazione di fonti di dati e all'adozione di tecnologie avanzate come i data lake e Hadoop
• La velocità di generazione dei dati è altrettanto importante, poiché le aziende hanno bisogno di raccogliere e analizzare le informazioni in tempo reale per prendere decisioni rapide ed efficaci;
• Infine, la varietà di dati disponibili rappresenta una vera e propria sfida, poiché i dati possono essere di natura strutturata, non strutturata o semi-strutturata, il che significa che le aziende devono essere in grado di gestirli e analizzarli in modo efficace.

Ma ci sono anche altre due V che devono essere prese in considerazione quando si parla di Big Data e le affronteremo nel dettaglio nel paragrafo successivo.

In un mondo sempre più orientato all’acquisizione, produzione e gestione dei dati, la comprensione del significato dei Big Data e delle sfide a essi connesse è fondamentale per le aziende che vogliono trarne il massimo beneficio.

Per gestire questa mole di dati in modo efficace, le aziende devono adottare nuove metodologie di analisi dei dati, come l’analisi predittiva, l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale. Questi strumenti consentono alle aziende di individuare schemi e tendenze nascoste nei dati, fornendo loro informazioni preziose per prendere decisioni aziendali informate.

A cosa servono i Big data

L’utilizzo dei Big Data è in costante crescita grazie alle numerose opportunità che offrono per il business. Dalle previsioni di mercato alla manutenzione predittiva, essi consentono alle organizzazioni di elaborare una quantità enorme di dati e trasformarli in informazioni utili e significative.

Ecco alcune aree in cui i Big Data possono essere utilizzati per ottenere benefici di tipo economico, ma anche sociale:

• Sviluppo del prodotto: aziende come Netflix e Procter & Gamble utilizzano i Big Data per anticipare la domanda dei clienti e costruire modelli predittivi per nuovi prodotti e servizi;
• Manutenzione predittiva: analizzando i dati dei sensori e altre indicazioni, le organizzazioni possono implementare la manutenzione in modo più efficiente in termini di costi e massimizzare i tempi di attività di parti e apparecchiature;
• Customer Experience: i Big Data consentono di raccogliere dati da diverse fonti per migliorare l'esperienza di interazione e massimizzare il valore fornito ai clienti. Inizia a fornire offerte personalizzate, riduci il tasso di abbandono dei clienti e gestisci i problemi in modo proattivo;
• Frode e compliance: i Big Data aiutano a identificare i modelli nei dati che indicano frodi e ad aggregare grandi volumi di informazioni per rendere i rapporti normativi molto più veloci;
• Machine Learning: la disponibilità di Big Data per addestrare modelli di machine learning lo rende possibile, permettendo di insegnare alle macchine invece di programmarle;
• Efficienza operativa: i Big Data possono essere utilizzati per migliorare il processo decisionale in linea con l'attuale domanda di mercato e per valutare la produzione, il feedback e i resi dei clienti;
• Promuovi l'innovazione: utilizzando gli insight sui dati, le organizzazioni possono migliorare le decisioni su considerazioni finanziarie e di pianificazione e implementare prezzi dinamici per rispondere alle esigenze del mercato.

È importante sottolineare, tuttavia, che l’uso dei Big Data solleva anche questioni etiche e di privacy. La raccolta e l’elaborazione di grandi quantità di dati comporta la necessità di proteggere la privacy delle persone e garantire la sicurezza dei dati.
È quindi importante che le organizzazioni che lavorano con i Big Data rispettino le normative sulla privacy e implementino misure di sicurezza adeguate.

Le 5 V dei Big Data

Abbiamo parlato in precedenza delle 3V che rappresentano gli elementi al centro della definizione dei Big Data. Per facilitarne l’analisi, in realtà, si aggiungono a tali caratteristiche anche altre due dimensioni.

Le caratteristiche principali dei Big Data sono riassunte nelle 5V, una serie di elementi che rappresentano il fulcro della loro definizione. Ai già citati Volume, Velocità e Varietà, vanno ad aggiungersi:

• Veridicità: la qualità e l'affidabilità dei dati costituiscono un aspetto fondamentale nella gestione dei Big Data. I dati devono essere accurati, completi e coerenti per trarre informazioni utili e prendere decisioni informate;
• Variabilità: la variabilità rappresenta la mutevolezza del significato dei dati in base al contesto.

Come possono essere utilizzati i Big Data?

Quando si fa riferimento ai Big Data, si parla dell’aumento del volume di informazioni provenienti dall’interno e dall’esterno dell’azienda. I primi immagazzinati dai sistemi ERP e dalle soluzioni di Business Intelligence; i secondi provenienti dai canali digitali che presidiamo ogni giorno.

Attraverso una piattaforma Big Data, queste informazioni possono essere utilizzate dalle organizzazioni per migliorare le loro operazioni e incrementare i profitti.

Tuttavia, per farlo, è necessario integrare, gestire e analizzare questi grandi quantitativi di dati. L’integrazione di tali dati richiede nuove strategie e tecnologie che siano in grado di analizzare i set di dati su scala terabyte o petabyte.

La sfida delle aziende, oggi, non è più quindi poter reperire e raccogliere dati, quanto assicurarsi la capacità di elaborarli, analizzarli e leggerli per trarne indicazioni predittive utili alla gestione strategica.

La gestione dei Big Data richiede spazio di archiviazione e molte aziende scelgono la soluzione di archiviazione in base alla posizione dei loro dati. Il cloud sta diventando sempre più popolare, in quanto supporta i requisiti di calcolo correnti e consente di aumentare le risorse secondo necessità.

L’analisi permette di ottenere nuova chiarezza con un’analisi visiva dei vari set di dati e di esplorare ulteriormente i dati per fare nuove scoperte. Le scoperte possono essere condivise con gli altri e i dati possono essere utilizzati per creare modelli con il machine learning e l'intelligenza artificiale, che permettono di mettere i dati al lavoro.

In conclusione, grazie alle loro caratteristiche, i Big Data possono fornire alle aziende nuove opportunità e vantaggi competitivi prima impensabili.
Tuttavia, è necessario un approccio strategico per utilizzare al meglio queste enormi quantità di dati.

È anche importante ricordare che i Big Data non sono solo un'opportunità per le aziende, ma anche per la società in generale, poiché possono contribuire a migliorare la qualità della vita delle persone. Pertanto, è fondamentale che le aziende capiscano il potenziale di questa tecnologia e investano adeguatamente in competenze e tecnologie per sfruttare appieno le loro potenzialità e rimanere competitive nel mercato.