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BIG DATA

Big Data: cosa sono e come le aziende competono con le Big Data analytics

Gestire la moltiplicazione dei dati, ovvero i Big Data, significa anche saper usare strumenti di analisi dei dati adeguati. Ecco quali tecnologie e quali competenze servono per diventare più competitivi e far crescere rapidamente il business

22 Set 2019

Laura Zanotti

Che cosa sono i Big Data? Cos’è la Big Data analytics?

Sono domande che oggi si sentono sempre più spesso, soprattutto in Italia, dove da poco i big data sono diventati un must per tutte le aziende italiane. Vediamo quindi nel dettaglio di dare una definizione ed una spiegazione semplice al concetto di Big Data.

Cosa sono i Big Data e cos’è la Big Data analytics

I big data (grandi dati) sono una quantità crescente di informazioni che la trasformazione digitale del business sta creando e facendo circolare dentro e fuori alle aziende. I Big Data, ad esempio, vengono dai  sensori integrati in migliaia di oggetti che, collegati alla Rete, oggi chiamiamo Internet of Things; secondo il McKinsey Global Institute oggi sono già più di 30 milioni, collegati in rete e utilizzati nel settore automobilistico, industriale, nei servizi pubblici, o nella vendita al dettaglio e il numero ogni anno lievita del 30%.

Al di là dei flussi di dati prodotti dai sistemi informatici e dalle infrastrutture a supporto della produzione, della distribuzione e dell’erogazione dei servizi, i big data sono un fenomeno associato a un’evoluzione massiva degli usi e delle abitudini della gente. Ogni volta che usiamo un computer, accendiamo lo smartphone o apriamo una app sul tablet, sempre e comunque lasciamo una nostra impronta digitale fatta di dati.

Nel 2001, Doug Laney descrisse in un report il Modello che descrive in modo sintetico i Big Data con 3V: Volume, Velocità e VarietàUn modello semplice per definire i nuovi dati generati dell’aumento delle fonti informative e più in generale dall’evoluzione delle tecnologie. Oggi il paradigma di Laney è stato arricchito dalle variabili di Veridicità e Variabilità e per questo si parla di 5V.

Big Data Analytics: dai browser ai social qual è il significato

I Big Data, infatti, vengono anche dalla multimedialità sempre più spinta che ha origine dal proliferare di dispositivi fissi e mobili che usiamo per vivere e per lavorare. La familiarità con il videosharing e una cultura dell’immagine che porta le persone a condividere ogni tipo di scatto fotografico aiuterà chi saprà gestire questa mole di dati a capire ancora meglio gusti e tendenze, orientando meglio le decisioni.

I Big Data vengono anche dai social media, e da tutto il traffico di opinioni e di pensieri che transita dai vari sistemi di CRM, dalla cassa di un supermercato che striscia una carta fedeltà a una telefonata che arriva a un call center.

A differenza di molte mode tecnologiche, infatti, i Big Data non sono un trend ma una necessità gestionale. E lo sono per qualsiasi tipo di organizzazione. Quei data set crescenti che sembrano far esplodere i database aziendali saranno le chiavi della competitività, della crescita del business e dell’innovazione. In che modo?

  • aiutando a capire le reazioni dei mercati e la percezione che questi hanno dei brand
  • identificando i fattori chiave che muovono le persone ad acquistare un certo servizio o un determinato prodotto
  • segmentando la popolazione per personalizzare quanto più possibile le strategie d’azione
  • abilitando nuove sperimentazioni consentite dalla disponibilità di dati inediti
  • guadagnando in predittività, grazie a uno storico di informazioni talmente ad ampio raggio e puntuale da consentire simulazioni molto più che verosimili
  • abilitando nuovi modelli di business

Anche in Italia il mercato dei Big Data cresce: dei Big Data Analytics in salute, che continua il trend positivo degli ultimi tre anni anche nel 2018, raggiungendo un valore complessivo di 1,393 miliardi di euro, in crescita del 26% rispetto all’anno precedente. (Fonte: Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence – Politecnico di Milano). Il business, infatti, c’è e si vede.

Secondo il Polimi, si sta affermando l’analisi in real time (fast data): significa che vengono integrate in tempo reale diverse fonti informative in streaming, soprattutto in ambito IoT: tra queste ricordiamo real-time advertising (il programmatic), fraud detection (rilevamento delle frodi), predictive maintenance (manutenzione preventiva), new product development.

Quali sono le tecnologie per i Big Data Analitycs?

Nel 2018, il 45% della spesa in Analytics è dedicata ai software (database e strumenti per acquisire, elaborare, visualizzare e analizzare i dati, applicativi per specifici processi aziendali), il 34% ai servizi (personalizzazione dei software, integrazione con i sistemi informativi aziendali, consulenza di riprogettazione dei processi) e il 21% alle risorse infrastrutturali (capacità di calcolo, server e storage da impiegare nella creazione di servizi di Analytics).

Esempi e stato dell’arte dei Big Data: Web 2.0 e analisi della nostra anima digitale

La maggior parte delle persone ha solo una vaga idea di quanto Google abbia una conoscenza profonda di tutto quello che cerchiamo on line, oppure di quanto Facebook conosca (di tutto e di più) su amici, sentimenti, preferenze, sogni e bisogni della sua grande community?

Anche se non glielo abbiamo mai detto, Google sa riconoscere le nostre generalità, profilandoci in base alle nostre modalità di navigazione per proporci pubblicità assolutamente mirate da rasentare la personalizzazione su misura. Per tutta quella metà del cielo che ha scelto Android, MountainView sa sempre dove siamo stati, dove abbiamo viaggiato, sostato, mangiato o pernottato.

Facebook, invece, con il suo miliardo di iscritti, sa persino quando una storia d’amore è arrivata a un punto critico. Sulla base degli aggiornamenti di stato delle bacheche (ogni minuto sono pubblicati 3,3 milioni di post), l’azienda può prevedere se un rapporto è destinato a durare, con una precisione inquietante. Per non parlare di Twitter che ogni 60 secondi movimenta 347mila tweet e che ha sviluppato una API (Application Program Interface) che consente a terze parti di accedere a ognuno di questi (per definizione tutti pubblici): si tratta di dati non strutturati, scandagliati da nuove tecniche di sentiment analysis che riescono a capire le emozioni contenute nelle informazioni testuali, aiutando i decisori (aziendali e politici) a capire dove va il vento dell’opinione pubblica.

Ma non sono solo Google, Facebook o Twitter a tracciare qualsiasi nostra azione digitale: i Big Data sono la linfa del business anche per Bing, per Yahoo, per Amazon e per qualsiasi Internet Provider che in ogni momento conosce le pagine che visitiamo (anche quando crediamo di farlo in modalità nascosta).

Esempi nel mondo: il lato analitico delle smart city

Passando all’ordine pubblico, le smart city stanno diventando un fulgido esempio di Big Data Management e dei Big Data Analyst.  Grazie ai lampioni sensorizzati, la PA riesce a gestire meglio i picchi del traffico e a monitorare l’inquinamento. La polizia può ricostruire i percorsi automobilistici sospetti analizzando le telecamere a circuito chiuso (CCTV) sempre più onnipresenti fuori dai locali e dalle banche. Per la raccolta differenziata si usano tag RFID che rendono cassonetti, mastelli e sacchetti connessi e comunicanti.

Secondo gli analisti di McKinsey, in Europa le amministrazioni pubbliche da una buona gestione dei Big Data possono ottenere risparmi nell’ordine di 100 miliardi di euro, incrementando l’efficienza operativa. Una cifra che potrebbe aumentare a dismisura se i Big Data fossero utilizzati anche per ridurre le frodi e gli errori, traguardando la trasparenza fiscale.

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Esempi di Big Data in Italia: Big Data Analysis anche nel retail

I ricercatori hanno rilevato come nella distribuzione i retailer che fanno uso dei Big Data hanno aumentato i propri margini del 60%. In che modo?

Analizzando i comportamenti di acquisto, ovvero lo scontrino, associato alla carta fedeltà e alle varie interazioni con le promozioni, gli annunci, l’e-mail marketing, le eventuali newsletter che si ricevono periodicamente e periodicamente si aprono. Tutto questo rappresenta una montagna di informazioni da collezionare e da analizzare per definire un’offerta sempre più a misura di cliente. Dal punto di vista dei servizi associati alla geomarketing e geolocalizzazione (beacon, NFC, app, touch point interattivi) generano Big Data che, se ben gestiti, secondo gli esperti consentirebbero di generare qualcosa come 600 miliardi di dollari favorendo un surplus dei consumi.

Big Data Management significa andare oltre l’elaborazione degli ordini, implementando nuovi sistemi a supporto delle campagne di marketing arrivando a gestire meglio i programmi fedeltà attraverso un monitoraggio dei feed back registrati da ogni singola promozione, lancio di prodotto, iniziativa ma anche potendo gestire le richieste di garanzia o i reclami, arrivando a raggiungere una visione a 360 gradi dei clienti, dei prodotti e di qualsiasi operazione commerciale.

Anche i mercati digitali sono conversazioni

La questione con i Big Data non è tanto la loro quantità, quanto la capacità delle aziende di riuscire ad analizzare nel modo corretto i dati disponibili. La formula è di tipo conversazionale e si sviluppa in tre tempi: interrogazione, risposta e visione di dettaglio. Algoritmi sempre più sofisticati consentono di intercettare e interpretare ogni flusso digitale che sta percorrendo o ha percorso la Rete. È questo il progresso tecnologico che sta rivoluzionando i modelli di business.

“La maggior parte delle aziende sta catturando solo una porzione ridotta delle potenzialità associate ai Big Data – sottolinea Alessio Botta, partner di McKinsey & Company, responsabile delle attività di advanced analytics per l’area del Mediterraneo -. Il motivo non è solo un problema di budget associato agli investimenti necessari ma anche, e soprattutto, di competenze. Sul mercato ci sono ancora pochi Big Data manager capaci di valorizzare le informazioni e i dati presenti in azienda”.

Come spiegano gli esperti, l’ambito è ancora nuovo e la capacità di abbracciare più livelli informativi e più orizzonti di analisi richiede una preparazione che ancora non ha uno storico. Non solo: servono doti relazionali, comunicative e di leadership, attitudine al lavoro di team, capacità di analisi e di problem solving.

A tal fine, l’ultimo report di McKinsey (“The age of analytics”) identifica quattro tipologie di profili che saranno sempre più richiesti dalle aziende:

  1. i data architect, cioè coloro che progettano i sistemi di dati e i relativi workflow
  2. i data engineer, in grado di identificare le soluzioni basate sui dati e di sviluppare prodotti di scouting e di analisi mirati
  3. i data scientist, che analizzano i dati grazie ad algoritmi sempre più sofisticati
  4. i business translator, figure bimodali che dispongono di conoscenze tecniche e di competenze relative al business

I trend per il 2019

I ricercatori del Politecnico hanno individuato le tendenze che stanno trasformando lo scenario dell’analisi dei dati nelle organizzazioni. Ecco i trend da conoscere.

È ora dei Real Time Analytics

La velocità emerge oggi come una delle principali fonti di vantaggio competitivo. Svolgere analisi in tempo reale permette di avere visibilità interna dei processi e azioni automatizzate e permette lo sviluppo di nuovi prodotti e servizi, dai wearable devices alle auto a guida autonoma.

Oltre Hadoop

Hadoop, piattaforma software open source per l’elaborazione di elevate moli di dati in modalità parallela, si è affermato negli ultimi anni come standard tecnologico. Oggi però l’ecosistema open source si è arricchito di tecnologie e complessità, al fine di gestire al meglio analisi in tempo reale e Machine Learning. Si affermano così nuovi standard tecnologici, come Apache Spark (motore di elaborazione nel cluster Hadoop) e Apache Kafka (sistema di stream processing). Competenze di questo tipo sono ancora rare nelle grandi aziende italiane.

Hybrid Cloud

Il Cloud ibrido, ovvero la possibilità di connettere il proprio ambiente privato con uno o più sistemi di Public Cloud, crea una flessibilità maggiore, limita i movimenti dei dati e consente l’esecuzione degli Analytics dove i dati sono memorizzati. Ne derivano numerosi benefici: riduzione dei costi, d maggiore agilità e migliore gestione dei requisiti legali in termini di privacy e confidenzialità dei dati.

Inoltre assume crescente interesse il tema dell’Edge Computing, ovvero un’architettura con risorse distribuite che avvicina specifiche elaborazioni ed analisi al luogo dove le informazioni vengono effettivamente raccolte, in particolare dai sensori.

La rivoluzione del Machine Learning

Sviluppare algoritmi di Machine Learning significa sia estrarre valore dai dati sia utilizzare fonti tradizionali in un modo nuovo. Ad esempio, Utilizzare il Machine Learning può portare ad anticipare il comportamento dei clienti, aumentare l’efficacia del sistema di prevenzione delle frodi; analizzare in maniera intelligente immagini o video.

Queste soluzioni grazie ai Big del web svolgono già un ruolo di primo piano nella nostra vita quotidiana, ma sono agli albori nelle organizzazioni.

Monetizzare i dati

Dataset Search è un motore di ricerca creato da Google per aggregare e indicizzare le banche dati presenti sul web. La mossa riflette la volontà di mettere a disposizione i dati a pagamento, fornendo così la materia prima necessaria per sviluppare e addestrare gli algoritmi più innovativi.

Si parla quindi di Data as a Service, e di una nuova figura emergente nel mercato, gli Information Provider.

Data Literacy

Data Literacy, o information literacy, significa saper interpretare correttamente i dati e raccontare un fenomeno attraverso di essi.

L’importanza di questa competenza è sempre più chiara alle aziende, in particolar modo ai ruoli manageriali, ai quali viene richiesto di costruire un processo decisionale data-driven. La diffusione della Data Literacy passa attraverso una maggiore diffusione delle figure professionali legate ai dati e dei corsi di studio per formarli. Si diffondono anche strumenti che permettono all’utente di business di gestire in autonomia il processo d’interrogazione dei dati (Self-Service Data Analytics)

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Come imparare a gestire i big data

Vuoi diventare un data scientist, e lavorare con i big data? Il modo migliore per imparare è quello di fare un corso o un master. Esistono molti master validi e utili, che ti permettono di imparare il mestiere dei big data, e a conoscere ed utilizzare gli strumenti più efficaci, e le competenze tecniche necessarie, per l’analisi dei grandi dati, su larga scala.

Se non sai ancora come sfruttare il potenziale dei dati nella tua azienda, ne conosci il loro valore strategico e non sai sfruttarlo, il percorso BIG DATA & ANALYTICS STRATEGY di osservatori.net potrebbe essere la soluzione.

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