Il termine “Big Data” si riferisce a enormi set di dati complessi, strutturati e non, che vengono rapidamente generati e trasmessi da un’ampia varietà di fonti.
In parole povere, i Big Data sono gruppi di dati grandi e complessi, in particolare provenienti da varie origini dati. Queste moli di dati sono così voluminosi che i tradizionali software di elaborazione dati non sono in grado di gestirli. Tuttavia, con i mezzi che abbiamo a disposizione oggi, possono essere utilizzati per affrontare problemi aziendali che in passato non sarebbe assolutamente stato possibile affrontare.
Per conoscere i Big Data devi conoscere le tre V su cui si basano.
Volume
La quantità di dati è importante. Con i Big Data, si elaborano volumi elevati di dati non strutturati a bassa densità. Può trattarsi di dati dal valore sconosciuto, come feed di dati di Twitter, flussi di click su una pagina Web o su un’app mobile o apparecchiature abilitate da sensori. Per alcune organizzazioni, potrebbero essere decine di terabyte di dati. Per altri, potrebbero essere centinaia di petabyte.
Velocità
Si intende la velocità con cui i dati vengono ricevuti e (magari) elaborati. Alcuni prodotti intelligenti abilitati a Internet funzionano in tempo reale (o quasi) e richiedono una valutazione e un’azione in tempo reale.
I dati dei sensori dei dispositivi sanitari sono un ottimo esempio. La capacità di elaborare istantaneamente i dati sanitari può fornire a utenti e medici informazioni potenzialmente salvavita.
Varietà
La varietà si riferisce ai molteplici tipi di dati disponibili. I tipi di dati tradizionali erano strutturati e si adattavano perfettamente a un database relazionale. Con l’ascesa dei Big Data, i dati arrivano in nuove tipologie di dati non strutturati. I tipi di dati non strutturati e semi-strutturati, come testo, audio e video, richiedono un’ulteriore pre-elaborazione per ricavare il significato e supportare i metadati.
Il valore e la veridicità dei Big Data
Negli ultimi anni sono emerse altre due “V”: valore e veridicità. I dati hanno un valore intrinseco. Ma non serve fino a quando non viene scoperto quel valore. Altrettanto importante: quanto sono veritieri i tuoi dati e quanto puoi fare affidamento su di essi?
Oggi i Big Data sono diventati fondamentali. Pensa ad alcune delle più grandi aziende tecnologiche al Mondo. Gran parte del valore che offrono deriva dai loro dati, che analizzano costantemente per produrre maggiore efficienza e sviluppare nuovi prodotti.
I recenti progressi tecnologici hanno ridotto esponenzialmente il costo dell’archiviazione e dell’elaborazione dei dati, rendendo più semplice e meno costoso archiviare più dati che mai. Con un volume maggiore di dati ora più economici e più accessibili, puoi prendere decisioni aziendali più accurate e precise.
La storia dei Big Data
Sebbene il concetto stesso di Big Data sia relativamente nuovo, le origini dei grandi “data set” risalgono agli anni ’60 e ’70, quando il mondo dei dati era appena iniziato con i primi data center e lo sviluppo del database relazionale.
Intorno al 2005, le persone hanno iniziato a rendersi conto della quantità di dati generati dagli utenti tramite Facebook, YouTube e altri servizi online. Nello stesso anno è stato sviluppato Hadoop (un framework open source creato appositamente per archiviare e analizzare grandi set di dati). Anche NoSQL iniziò a guadagnare popolarità durante questo periodo.
Lo sviluppo di framework open source, come Hadoop è stato essenziale per la crescita dei Big Data perché li rendono più facili da lavorare e meno costosi da archiviare. Negli anni da allora, il volume dei Big Data è salito alle stelle. Gli utenti stanno ancora generando enormi quantità di dati, e non sono solo gli esseri umani a farlo.
Con l’avvento dell’Internet of Things (IoT), più oggetti e dispositivi sono connessi a Internet, raccogliendo dati sui modelli di utilizzo dei clienti e sulle prestazioni dei prodotti. L’emergere dell’apprendimento automatico ha prodotto ancora più dati.
Sebbene i Big Data siano arrivati lontano, la loro utilità è solo all’inizio. Il cloud computing ha ampliato ulteriormente le possibilità dei Big Data. Il cloud offre una scalabilità davvero elastica, in cui gli sviluppatori possono semplicemente creare cluster ad hoc per testare un sottoinsieme di dati. E anche i database dei grafici stanno diventando sempre più importanti, con la loro capacità di visualizzare enormi quantità di dati in un modo che rende l’analisi rapida e completa.
I vantaggi dei Big Data
I Big Data ti consentono di ottenere risposte più complete perché hai più informazioni.
Risposte più complete portano a maggiore fiducia nei dati, il che si traduce in un approccio completamente diverso di affrontare i problemi.
Vediamo alcuni esempi pratici.
Alcuni casi d’uso
I Big Data possono aiutarti ad affrontare una vasta gamma di attività aziendali, dall’esperienza del cliente all’analisi di dettaglio.
Sviluppo prodotti
Aziende come Netflix e Procter & Gamble utilizzano i Big Data per anticipare la domanda dei clienti. Costruiscono modelli predittivi per nuovi prodotti e servizi classificando gli attributi chiave di prodotti o servizi passati e attuali e modellando la relazione tra tali attributi e il successo commerciale delle offerte. Inoltre, Procter & Gamble utilizza i dati e le analisi di focus group, social media, mercati di prova e lanci di negozi anticipati per pianificare, produrre e lanciare nuovi prodotti.
Manutenzione predittiva
I fattori che possono prevedere i guasti meccanici possono essere profondamente sepolti nei dati strutturati, come l’anno, la marca e il modello dell’attrezzatura, nonché nei dati non strutturati che coprono milioni di voci di registro, dati dei sensori, messaggi di errore e temperatura di motori. Analizzando queste indicazioni di potenziali problemi prima che si verifichino, le organizzazioni possono implementare la manutenzione in modo più conveniente e massimizzare i tempi di attività di parti e apparecchiature.
Esperienza del cliente
La corsa per i clienti è iniziata. Una visione più chiara dell’esperienza del cliente è ora più possibile che mai. I Big Data ti consentono di raccogliere dati da social media, visite Web, registri delle chiamate e altre fonti per migliorare l’esperienza di interazione e massimizzare il valore fornito. Inizia a fornire offerte personalizzate, riduci il tasso di abbandono dei clienti e gestisci i problemi in modo proattivo.
Frodi e conformità
Quando si tratta di sicurezza, non si tratta solo di alcuni hacker, ma di interi team di esperti della truffa online. Gli scenari di sicurezza e i requisiti di conformità sono in continua evoluzione. I Big Data ti aiutano a identificare i modelli nei dati che indicano frode e ad aggregare grandi volumi di informazioni per rendere molto più veloce il reporting normativo.
Apprendimento automatico
L’apprendimento automatico è un argomento caldo in questo momento. E i dati, in particolare i Big Data, sono uno dei motivi di ciò. Ora siamo in grado di “insegnare” alle macchine invece di “programmarle”. La disponibilità di Big Data per addestrare modelli di Machine Learning lo rende possibile.
Efficienza operativa
L’efficienza operativa potrebbe non fare sempre notizia, ma è un’area in cui i Big Data stanno avendo il maggiore impatto. Con i Big Data, puoi analizzare e valutare la produzione, il feedback e i resi dei clienti e altri fattori per ridurre le interruzioni e anticipare le richieste future. Inoltre, possono essere utilizzati anche per migliorare il processo decisionale in linea con l’attuale domanda del mercato.
Innovazione
I Big Data possono aiutarti a innovare studiando le interdipendenze tra esseri umani, istituzioni, entità e processi e quindi determinando nuovi modi per utilizzare tali informazioni. Utilizzare le informazioni dettagliate sui dati per migliorare le decisioni su considerazioni finanziarie e di pianificazione. Esamina le tendenze e ciò che i clienti desiderano per offrire nuovi prodotti e servizi o implementare prezzi dinamici. Ci sono infinite possibilità.
Il futuro dei Big Data
Sebbene i Big Data siano molto promettenti, non sono privi di sfide.
Primo, sono veramente “big”. Sebbene siano state sviluppate nuove tecnologie per l’archiviazione dei dati, i volumi di dati raddoppiano circa ogni due anni. Le organizzazioni lottano duramente per tenere il passo con i propri dati e trovare modi per archiviarli in modo efficace.
Ma non è sufficiente archiviare solo i dati. I dati devono essere utilizzati per essere preziosi e ciò dipende dalla cura con cui si trattano. La pulizia dei dati, o dei dati rilevanti per il cliente e organizzati in modo da consentire un’analisi significativa, richiede molto lavoro. I data scientist trascorrono dal 50 all’80% del loro tempo a curare e preparare i dati prima che possano essere effettivamente utilizzati.
Infine, la tecnologia dei Big Data sta cambiando rapidamente e tenere il passo con essa è una sfida continua.
Come funzionano i Big Data
I Big Data ti offrono nuove informazioni che aprono nuove opportunità e modelli di business. Iniziare prevede tre azioni chiave:
1. Integrare
I Big Data riuniscono dati provenienti da molte origini e applicazioni. I tradizionali meccanismi di integrazione dei dati, come l’estrazione, la trasformazione e il caricamento generalmente non sono all’altezza del compito. Richiede nuove strategie e tecnologie il dover analizzare i Big Data su scala di terabyte o addirittura petabyte.
Durante l’integrazione, è necessario importare i dati, elaborarli e assicurarsi che siano formattati e disponibili in una forma con cui i propri analisti aziendali possano lavorare.
2. Gestire
I Big Data richiedono spazio di archiviazione. Una soluzione di archiviazione può essere nel cloud, in locale o in entrambi i modi. Si possono archiviare dati in qualsiasi forma si desideri e portare i requisiti di elaborazione e i motori di elaborazione necessari a quei set di dati su richiesta. Molte persone scelgono la propria soluzione di archiviazione in base alla posizione in cui risiedono attualmente i propri dati. Il cloud sta gradualmente guadagnando popolarità perché supporta i tuoi attuali requisiti di calcolo e ti consente di aumentare le risorse secondo necessità.
3. Analizza
Un investimento nei Big Data ripaga quando si analizzano e gestiscono i propri dati. Se disponi di Big Data, ottieni chiarezza attraverso un’analisi visiva dei vari set di dati. Esplora ulteriormente i dati per fare nuove scoperte. Condividi le tue scoperte. Crea modelli di dati con machine learning e intelligenza artificiale. Insomma, sfrutta al massimo i tuoi dati.
Best practice per i Big Data
Cosa dovresti fare per sfruttare al massimo una fonte preziosa come i Big Data?
Ecco le migliori linee guida per costruire una solida best practice.
Allinea i Big Data ad obiettivi aziendali specifici
Set di dati più ampi ti consentono di fare nuove scoperte. A tal fine, è importante basare nuovi investimenti in competenze, organizzazione o infrastrutture con un contesto fortemente orientato al business per garantire investimenti e finanziamenti continui del progetto. Per determinare se sei sulla strada giusta, chiediti in che modo i Big Data supportano e abilitano le tue principali priorità aziendali e IT. Gli esempi includono la comprensione di come filtrare i log Web per comprendere il comportamento dell’e-commerce, derivare il sentimento dai social media e dalle interazioni dell’assistenza clienti e comprendere i metodi di correlazione statistica e la loro rilevanza per i dati di clienti, prodotti, produzione e ingegneria.
Evita la carenza di competenze
Uno dei maggiori ostacoli per trarre vantaggio dal tuo investimento nei Big Data è la carenza di competenze. Puoi mitigare questo rischio assicurandoti che le tecnologie, le considerazioni e le decisioni dei Big Data vengano aggiunte al tuo programma di governance IT. Standardizzare il tuo approccio ti consentirà di gestire i costi e sfruttare le risorse. Le organizzazioni che implementano soluzioni e strategie per i Big Data dovrebbero valutare i loro requisiti di competenze in anticipo e dovrebbero identificare in modo proattivo eventuali lacune di competenze.
Sfrutta tutte le potenzialità
Indipendentemente dal fatto che i Big Data siano un investimento nuovo o in espansione, i costi soft e hard possono essere condivisi in tutta l’azienda. Sfruttare questo approccio può aiutare ad aumentare le capacità dei Big Data e la maturità complessiva dell’architettura dell’informazione in un modo più strutturato e sistematico.
Utilizza sia dati non strutturati che dati strutturati
È certamente prezioso analizzare i Big Data da soli. Ma puoi apportare informazioni aziendali ancora maggiori collegando e integrando quelli a bassa densità con i dati strutturati che stai già utilizzando oggi.
Pianifica il tuo discovery lab per le prestazioni
Scoprire il significato dei tuoi dati non è sempre cosa semplice e a volte non sappiamo nemmeno cosa stiamo cercando.
È quindi importante che analisti e data scientist lavorino a stretto contatto con l’azienda per comprendere le lacune e i requisiti chiave delle conoscenze aziendali. Per accogliere l’esplorazione interattiva dei dati e la sperimentazione di algoritmi statistici, sono necessarie aree di lavoro ad alte prestazioni.
Sfrutta il modello operativo cloud
I processi e gli utenti dei Big Data richiedono l’accesso a un’ampia gamma di risorse. Una soluzione Big Data include tutti gli ambiti di dati, comprese transazioni, dati anagrafici, dati di riferimento e dati riepilogati. La gestione delle risorse è fondamentale per garantire il controllo dell’intero flusso di dati, inclusi pre e post-elaborazione, integrazione, riepilogo nel database e modellazione analitica. Una strategia di sicurezza e provisioning del cloud privato e pubblico ben pianificata svolge un ruolo fondamentale nel supportare questi requisiti in continua evoluzione.
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