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I big data sono emersi negli anni ’90 con l’avvento di internet e la diffusione delle pratiche aziendali digital-first. Le organizzazioni hanno avuto accesso a un flusso di punti dati sulle funzioni aziendali, sui clienti e sui settori nel loro complesso. I big data sono costituiti da data set grandi e complessi che sono cresciuti e si sono espansi al di là delle capacità operative dei tradizionali sistemi di gestione dei dati.
I big data spesso includono non solo grandi set di dati strutturati tradizionali, ma anche dati semi-strutturati e non strutturati in una varietà di formati.
Ora le aziende possono raccogliere dati affidabili in una varietà di formati, tra cui file audio, pagine web, processi interni, transazioni con i clienti e altro ancora. Data la complessità dei big data, servono strumenti e risorse diversi per raccogliere, gestire e analizzare correttamente tutte le informazioni.
L’emergere e la crescita continua dei big data negli ultimi decenni ha offerto alle organizzazioni enormi opportunità di scoprire nuovi insight e migliorare il processo decisionale.
In questo articolo analizzeremo le caratteristiche uniche dei big data e come, se sfruttati in modo efficace, possono aiutare le organizzazioni a migliorare l’efficienza, innovare e crescere.
I big data si riferiscono a data set grandi e complessi che possono includere dati strutturati, come i dati di inventario, e dati non strutturati come file audio o contenuti dei social media. Poiché questi data set sono enormi e continuano a crescere nel tempo, spesso non possono essere contenuti nei tradizionali sistemi di gestione dei dati.
Negli ultimi anni, anche i costi di archiviazione dei dati sono diminuiti, il che significa che le organizzazioni possono archiviare e conservare più dati. Se da un lato questo aumenta il potenziale per ricavare insight, dall’altro ha anche aumentato la complessità. Oggi le organizzazioni hanno bisogno di più strumenti analitici e competenze per estrarre insight da questi grandi data set e prendere decisioni aziendali ben ponderate.
I big data sono una raccolta di grandi quantità di data set diversificati e complessi. Funziona raccogliendo grandi volumi di dati da varie fonti, spesso in tempo reale. Queste fonti di dati includono metriche sui processi aziendali interni, il sentiment dei clienti, l’engagement e altro ancora.
La velocità di raccolta dei dati comporta la necessità di elaborare una tonnellata di informazioni. Per gestire tutto questo, i data engineer e i data analyst devono elaborare e strutturare i dati utilizzando sistemi di cloud computing specializzati che dispongono di maggiore capacità di storage e calcolo rispetto ai sistemi tradizionali. Per dare un senso a tutti i dati, le organizzazioni utilizzano il machine learning e pratiche specializzate di machine learning per analizzarli in modo efficace. Le organizzazioni cercano schemi e trend nei dati per supportare processi decisionali aziendali trasformativi.
Per ottenere il massimo dai big data e avere un impatto efficace sul potenziale aziendale, le organizzazioni hanno adattato le pratiche e i processi relativi ai dati. Oggi le organizzazioni riconoscono di avere bisogno delle funzionalità di raccolta, elaborazione, archiviazione e analisi dei dati più potenti e aggiornate.
I big data hanno cinque caratteristiche chiave, note come le “Cinque V dei big data”, che illustrano la differenza tra i big data e i data set tradizionali. Le V sono: volume, velocità, varietà, veridicità e valore. Analizziamole una a una:
Oggi le organizzazioni devono archiviare, gestire e analizzare più dati. Con più informazioni a disposizione, le organizzazioni devono adattarsi per utilizzare e gestire al meglio i propri dati in continua crescita.
Oggi le organizzazioni creano i dati più velocemente che mai. Questa realtà spinge le organizzazioni a elaborare e analizzare i dati a una velocità maggiore, spesso in tempo reale, per prendere decisioni rapide e di grande impatto. I clienti si aspettano anche un feedback quasi istantaneo sui prodotti consigliati da acquistare. Per rimanere al passo con le richieste dei clienti, le organizzazioni devono adattarsi.
I big data includono diversi formati di dati, tra cui dati non strutturati come testo a forma libera, immagini, video e altro ancora. Sono inclusi anche i dati strutturati, come i fogli di calcolo, e i dati semi-strutturati come i dati dei sensori. La gestione di questa varietà richiede database e strumenti flessibili per consentire un’analisi dei dati completa.
L’accuratezza è un problema dei big data. A causa delle molteplici fonti e tipologie e della quantità totale di dati, il potenziale di errore è elevato. Tuttavia, l’affidabilità dei dati è essenziale per analisi accurate e processi decisionali ben informati. Le organizzazioni devono assumersi la responsabilità di garantire la qualità dei dati attraverso attività di pulizia, convalida e verifica dei dati.
Dati accurati e di alta qualità possono fornire un notevole valore aziendale, aumentare i ricavi, scoprire efficienza e stimolare l’innovazione. Riconoscere dove si può trovare valore potenziale nei big data può aiutare le organizzazioni a formare una strategia più efficace per sfruttarli.
I big data hanno il potere di migliorare notevolmente le operazioni aziendali, portando a risultati aziendali ottimizzati. I vantaggi dei big data includono:
I big data consentono alle organizzazioni di prendere decisioni più informate e strategiche. Per la gestione della supply chain, le organizzazioni possono analizzare in modo efficace e metodico data set complessi, sviluppando previsioni affidabili per gestire meglio le esigenze di approvvigionamento dell’inventario e di ordinazione. L’uso dell’automazione e di insight in tempo reale può aumentare ulteriormente l’impatto aziendale complessivo.
Le organizzazioni possono analizzare i dati dei clienti per comprenderne meglio le esigenze e i comportamenti. Questo consente alle organizzazioni di creare campagne su misura per ogni tipo di cliente, mettendo al centro le sue esigenze specifiche. Le organizzazioni possono sviluppare profili dei clienti per fornire una personalizzazione su misura basata su informazioni demografiche, coinvolgimento nel marketing e altro ancora.
In tutte le organizzazioni, ogni dipartimento può sfruttare i dati per ottimizzare le operazioni. Questo può includere la semplificazione dei processi e la riduzione degli sprechi utilizzando l’analisi dei big data per prevedere le esigenze di manutenzione, prevedere le tendenze, implementare miglioramenti dei processi e organizzare i turni del personale.
I big data aprono le porte alle funzionalità di analisi predittiva e previsione. Con i big data, le organizzazioni possono analizzare le tendenze, i comportamenti dei clienti, il feedback dei clienti e le tendenze di mercato più ampie per migliorare i prodotti esistenti o svilupparne di nuovi.
Anche se i big data hanno cambiato in modo significativo il modo in cui le organizzazioni ottengono insight significativi sul loro business, non sono esenti da sfide. Di seguito presentiamo alcune delle difficoltà più diffuse che le organizzazioni affrontano in relazione ai big data.
Le leggi e i regolamenti in costante evoluzione rappresentano una sfida significativa. Le organizzazioni devono conformarsi a varie leggi sulla privacy e la sicurezza, come GDPR e HIPAA, il che può essere difficile quando i data set sono grandi e in costante crescita. I clienti si aspettano inoltre che le aziende proteggano i loro dati personali. Questo aumenta la pressione sulle aziende perché adottino misure di sicurezza per proteggere i dati dei clienti.
A una maggiore quantità di dati si accompagnano maggiori esigenze di storage e risorse di elaborazione. La gestione di questi strumenti di storage richiede risorse specializzate e costose. Anche con i servizi cloud, l’archiviazione e la gestione di tutti questi dati sono impegnative e richiedono molte risorse. Le organizzazioni devono reclutare talenti specializzati in grado di connettersi e collaborare in modo efficace con la forza lavoro esistente.
Con l’afflusso di grandi quantità di dati complessi, le organizzazioni hanno bisogno di dipendenti specializzati, compresi data analyst e data engineer, per gestire e comprendere i dati. Avere i dati è una cosa, ma avere i dipendenti giusti per interpretarli, identificare schemi e dare suggerimenti è dove risiede il vero valore. Le organizzazioni hanno inoltre bisogno di leader aziendali esperti di tecnica che siano disposti a prendere decisioni innovative e data-driven che vanno oltre un foglio di calcolo o un istinto familiare.
È difficile combinare efficacemente più tipi di fonti di dati. Ad esempio, i retailer potrebbero cercare di combinare i dati di vendita nei punti vendita e i dati sui clic del sito web, o utilizzare i dati di acquisto e spedizione per supportare meglio una richiesta del cliente; un sistema sanitario potrebbe dover combinare cartelle cliniche elettroniche, risultati delle analisi e assicurazione per formare un piano di trattamento completo per un paziente. Tali integrazioni richiedono nuovi strumenti e tecnologie per gestire questo afflusso di dati, data analyst specializzati e altre risorse IT.
Varie funzioni aziendali di diversi settori possono utilizzare i big data per raggiungere grandi obiettivi. Ecco alcuni esempi di come i big data supportano i diversi settori:
Le organizzazioni sanitarie e le aziende farmaceutiche possono sfruttare i big data per supportare la loro missione rispettando i requisiti normativi. Possono migliorare l’esperienza del paziente e del fornitore di assistenza sanitaria combinando vari data set per ottenere una visione olistica della salute del paziente. I big data possono combinare cartelle cliniche elettroniche, anamnesi familiare, dati provenienti da dispositivi indossabili, informazioni assicurative e altro ancora per influenzare il percorso di cura del paziente. I dati relativi alle esigenze di pianificazione e alle forniture mediche possono contribuire a ottimizzare la gestione del personale sanitario e le operazioni della supply chain. Inoltre, la data governance end-to-end può aiutare le assicurazioni e i fornitori di assistenza sanitaria a soddisfare rigorosi requisiti di privacy.
In ambito finanziario, le organizzazioni possono utilizzare i big data per analizzare le abitudini di spesa di un cliente e individuare possibili furti di identità in tempo reale. Facendo un passo avanti, possono implementare ulteriori funzionalità di sicurezza per l’autenticazione. Avere una visione completa delle transazioni e altre informazioni sul cliente può aiutare le organizzazioni a rimanere allineate ai requisiti di sicurezza e conformità in continua evoluzione. Le organizzazioni finanziarie possono servire meglio i propri clienti utilizzando i dati per analizzare le abitudini di spesa dei clienti. Possono utilizzare queste informazioni per consigliare offerte specializzate che aiutino i clienti a raggiungere i loro obiettivi finanziari.
Gli insight ricavati dai big data possono aiutare a realizzare azioni di marketing efficaci e mirate. Monitorando i percorsi e i modelli di spesa dei clienti, i retailer possono comprendere meglio le esigenze e i desideri dei clienti. Possono utilizzare questi insight per sviluppare campagne di marketing personalizzate con consigli specifici per i prodotti. Possono anche gestire meglio le operazioni della supply chain, le previsioni di vendita e altri fattori, e migliorare lo sviluppo dei prodotti in base al feedback dei clienti.
Le aziende manifatturiere possono trarre insight dai big data per migliorare la fabbricazione, le catene di montaggio, la gestione della supply chain e altro ancora. Ad esempio, le organizzazioni possono utilizzare i dati dei sensori per prevedere quando è necessaria la manutenzione ordinaria, prevedere i guasti delle apparecchiature per prevenire i tempi di fermo e ridurre la spesa complessiva per le riparazioni. Identificando gli schemi che prevedono quando si verificherà un malfunzionamento prima che si verifichi, le aziende manifatturiere possono pianificare e allocare le risorse in modo più efficace.
Le organizzazioni e i servizi pubblici possono utilizzare i big data per comprendere meglio le esigenze delle persone. Le organizzazioni possono superare le preoccupazioni relative alla sicurezza, ad esempio mettendo insieme i dati sul traffico e suoi comportamenti di guida per ottimizzare le carreggiate e migliorare la manutenzione stradale. Questo può aiutare le pubbliche amministrazioni ad accelerare i miglioramenti, rafforzando tra le persone la fiducia nelle istituzioni.
Per aiutare le organizzazioni a rimanere focalizzate e a non perdersi in un eccesso di informazioni, l’analisi dei dati dovrebbe supportare obiettivi di business chiari. L’allineamento delle attività analitiche alle priorità può ridurre al minimo false partenze e vicoli ciechi, consentendo ai leader aziendali di ottenere insight di alto valore più rapidamente.
Dati di bassa qualità o irrilevanti possono portare a decisioni sbagliate. Ad esempio, un retailer potrebbe fare previsioni di vendita insoddisfacenti se il data set include record duplicati, vendite di prodotti diversi dal prodotto analizzato o dati troppo vecchi per essere ancora utili. Le organizzazioni devono adottare solidi framework di governance dei dati e strumenti e tecniche di qualità dei dati affidabili in modo che i dati siano tempestivi, accurati e pertinenti.
Con l’espansione del volume dei dati, le organizzazioni devono aumentare la capacità di storage, il personale e i processi IT per supportare la gestione e l’analisi dei dati su scala di petabyte e oltre. Le moderne soluzioni scalabili includono sistemi di storage distribuiti, data lake basati su cloud e framework di elaborazione avanzati in grado di scalare automaticamente le risorse secondo necessità, con la massima efficienza.
La protezione dei dati sensibili e la conformità alle normative in evoluzione in materia di privacy e conformità richiedono l’implementazione di linee guida efficaci per il trattamento dei dati. Normative importanti come GDPR e HIPAA richiedono rigorose misure di sicurezza per prevenire violazioni dei dati confidenziali dei clienti. I clienti vogliono avere la certezza che i propri dati siano al sicuro, quindi proteggere quei dati è una priorità assoluta per qualsiasi azienda.
Data scientist, team IT e leader aziendali devono collaborare per utilizzare i dati al fine di raggiungere gli obiettivi aziendali. Le tecniche per creare una cultura dei dati ampia e collaborativa includono la creazione di team interfunzionali, progetti di innovazione interni e competition. Altre idee includono favorire progetti pilota di nuovi strumenti o processi, rendere disponibili risorse di apprendimento esterne e condividere suggerimenti, tecniche e risultati attraverso sessioni lunch-and-learn.
I big data sono complessi e comprendono data set diversificati e variabili. Anche se questo è un vantaggio per le organizzazioni perché può generare un flusso continuo di potenziali insight, può anche essere difficile per le organizzazioni archiviare e analizzare i dati in modo efficace per generare risultati di valore.
In prospettiva, le capacità dei big data, come i dati veri e propri, continueranno a crescere. La continua evoluzione delle tecnologie e degli strumenti di analisi dei big data promuoverà l’innovazione e solleverà considerazioni etiche. Le aziende dovranno confrontarsi con il modo in cui archiviano, gestiscono e analizzano i dati in modo etico.
Le innovazioni AI e ML, tra cui l’elaborazione del linguaggio naturale e l’AI generativa nell’analisi dei dati, diventeranno sempre più una realtà dominante. Questo permetterà agli utenti meno tecnici di “porre direttamente le domande sui dati”, senza bisogno di convertire le domande del business in codice. Di conseguenza, le decisioni potranno essere migliori e più rapide. L’Internet delle cose, in cui più dispositivi nella rete di un’organizzazione forniscono dati provenienti dai sensori, e l’edge computing, in cui l’elaborazione dei dati viene eseguita alla periferia, genereranno più dati e aumenteranno la necessità di automatizzare le azioni.
In breve, la parola chiave che descrive il futuro dei big data è “di più”. Più dati, più strumenti, più fame di insight e più valore per le organizzazioni che imparano a padroneggiarli.
1. Storage e gestione dei dati: Archiviare e gestire enormi data set, strutturati, non strutturati o semi-strutturati. Le tecnologie includono file system distribuiti, database NoSQL, data warehouse e data lake.
2. Elaborazione dei dati e compute: Trasferire i dati tra database relazionali. Raccolgono, aggregano e spostano in modo efficiente i dati da fonti diverse a un archivio dati centralizzato.
3. Data warehouse e analytics: Facilitare la lettura, la scrittura e la gestione di data set di grandi dimensioni tramite cloud data warehouse altamente scalabili, serverless ed economici.
4. Visualizzazione dei dati e reporting: Utilizzate dai team di business intelligence, queste dashboard interattive consentono la visualizzazione dei dati, il reporting e analisi affidabili.
5. Machine learning e AI: Grazie alla potenza di calcolo avanzata, questi tipi di software basati su algoritmi trovano schemi e insight nei big data.
6. Orchestrazione e gestione: Creare, pianificare e monitorare i flussi di lavoro in modo programmatico tramite sistemi open source per automatizzare la distribuzione, la scalabilità e la gestione delle applicazioni.
I big data hanno data set grandi e diversificati con dati provenienti da una varietà di formati, tra cui testo, audio e video. Poiché non è strutturato, non si adatta facilmente o in modo pulito a un database tradizionale e ha quindi bisogno di un’elaborazione più robusta per fornire valore.
I dati tradizionali sono costituiti da dati strutturati con parametri chiari e possono essere facilmente archiviati e analizzati all’interno di database tradizionali standard.
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