Cosa sono i big data e perché sono importanti?

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Big Data è un termine sulla bocca di tutti oggi giorno, ma la maggior parte forse ancora si starà chiedendo:” cosa sono i big data e perché sono importanti?

Con il termine  “big data” si è soliti riferirsi a dati informatici di enormi quantità.

Spesso molto complessi, questi dati risultano impossibili da elaborare con i  normali metodi tradizionali. 

Storia dei Big Data

I big data sono arrivati in auge all’inizio degli anni 2000, quando Doug Laney li ha classificati con tre “V” rispettivamente per Volume-Velocità-Varietà

Volume: i dati vengono raccolti da diverse fonti tramite dispositivi intelligenti (IoT),video, social media eccetera.

In passato, il costo di questo procedimento sarebbe stato insostenibile per chiunque e la stessa archiviazione inattuabile.

Oggi è tutto decisamente più accessibile, grazie a piattaforme specifiche specializzate.

Velocità: La crescita di internet e della tecnologia di rete in generale permette che i flussi di dati siano tempestivi ed a una velocità senza precedenti, quasi in tempo reale.

Varietà: I dati tradizionali di un tempo  erano strutturati e si adattavano ad un database relazionale.

Oggi invece i Big Data sono dei dati non strutturati o semistrutturati sotto forma di testo, audio e video, eccetera.

Essi richiedono dunque un’ elaborazione preliminare per comprenderne il contenuto.

Qual è l’obiettivo dei Big Data?

L’estrazione e l’utilizzo dei Big Data  è la vera chiave competitiva per le aziende di oggi.

Le competenze e le tecnologie di Analytics del giorno d’oggi permettono di trasformare i dati grezzi in informazioni di valore per i reparti di marketing.

Inoltre, la loro rilevanza è confermata anche dai numeri: il mercato Analytic continua a crescere e la gestione dei Big Data si conferma ai vertici tra le priorità di investimento delle aziende oggigiorno.

Analizzare grandi moli di dati permette di generare strategie di vendita più consapevoli, in ambito business e non solo. 

Dalla comunicazione con il cliente all’efficientamento dei processi produttivi, passando per la gestione dei flussi e delle emergenze, i Big Data hanno un impatto decisivo su tutti questi processi.

Quali sono i vantaggi dei Big Data?

Le aziende oggi utilizzano i Big Data Analytics come vera e propria fonte di valore, ovvero per incrementare il fatturato, ampliare il pacchetto clienti, creare nuovi servizi e prodotti e, in ultima analisi e dunque aumentare i profitti.

cosa sono i big data e perché sono importanti

A livello sociale, i big data ci vengono in aiuto per misurare con più precisione parametri come la qualità della nostra vita, fungono da collante per creare nuovi posti di lavoro e modelli di business, ma soprattutto sono uno strumento principe  nella comprensione di fenomeni complessi, da quelli economico-sociali a quelli fisici e naturali.

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Big data analytics

Il  2020 a causa della pandemia di COvid-19  ha generato un rallentamento nello sviluppo del settore della Data Science e dei Big Data Analytics. 

Precedentemente segnati da anni di crescita a doppia cifra superiore al 20%, il 2020 fa registrare un brusco rallentamento al mercato.

Ma cosa significa sviluppare una progettualità di Advanced Analytics? 

L’analisi dei big data, anche detta “big data analytics”, utilizza tecniche di analisi su enormi volumi di dati.

L’obiettivo è quello di riuscire a descrivere eventi o situazioni, identificare dei pattern o delle tendenze e trasformare così i dati in informazioni utili per ottimizzare le decisioni aziendali.

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Molte sono le imprese che mettono a disposizione strumenti di business intelligence e di analytics in grado di gestire questi dati.

Grazie a tecnologie della medesima branca  come il machine learning, l’ analitica predittiva, l’ elaborazione del linguaggio naturale e il data mining  è oggi possibile analizzare grandi volumi di dati di diversi tipi ed estrarre informazioni rilevanti per i più svariati settori e utili a diversi fini.

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Categorie principali di data analytics

È possibile distinguere quattro categorie principali di data analytics:

Analisi descrittiva: essenziale nella realizzazione di report effettua un’analisi riassuntiva e appunto descrittiva degli eventi e consente di avere una visione globale di un contesto o di una situazione rispondendo alla domanda: “Cosa è successo?“;

Analisi predittiva: tra le tipologie di data analytics più utilizzate, essa consente di identificare le tendenze, le correlazioni o delle relazioni causa-effetto tra dati. 

Permette di delineare degli scenari di sviluppo futuri in differenti contesti o situazioni, consentendo di determinare “Cosa potrebbe accadere in futuro

Analisi prescrittiva: fortemente coadiuvata con il machine learning e dunque all’ intelligenza artificiale è oggi possibile non solo fare delle previsioni relativamente a risultati specifici, ma anche riguardo alle azioni ottimali da intraprendere.

L’analisi prescrittiva consente di comprendere “Cosa succederebbe se scegliessimo l’opzione X“, risparmiando così le risorse che verrebbero impiegate per testare  tutte le altre soluzioni a disposizione e consentendo di effettuare la scelta più efficace fin dall’inizio. 

Tale analisi consente di rispondere alla domanda “Come potremmo rispondere ad un evento futuro?

Analisi diagnostica: serve a identificare nello specifico il perché di qualcosa o di un dato evento, consentendo di trovare le cause che lo hanno caratterizzato

Le aziende specifiche usano tecniche di data mining per determinare le cause di un trend o  di determinati avvenimenti, per poter identificare, ripetere e ottimizzare le azioni che hanno portato a dei risultati positivi. 

Questo genere di analisi consente di rispondere a domande come “Perché qualcosa è successo?“.

Qual è un esempio di Big Data?

Sui social media  viene condivisa una serie infinita di dati, da esperienze personali, preferenze, dubbi e opinioni su ogni tema e nei più svariati modi (sotto forma di testo, commento, foto, video, messaggio privato o utilizzando strumenti classificativi come gli hashtag.

Ecco che i social media sono dunque delle fonti preziose di dati, che aziende in diversi settori sfruttano ogni giorno per ottimizzare i propri prodotti e servizi e rispondere alle esigenze e aspettative espresse dai consumatori .

Un altro settore ad esempio è quello della brand reputation.

Essa viene monitorata attraverso l’analisi di tutti i dati pubblicati dagli utenti sul brand online.

Il monitoraggio del sentiment e l’analisi delle opinioni attorno alla marca e ai relativi prodotti offre all’azienda una grande mole di dati da cui trarre informazioni ed elaborare strategie per migliorare la propria offerta.

Tutto ciò che concerne i Big Data è dunque in forte e rapida evoluzione nonché protagonista del presente e del prossimo futuro.

Davide Cassaghi

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