I big data sono uno strumento potente che le aziende possono utilizzare per acquisire una comprensione più profonda dei loro clienti, dei loro prodotti e del mercato in cui operano.
Sfruttando i big data, le aziende possono prendere decisioni più informate, ottimizzare i processi e prevedere le tendenze future. Diamo un’occhiata a come i big data possono essere utilizzati per migliorare le operazioni aziendali.
Che cosa sono i Big Data?
I big data sono una combinazione di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, solitamente raccolti dalle organizzazioni e dalle grandi aziende, che possono essere estratti per ottenere informazioni e utilizzati in progetti di machine learning, modellazione predittiva e altre applicazioni di analisi avanzate.
I sistemi che elaborano e archiviano i big data sono diventati una componente comune delle architetture di gestione dei dati nelle organizzazioni, insieme a strumenti che supportano l’utilizzo dell’analisi dei big data. I big data sono spesso caratterizzati dalle tre V:
- il grande volume di dati;
- l’ampia varietà di tipi di dati che vengono archiviati nei sistemi di big data;
- la velocità con cui gran parte dei dati viene generata, raccolta ed elaborata.
Queste caratteristiche sono state identificate per la prima volta nel 2001 da Doug Laney, allora analista presso la società di consulenza Meta Group Inc. Gartner li ha ulteriormente resi popolari dopo aver acquisito Meta Group nel 2005. Più recentemente, sono state aggiunte molte altre V a diverse descrizioni di big data, tra cui veridicità, valore e variabilità.
Sebbene i big data non corrispondano a un volume specifico di dati, le implementazioni di big data spesso coinvolgono terabyte, petabyte e persino exabyte di dati creati e raccolti nel tempo.
Perché i Big Data sono importanti?
Le aziende utilizzano i big data nei loro sistemi per migliorare le operazioni, fornire un migliore servizio clienti, creare campagne di marketing personalizzate e intraprendere altre azioni che, in ultima analisi, possono aumentare entrate e profitti. I business che li utilizzano in modo efficace detengono un potenziale vantaggio competitivo rispetto a quelli che non lo fanno, perché sono in grado di prendere decisioni aziendali decisamente più rapide e informate.
Ad esempio, i big data forniscono preziose informazioni sui clienti, che le aziende possono utilizzare per perfezionare le operazioni di marketing, la pubblicità e le promozioni al fine di aumentare il coinvolgimento del target e i tassi di conversione. Sia i dati storici che quelli in tempo reale possono essere analizzati per valutare le preferenze in evoluzione dei consumatori o degli acquirenti aziendali, consentendo alle aziende di diventare più reattive ai desideri e alle esigenze degli stessi.
I big data vengono utilizzati, per esempio, anche dai ricercatori medici per identificare segni di malattia e fattori di rischio e dai medici per aiutare a diagnosticare malattie e condizioni specifiche nei pazienti. Inoltre, una combinazione di dati provenienti da cartelle cliniche elettroniche, siti di social media, web e altre fonti può fornire alle organizzazioni sanitarie e alle agenzie governative informazioni aggiornate su minacce o focolai di malattie infettive.
Ecco alcuni altri esempi di come i big data vengono utilizzati dalle organizzazioni:
- Nel settore energetico, i big data aiutano le compagnie petrolifere e del gas a identificare potenziali luoghi di perforazione e monitorare le operazioni del gasdotto; allo stesso modo, le utility lo usano per tracciare le reti elettriche.
- Le società di servizi finanziari utilizzano sistemi di big data per la gestione del rischio e l’analisi in tempo reale dei dati di mercato.
- I produttori e le società di trasporto si affidano ai big data per gestire le loro catene di approvvigionamento e ottimizzare i percorsi di consegna.
- Altri usi governativi dei big data includono la risposta alle emergenze, la prevenzione della criminalità e le iniziative per rendere sempre più smart le città in cui viviamo.
Altri esempi di Big Data
I big data provengono da una miriade di fonti: alcuni esempi sono i sistemi di elaborazione delle transazioni, i database dei clienti, i documenti, le e-mail, le cartelle cliniche, i registri dei flussi di clic su Internet, le app mobile e i social network. Includono anche dati generati dalle macchine, come file di registro di rete e server, nonché dati provenienti da sensori su macchine di produzione, apparecchiature industriali e dispositivi Internet of Things.
Oltre ai dati dei sistemi interni, gli ambienti di big data spesso incorporano dati esterni su consumatori, mercati finanziari, condizioni meteorologiche e del traffico, informazioni geografiche, ricerche scientifiche e altro ancora. Anche le immagini, i video e i file audio sono forme di big data e molte applicazioni di questi comportano lo streaming di dati che vengono elaborati e raccolti su base continua.
Le “V” dei Big Data
Il volume è la caratteristica più comunemente citata dei big data. Un ambiente di big data non deve per forza contenere una grande quantità di dati, ma la maggior parte lo fa a causa della natura dei dati raccolti e archiviati. I flussi di clic, i registri di sistema e i sistemi di elaborazione dei flussi sono tra le fonti che in genere producono enormi volumi di dati su base continuativa.
I big data comprendono anche un’ampia varietà di tipi di dati, inclusi i seguenti:
- dati strutturati, come transazioni e registrazioni finanziarie;
- dati non strutturati, come testi, documenti e file multimediali;
- dati semi strutturati, come log del server Web e dati in streaming provenienti dai sensori.
Potrebbe essere necessario archiviare e gestire insieme vari tipi di dati in sistemi di big data. Inoltre, le applicazioni Big Data spesso includono più set di dati che potrebbero non essere integrati in anticipo. Ad esempio, un progetto di analisi dei big data può tentare di prevedere le vendite di un prodotto correlando i dati su vendite passate, resi, recensioni online e chiamate al servizio clienti.
La velocità si riferisce alla velocità con cui i dati vengono generati e devono essere elaborati e analizzati. In molti casi, i set di big data vengono aggiornati in tempo reale o quasi in tempo reale, invece degli aggiornamenti giornalieri, settimanali o mensili effettuati in molti data warehouse tradizionali. Anche la gestione della velocità dei dati è importante poiché l’analisi dei big data si espande ulteriormente nell’apprendimento automatico e nell’intelligenza artificiale (AI), dove i processi analitici trovano automaticamente modelli nei dati e li utilizzano per generare approfondimenti.
Altre caratteristiche dei big data
Guardando oltre le tre V originali, ecco i dettagli su alcune delle altre che ora sono spesso associate ai big data:
- La veridicità si riferisce al grado di accuratezza dei set di dati e alla loro affidabilità. I dati grezzi raccolti da varie fonti possono causare problemi di qualità dei dati, spesso difficili da individuare. Se non vengono corretti attraverso processi di pulizia, i dati errati portano a errori di analisi che possono minare il valore delle iniziative di analisi aziendale. I team di gestione e analisi dei dati devono quindi assicurarsi di disporre di informazioni sufficientemente accurate per produrre risultati validi.
- Alcuni data scientist e consulenti aggiungono la componente del valore all’elenco delle caratteristiche dei big data. Non tutti i dati raccolti hanno un reale valore e non tutti portano a vantaggi aziendali. Di conseguenza, le organizzazioni devono confermare che i dati si riferiscono a questioni aziendali rilevanti prima di utilizzarli nei progetti di analisi dei big data.
- La variabilità si applica spesso anche a insiemi di big data, che possono avere più significati o essere formattati in modo diverso in data sources separate; un fattore che complica ulteriormente la gestione e l’analisi dei big data.
La sfida dei Big Data
In connessione con i problemi di capacità di elaborazione, la progettazione di un’architettura di big data è una sfida comune per aziende e istituzioni. Anche l’implementazione e la gestione di sistemi di big data richiedono nuove competenze rispetto a quelle tipicamente possedute dagli amministratori di database e dagli sviluppatori.
Entrambi questi problemi possono essere risolti utilizzando un servizio cloud, ma i responsabili IT devono tenere d’occhio l’utilizzo dello stesso per assicurarsi che i costi non sfuggano di mano. Inoltre, la migrazione dei set di dati locali e l’elaborazione dei carichi di lavoro nel cloud è spesso un processo complesso.
Altre sfide nella gestione dei sistemi di big data includono rendere i dati accessibili a data scientist e analisti, specialmente in ambienti distribuiti che includono un mix di diverse piattaforme e archivi. Per aiutare gli analisti a trovare i dati rilevanti, i team di analisi e gestione dei dati stanno creando sempre più cataloghi che incorporano funzioni di gestione dei metadati e di derivazione dei dati. Anche il processo di integrazione di insiemi di big data è spesso complicato, in particolare quando la varietà e la velocità dei dati sono fattori determinanti.
La chiave per un’efficace strategia di Big Data
In un’organizzazione, lo sviluppo di una strategia per i Big Data richiede una comprensione degli obiettivi aziendali e dei dati attualmente disponibili per l’uso, oltre a una valutazione della necessità di dati aggiuntivi per raggiungere gli obiettivi. I passi da compiere includono quanto segue:
- dare priorità ai casi d’uso e alle applicazioni pianificate;
- identificare nuovi sistemi e strumenti necessari;
- creazione di una roadmap di distribuzione;
- valutare le competenze interne per vedere se sono necessarie riqualificazioni o assunzioni.
Per garantire che i set di big data siano puliti, coerenti e utilizzati correttamente, anche un programma di governance dei dati e dei relativi processi di gestione della qualità dei dati devono essere priorità. Altre best practice per la gestione e l’analisi dei big data includono la focalizzazione sulle esigenze aziendali rispetto alle tecnologie disponibili e l’utilizzo della visualizzazione dei dati per facilitare la scoperta e l’analisi.
Sei alla ricerca di un partner affidabile che possa guidare la tua impresa verso i benefici dei Big Data? Demiware è la soluzione adatta.
Diamo valore al tuo processo decisionale e alla tua organizzazione del lavoro attraverso le nostre competenze informatiche. La nostra sfida è aiutarti a rendere realtà le tue idee, in modo semplice e ottimizzato, attraverso il supporto dell’innovazione tecnologica.
Ecco come Demiware può soddisfare le esigenze IoT del tuo settore:
- Web app/Mobile app: applicazioni web, iOS e Android
- Assistenza legale: supporto legale per il tuo dipartimento IT
- Realtà aumentata/virtuale: progetti AR e VR nel perfetto environment
- Modellazione 3D/software: CAD/CAM, stampa 3D, sviluppo di modelli 3D
- Internet of Things: sistemi integrati e applicazioni su dispositivi personalizzati
- Intelligenza artificiale BigData: chatbot, datawarehouse e analisi dei dati