Il termine Big Data è qualcosa che è andato molto di moda negli ultimi anni e non potrebbe essere diversamente. Ogni giorno, sempre più programmi ricevono e gestiscono quantità di informazioni e dati provenienti da diversi media: dalle applicazioni, dai sensori dei dispositivi elettronici, dal web, dai social network, ecc. La cosa più interessante di tutte queste informazioni è che hanno diversi usi che possono contribuire molto sia a livello operativo che decisionale.
Quindi qual è la vera definizione di Big Data? Con questa parola ci riferiamo a un set di dati di grande varietà, con volumi crescenti e a una velocità crescente. Infatti quando si parla di Big Data si fa riferimento alle tre V :
Volume : per volume ci riferiamo a tutta la grande mole di dati non strutturati che dovremmo elaborare. Più grande è questo volume, più complesso sarà elaborare tutti questi dati.
Velocità : questa V si riferisce alla velocità con cui vengono ricevuti questi dati. Non è lo stesso se li trasmettiamo su un disco e poi su una memoria, o direttamente su un disco. Attualmente esistono molti prodotti di intelligenza artificiale che forniscono i dati in tempo reale.
Varietà : si riferisce ai vari tipi di dati che dobbiamo elaborare. È possibile trovare dati non strutturati che necessitano di ulteriore elaborazione per facilitarne l’analisi.
Differenza tra Big Data e Business Intelligence
Il termine BI (Business Intelligence) viene spesso confuso o mescolato con il termine Big Data, ma è importante distinguere i due concetti. Quando si parla di BI ci si riferisce anche alla gestione ed elaborazione di un gran numero di dati, ma solitamente si distingue dai Big Data principalmente per due cose:
- il volume e la grandezza dei dati (nei Big Data è maggiore)
- Nella BI si sfruttano quasi sempre le informazioni aziendali interne e si analizza un insieme di dati strutturati.
Pertanto, nel caso di grandi volumi di dati, strutturati e non, e molto diversificati dove necessitiamo di grande velocità di elaborazione, parleremmo di Big Data.
Come funzionano i Big Data?
Il funzionamento dei Big Data può essere suddiviso in cinque macro aree: Data Sources, Integration, Management, Analysis and Delivery o Presentation.
Origine dei dati:
Come abbiamo detto prima quando parliamo di Big Data ci riferiamo a grandi volumi di dati. Pertanto, è importante identificare tutte le fonti e i canali da cui arriveranno le informazioni, come: social network, sensori di dispositivi elettronici, pagine Web, applicazioni mobili, ecc.
Integrazione:
In questa fase tutta questa quantità di informazioni eterogenee e non strutturate deve essere elaborata attraverso un meccanismo di integrazione dei dati per garantire che sia tutto formattato e disponibile per l’utilizzo da parte degli analisti.
Gestione:
Una volta che i dati sono stati integrati, devono essere archiviati e devono essere impostati i requisiti di elaborazione delle nostre preferenze. Per svolgere questo lavoro ci sono diverse soluzioni che hanno i loro server nel cloud o nelle strutture di un’azienda. Il sistema cloud è il più implementato, in quanto risulta essere il più compatibile con le diverse tecnologie ed è possibile aumentarne la capacità ogni volta che serve.
Analisi:
Questa è la fase che rende redditizio l’intero processo, poiché ci aiuta a prendere decisioni importanti sulla nostra attività, come: sviluppare un nuovo prodotto, preparare una nuova offerta, investire in un nuovo mercato, ecc. Con questa analisi possiamo fornire un vantaggio competitivo alla nostra organizzazione, che ci consentirà di posizionarci in un mercato sempre più globale e competitivo.
Consegna:
Terminata l’analisi, possiamo decidere come consultare queste preziose informazioni. Possiamo creare dashboard interattive, ricevere report dettagliati via email, ottenere report da analisti esperti, ecc.
Esempi di applicazioni di Big Data
Partiamo dal presupposto che i Big Data possono essere implementati in qualsiasi ambiente e non solo nel mondo del business. Le sue applicazioni sono davvero numerose e possono essere utilizzate per diversi settori. Ecco alcuni esempi:
Applicazioni nel mondo del lavoro:
- Sviluppo del prodotto
- Migliora l’esperienza del cliente
- previsioni aziendali
- apprendimento automatico
- Efficienza operativa
- Innovazione: migliorare la pianificazione e il processo decisionale
Applicazioni in altri settori:
- Miglioramento della salute pubblica: può essere utilizzato nella codifica del materiale genetico e l’accesso alle nostre cartelle cliniche può fornire informazioni importanti per determinare modelli e migliorare le diagnosi.
- Scienza e ricerca: il CERN utilizza i dati dell’acceleratore di particelle per i suoi studi sull’universo.
- Maggiore sicurezza: ad esempio, l’intercettazione di alcune conversazioni per combattere il terrorismo.
- Miglioramento a livello urbano: il flusso del traffico può essere migliorato.
Come si può vedere, i Big Data sono una soluzione con molteplici usi e che è una scommessa sicura per non sprecare una grande quantità di informazioni e trasformarla per migliorare il processo decisionale. Ciò è possibile grazie alla possibilità di analizzare in tempo reale i risultati e le azioni svolte, che consente di distinguere gli aspetti di maggior successo, oppure correggere rapidamente gli errori e modificare la nostra strategia precedentemente progettata.
