Il termine Big Data descrive l’insieme delle tecnologie e delle metodologie di analisi di dati massivi, ovvero la capacità di estrapolare, analizzare e mettere in relazione un’enorme mole di dati eterogenei, strutturati e non strutturati, per scoprire i legami tra fenomeni diversi e prevedere quelli futuri.

 

Ciò che conta più di tutto non è possedere Big Data, ma essere in grado di analizzarli per estrapolare le informazioni utili a prendere delle decisioni. Essere, perciò, in grado di interpretarli, comprenderli a pieno e dunque servirsene a scopo predittivo. L’enorme mole di dati diventa gestibile solo grazie a nuove figure professionali con particolari conoscenze in questo ambito.

LE QUATTRO “V” DEI BIG DATA

IBM, leader nel settore della data scientist, ha suddiviso i Big Data in 4 dimensioni: Volume, Velocità, Varietà e Veracità.

VOLUME (quantità di dati)

E’ stimato che ogni giorno vengono prodotti 2,5 trillioni gigabyte di dati e circa il 90% di questi sono stati creati solamente negli ultimi due anni. La maggior parte delle aziende degli Stati Uniti ha 100 terabyte di dati archiviati. Inoltre, 43 trillioni gigabyte di dati verranno creati nel 2020, un incremento pari a 300 volte rispetto al 2005.

VELOCITÀ (rapidità con cui i dati si generano)

50’000 GB/Secondo è il tasso stimato di traffico Internet globale nel 2018. Ogni 60 secondi ci sono: 72 ore di riprese caricate su Youtube, 216’000 post su Instagram e 204’000’000 e-mail spedite. La tecnologia Big Data permette di analizzare i dati non appena vengono generati senza nemmeno doverli precedentemente registrare su uno storage.

VARIETÀ (numerosità e diversità delle fonti di provenienza dei dati)

L’80% dei dati sono video, immagini e documenti. In passato venivano analizzati esclusivamente dati strutturati che ben si adattavano a tabelle e database. Al giorno d’oggi il 90% dei dati generati non è strutturato: questo include tweet, foto, dati che riguardano gli acquisti dei clienti… La tecnologia Big Data permette la gestione di dati disomogenei.

VERACITÀ (incertezza dei dati)

Con questo termine si intende la qualità del dato inteso come correttezza e attendibilità. 3,1 trilioni di dollari rappresentano la quantità stimata di denaro che la scarsa qualità dei dati costa all’economia degli Stati Uniti ogni anno. Inoltre, 1 business leader su 3 non si fida delle informazioni che usa per prendere le decisioni.

ESISTE ANCHE LA QUINTA “V”? VALORE. Per Big Data si intende anche la capacità di ottenere un valore maggiore attraverso approfondimenti da analisi superiori. Il vero valore dei big data non deriva dai dati nella loro forma grezza, ma dalle informazioni che risultano dalla loro elaborazione e analisi. 

Big Data

 

I SETTORI PIÙ ATTENTI AI BIG DATA NEL 2017

Per capire quali settori sono più interessati ai Big Data è stata realizzata la ricerca del 2017 “Big Data is now: tomorrow is too late”. Tale indagine è stata condotta dall’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano.

La ricerca mostra come i Big Data abbiano avuto una crescita del 22% arrivando a raggiungere 1.103 milioni di Euro. Tra i settori in qualche modo più attenti a questo tipo di investimento, con una quota che arriva al 28% nel 2017, è il mondo delle banche e della finanza. Anche l’Industria 4.0 con il Manifatturiero dà importanza ai Big Data arrivando ad una quota del 24%. Seguono poi Telco e i Media con una quota del 14%, la PA e tutto il mondo della Smart Health al 7%. Grande Distribuzione Organizzata e il Retail che con il 7% mostrano un interesse crescente per i Big Data così come anche le Utility (6%) e le Assicurazioni (6%). Assicurazioni, Manifatturiero e Servizi crescono con tassi superiori al 25%, Banche, Grande Distribuzione Organizzata e Telco e Media esprimono  tassi di crescita tra il 15% ed il 25%.

I SETTORI CHE LI UTILIZZANO</h3

I Big Data vengono prodotti e sono utilizzabili praticamente in ogni settore. Vediamone alcuni:

BANCHE: dato che esse hanno sempre come obiettivo quello di soddisfare il cliente tenendo però sotto controllo i fattori di rischio, raccolgono migliaia di informazioni. Questi dati sono molto importanti se estrapolati e interpretati correttamente.
MANIFATTURIERO: in questo settore l’utilizzo adeguato dei Big Data permette di migliorare la qualità dei prodotti minimizzando gli sprechi. Queste informazioni consentono di comprendere le problematiche legate a diversi aspetti del settore e di prendere decisioni più adeguate per migliorare la competitività.
– PUBBLICA AMMINISTRAZIONE: essendo quel settore che si occupa della gestione dei servizi pubblici, comprendere a fondo i Big Data e dunque il loro significato, consente di offrire una migliore gestione delle cose pubbliche senza mettere in secondo piano il cittadino.
SANITÀ: è forse questo il settore che può trarre maggiori vantaggi dal comprendere in profondità le informazioni che si celano dietro ai dati massivi. Questo consentirebbe di migliorare le cure per i pazienti in maniera più rapida ed attenta.
RETAIL: usare i Big Data per relazionarsi meglio con la propria clientela? Sfruttando le informazioni dei milioni di dati che si producono ogni giorno in questo settore le aziende sarebbero in grado di gestire al meglio la propria clientela.
Big Data

Credits: Thenextweb.com

 

BIG DATA NEL MARKETING

Abbiamo visto come i Big Data sono utili nei mercati più disparati: banche, manifatturiero, pubblica amministrazione…. Ma nessun settore in cui esiste il marketing può ignorare il cambiamento che i Big Data hanno comportato! Le aziende possono utilizzare alcuni metodi per fare proposte di acquisto sulla base degli interessi di un cliente. Per poter fare ciò vengono raccolti tutti i dati che riguardano la navigazione di un utente, le pagine che ha visitato, gli acquisti portati a termine o solo quelli visti con attenzione. In base a queste informazioni le aziende possono essere in grado di suggerire i prodotti più adatti a quel cliente, rendendo più facile vendere un prodotto o servizio. Le imprese potranno fornire i dati raccolti alle agenzie pubblicitarie, permettendo loro dunque di realizzare delle campagne sempre più ottimizzate, attirando il target mirato. Attraverso l’analisi dei Big Data si possono dunque conoscere meglio i clienti: in base a ciò l’impresa può ascoltare i loro bisogni e capire quali migliorie o quali nuovi prodotti è utile inserire nella propria offerta. 

 

DA DOVE PROVENGONO QUESTI DATI?

A seconda del settore e dell’organizzazione, i Big Data comprendono informazioni provenienti da fonti eterogenee, come fonti pubbliche disponibili, dati di navigazione di siti web, dispositivi mobili, sensori di tipo Internet of Things. Vediamoli con attenzione.

Internet of Things: consiste nella capacità degli oggetti (le “cose”) di collegarsi tra di loro. Essi acquisiscono “intelligenza” grazie alla possibilità non solo di comunicare dati su se stessi, ma anche di accedere ad informazioni da parte di altri dispositivi. Le aziende possono raccogliere questo tipo di dati e decidere quali analizzare subito e quali invece conservare poiché richiedono analisi successive.

Social Media Data: i dati provenienti dalle interazioni sui social network, ad esempio, sono un insieme di informazioni sempre più interessanti, soprattutto per il marketing, l’area vendite e il supporto clienti. Questa tipologia di dati si presenta solitamente sotto una forma destrutturata o semi-strutturata, così oltre alla vastità dei dati, l’ulteriore sfida è quella di riuscire a classificarli.

Big Data e IoT

Credits: opensourceforu.com

 

FONTI: www.sas.com/it,    www.cwi.it,  www.bigdata4innovation.it,  www.cloudtalk.it

Categorie: News

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