Big data: cosa sono e a cosa servono

I big data sono intorno a noi, in tutte le azioni che svolgiamo quotidianamente. Dalle interazioni che abbiamo all’interno dei social al click su un sito: siamo immersi nei dati che noi stessi generiamo. E se è pur vero che è necessaria un’organizzazione strategica di tutte queste informazioni, il cosiddetto data management, bisogna anche soffermarsi ed analizzare la profonda trasformazione in atto, per comprendere in profondità la loro importanza.

Ti faccio un breve riassunto di quello che troverai in questo articolo (leggi pure solo le sezioni che più t’interessano se hai poco tempo!):

• cosa sono: definizione e caratteristiche;
• a cosa servono;
• analisi dei dati;
• esempi;
• pro e contro.

Definizione e caratteristiche

Partendo dal significato letterale, i ‘big data’ sono per l’appunto grandi. Si tratta infatti di enormi volumi di informazioni, ingenti non solo per la loro grandezza ma anche per la velocità di creazione e raccolta.

Il concetto esiste da molto tempo, ma solo all’inizio del 2000 si è registrato uno slancio differente, a seguito sopratutto degli studi di Doug Laney che ha identificato un modello semplice per definire i nuovi dati, caratterizzato da 3V specifiche:

1. Volume: grandi quantità di dati che richiedono soluzioni di archiviazione e gestione adeguate per consentire un’elaborazione efficiente;
2. Variazione: i dati possono essere strutturati, come database tradizionali, o non strutturati, come testi, immagini, audio e video. La gestione e l’analisi di questa varietà di dati richiede strumenti e approcci specifici.
3. Velocità: i big data sono generati a un ritmo incredibile, in tempo reale o quasi reale. Questo richiede l’adozione di soluzioni e infrastrutture che consentano di elaborarli velocemente per estrarre informazioni significative e prendere decisioni tempestive.

Oggi questo paradigma è stato arricchito da due nuove variabili:

1. Varianza: in relazione alla diversità e alla complessità di questa tipologia di dati;
2. Veridicità: a causa della vasta quantità di dati provenienti da diverse fonti, esiste il rischio di dati incompleti, inaccurati o fuorvianti. Pertanto, è necessario dedicare sforzi per la pulizia, la validazione e la gestione della qualità dei dati al fine di garantire che siano affidabili e rappresentativi.

Essenzialmente queste due nuove ‘V’ rispondono alle domande: quanto sono veri i tuoi dati e quanto puoi affidarti a loro?

L’emergere di queste due nuove variabili, fa capire quanto i big data rappresentino oggi un vero e proprio capitale, da analizzare ed elaborare al meglio per poter essere compreso e analizzato.

A cosa servono i big data

Saper estrarre valore dai big data è la chiave competitiva reale per le grandi aziende e le PMI: la loro importanza non è infatti da correlare alla loro quantità, ma al loro utilizzo. Senza delle analisi che li interpretano e contestualizzano i dati non hanno alcun significato.

Con l’enorme quantità di dati disponibili e le nuove tecnologie di analisi, le aziende possono trarre vantaggio da informazioni preziose per guidare l’innovazione, personalizzare l’esperienza del cliente, migliorare l’efficienza operativa e mantenersi competitive.

Combinando big data e analytics si possono infatti raggiungere diversi obiettivi aziendali, come l’incremento delle vendite, la riduzione dei costi, l’aumento della marginalità, l’identificazione di nuovi mercati, ottimizzare la propria offerta e via dicendo.

I big data permettono quindi di ottenere benefici trasversali che coinvolgono tutte le funzioni aziendali e non solo: oltre ai profitti e al fatturato, queste informazioni possono essere utilizzate anche in ambito sanitario, per creare nuovi posti di lavoro, per ottimizzare i flussi turistici ed ancora in mille altri modi, diventando un vero e proprio patrimonio per la collettività.

Big data analytics

L’analisi di questa grande mole di informazioni genera, come si è visto, una nuova conoscenza, utile per prendere decisioni non solo in ambito business.

Generalmente quando si parla di analisi dei dati si identificano quattro grandi categorie:

1. Descrittiva: si concentra sulla descrizione e sulla rappresentazione dei dati in modo chiaro e significativo. Attraverso l’utilizzo di tecniche come le statistiche descrittive, i grafici e le tabelle, l’analisi descrittiva fornisce una visione panoramica dei dati, consentendo di comprendere le caratteristiche principali, i modelli e le tendenze di base.
2. Predittiva: si basa sull’utilizzo di algoritmi statistici e di Machine Learning per fare previsioni sul futuro, basate sui dati storici disponibili. Questa categoria di analisi cerca di identificare modelli e relazioni che possano essere utilizzati per fare previsioni, ad esempio sul comportamento dei clienti, sulle tendenze di mercato o sulle prestazioni aziendali future;
3. Prescrittiva: fornisce suggerimenti e raccomandazioni su azioni da intraprendere per raggiungere determinati obiettivi. Questa categoria di analisi utilizza algoritmi avanzati e intelligenza artificiale per valutare diverse opzioni e fornire indicazioni su quali azioni dovrebbero essere intraprese per massimizzare i risultati desiderati;
4. Automatizzata: coinvolge l’impiego d’Intelligenza Artificiale, Machine Learning e algoritmi automatizzati per identificare pattern, tendenze e anomalie all’interno dei dati senza la necessità di un intervento umano diretto.

Queste quattro classi fanno parte dei cosiddetti Advanced Analytics che permettono di progettare in maniera avanzata e di avere un impatto rilevante sui processi aziendali.

Esempi di big data

Sono diversi gli esempi di big data, generati da diverse fonti e settori. Possiamo racchiuderli in queste principali categorie:

1. Social Media: generano una vasta quantità di dati in tempo reale, inclusi post, commenti, condivisioni, like e altro ancora. Questi dati possono essere utilizzati per analizzare il sentiment del pubblico, le preferenze dei consumatori, le tendenze di mercato e per personalizzare le strategie di marketing;
2. Dispositivi connessi e IoT: si tratta di enormi quantità di dati, come sensori ambientali, dati di localizzazione, dati di consumo energetico e molto altro. Questi dati possono essere utilizzati per ottimizzare l’efficienza energetica, migliorare la manutenzione preventiva, monitorare la salute dei dispositivi e creare servizi intelligenti basati sulla connettività;
3. Applicazioni Web e mobile:  si ottengono dati sugli utenti, come il comportamento di navigazione, le interazioni con l’applicazione, le preferenze di utilizzo e altro ancora. Questi dati possono essere utilizzati per personalizzare l’esperienza dell’utente, migliorare le funzionalità dell’applicazione e ottenere insight sulle preferenze degli utenti;
4. Settori sanitario e biomedico: in questa categoria rientrano i dati dei pazienti, i dati delle cartelle cliniche, le immagini diagnostiche, i dati dei sensori medici e altro ancora. L’analisi di questi dati può aiutare nella diagnosi precoce delle malattie, nella ricerca medica, nella gestione delle cure e nell’ottimizzazione delle operazioni ospedaliere;
5. Settore finanziario: in questo settore si trovano le transazioni bancarie, i dati di trading, i dati dei mercati finanziari, dati dei clienti e altro ancora. Ciò aiuta nella rilevazione delle frodi, nella gestione dei rischi, nella personalizzazione dei servizi finanziari e nella previsione delle tendenze di mercato;
6. Settore manifatturiero: in cui si trovano informazioni provenienti da sensori, macchinari, catene di approvvigionamento, logistica e altro ancora, con l’obiettivo di ottimizzare la produzione, migliorare l’efficienza operativa, prevedere la domanda di mercato e gestire le scorte.

Pro e contro

La grande quantità di informazioni come abbiamo appena visto può supportare diversi ambiti, permettendo scelte informate e mirate. Tuttavia proprio l’importanza di questi dati determina anche elementi di rischio legati all’accuratezza e alla sicurezza degli stessi. Di seguito esploreremo quindi i pro e i contro nell’utilizzo dei big data.

I vantaggi dell’utilizzo dei big data

L’utilizzo dei big data permette di avere:

1. Insight approfonditi: le aziende possono ottenere insight approfonditi e significativi sulle tendenze di mercato, i comportamenti dei clienti, i modelli di consumo e altro ancora.
2. Personalizzazione: attraverso l’analisi dei dati, è possibile comprendere meglio le preferenze individuali dei clienti e offrire loro prodotti, servizi e contenuti mirati, migliorando la soddisfazione e la fedeltà del cliente.
3. Efficienza operativa: l’analisi dei dati può rivelare inefficienze, identificare aree di miglioramento e guidare l’automazione dei processi, portando a un’operatività più efficiente e a una riduzione dei costi.
4. Migliore previsione e pianificazione: per fare previsioni sulle tendenze future, la domanda dei clienti, i comportamenti degli utenti e altri fattori chiave, consentendo una migliore pianificazione strategica e operativa.

Le sfide da affrontare

I volumi dei dati intorno a noi raddoppiano le dimensioni circa ogni due anni: le organizzazioni hanno quindi difficoltà a tenere il passo e a trovare modi per analizzarti e archiviarli correttamente.

Tra le principali sfide legate all’utilizzo dei big data troviamo infatti:

1. Privacy e sicurezza dei dati: con l’aumento delle minacce informatiche, le aziende devono adottare misure rigorose per proteggere i dati sensibili dei clienti e garantire la conformità alle normative sulla privacy dei dati;
2. Complessità e costi: la gestione e l’analisi di questi dati richiedono infrastrutture e tecnologie avanzate. Questo può comportare costi significativi per l’acquisizione di hardware, software e competenze specializzate;
3. Qualità dei dati: è necessario dedicare sforzi per la pulizia, la normalizzazione e la validazione dei dati per garantire la loro affidabilità;
4. Analisi complessa: le aziende devono disporre di personale qualificato in grado di interpretare correttamente i dati e utilizzare gli strumenti e le tecniche di analisi appropriati per ottenere insight significativi;
5. Affidabilità dei risultati: nonostante la vasta quantità di dati disponibili, è importante sottolineare che l’analisi dei big data può fornire risultati non sempre affidabili. L’accuratezza delle previsioni e delle conclusioni dipende dalla qualità dei dati utilizzati, dalla corretta interpretazione dei risultati e dalla comprensione del contesto aziendale.

Laya e i big data

Le nostre algoritmiche leggono e incrociano grandi quantità di dati su aziende, mercato e decision maker, garantendo l’assoluta accuratezza e trasparenza di ogni informazione.

I nostri dati sono infatti precisi e sicuri e le nostre previsioni affidabili ed efficienti. Per comprendere meglio come utilizziamo i dati e come possiamo supportare la tua azienda nel prendere decisioni informate, puoi fissare un appuntamento con noi: Amedeo saprà trovare la giusta soluzione alle tue esigenze.