1 Settembre 2022

Big Data: cosa sono e perché investire

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Team di Wave Informatica

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Wavepedia

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Uno dei trend topic di maggiore impatto degli ultimi anni sono i Big Data, a cui solitamente ci si riferisce per indicare la raccolta di grosse moli di dati informativi.

Tale definizione è riduttiva: il fenomeno dei Big Data ha avuto, e continua ad avere, un fortissimo impatto, non solo sulle aziende e gli enti che li raccolgono, ma anche sulla società.

Il trend di ricerche su Google sull’argomento “Big Data”, dal 2004 ad oggi

Caratteristiche dei Big Data

In generale, quando parliamo di Big Data parliamo di grosse quantità di informazioni. Non esiste una soglia precisa a cui far riferimento, ma di solito si intende un insieme di dati elevato e complesso, tale da richiedere l’uso di strumenti specifici per raccogliere, gestire e processare le informazioni.

Nel 2001 l’analista Douglas Laney ha definito il modello di crescita dei Big Data basato sulle 3 V, che successivamente sono state ampliate a 5.

Il modello delle 5V dei Big Data

Queste 5 lettere si riferiscono a:

  • Volume: la quantità di dati generati. I dati possono essere generati da varie fonti, come ad esempio sensori fisici, log di sistema, social media, email;
  • Varietà: i dati sono di varie tipologie e hanno diversi livelli di strutturazione;
  • Velocità: non solo la velocità con cui il dato viene raccolto, ma anche i tempi necessari perché i dati vengano analizzati ed elaborati;
  • Veridicità: un dato dovrebbe essere reale, vero, perché un dato “falso” può essere ancora più dannoso di un dato mancante (gli addetti ai lavori dicono “No Data is Better than Bad Data”, cioè “nessun dato è meglio di un dato sbagliato”);
  • Valore: questo è il punto cruciale dei Big Data. Infatti, l’importanza di un dato viene definita in base alla capacità di trasformare quel dato in valore.

Il modello delle 5 V dei Big Data
Il modello delle 5 V dei Big Data

L’analisi dei dati

Perché la raccolta dei dati sia efficace, si procede con l’analisi dei dati, detta anche Big Data analytics.

Si tratta di un processo complesso e delicato che viene messo in atto da una figura professionale specifica, il Data analyst o Analista dati.

Le tipologie di Big Data analytics sono:

  • Analisi descrittiva: descrive la situazione attuale e passata, gli strumenti usati permettono di accedere ai dati, filtrarli, visualizzarli in grafici e con indicatori di prestazione;
  • Analisi predittiva: questa analisi si occupano di ipotizzare cosa può succedere in futuro mediante calcoli matematici e tecniche specifici (forecasting, modelli predittivi, tecniche di regressione…);
  • Analisi prescrittiva: gli strumenti avanzati utilizzano i dati raccolti per proporre soluzioni operative e strategiche;
  • Automated Analytics: questo tipo di analisi sfrutta strumenti che fanno un passo in più rispetto all’analisi prescrittiva, ovvero mettono in atto le azioni proposte autonomamente.

I benefici dei Big Data per le aziende

Oggi i dati possono portare un valore enorme alla tua azienda.

Indipendentemente dal tipo di prodotto/servizio che offri, dal target a cui ti rivolgi o dal contesto economico/sociale in cui operi, la raccolta e l’analisi dei dati possono darti un grosso vantaggio rispetto ai competitor e aiutarti a raggiungere i tuoi obiettivi di business prima e meglio.

Questi di seguito sono solo alcuni esempi di attività e processi aziendali in cui la raccolta e l’analisi di Big Data ti sarà utile:

  • Sviluppo di prodotto: analizzando i comportamenti degli utenti puoi capire quali sono le loro esigenze e realizzare un prodotto che le soddisfi;
  • Manutenzione predittiva: ottimizza costi e tempi di manutenzione grazie a un’analisi predittiva basata sui dati relativi ai guasti meccanici;
  • Customer experience: soprattutto in ambito digitale (siti web, canali social, software e applicazioni) i dati ti servono per migliorare l’esperienza dei tuoi clienti, così da ridurre il tasso di abbandono, creare offerte personalizzate, comunicare più efficacemente e aumentare il livello di fidelity;
  • Machine learning: i dati sono la benzina per i modelli di machine learning, ovvero metodi di apprendimento automatico che le macchine e i sistemi utilizzano per attuare azioni di miglioramento e ottimizzazione (pensa ad esempio all’algoritmo di Facebook e Instagram, progettato per comprendere i tuoi gusti e mostrarti i contenuti più adeguati);
  • Efficienza operativa: grazie ai Big Data puoi ottenere una visione oggettiva sulle performance della produzione. Tempi di realizzazione, resi, feedback dei clienti. Questi dati ti serviranno per ottimizzare i processi attuali e anticipare richieste future;
  • Frodi e sicurezza: l’analisi dei dati relativi a frodi e attacchi ti permetterà di identificare schemi ricorrenti, da usare per predire e neutralizzare le minacce future.

Inoltre, puoi integrare i dati con il tuo Software Gestionale aziendale e visualizzarne report e statistiche durante le fasi operative quotidiane.

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L’approccio data-driven

Un’azienda data-driven prende decisioni basandosi sui dati, e non su intuizioni, sensazioni o emozioni soggettive.

È importante impostare fin da subito un modello data-driven ben ottimizzato, con metriche e KPI chiari, raccogliendo fin da subito tutti i dati necessari e rendendoli disponibili in forme fruibili agli analisti (ad esempio con grafici, report statistici, fogli di calcolo…).

Big Data e privacy, cosa dice il GDPR

L’argomento più spinoso quando si parla di raccolta dati è la privacy.

Gli ultimi scandali, come Cambridge Analytics nel 2018 o le numerose cause legali nei confronti di Google, hanno contribuito a generare un senso di avversione e timore nei confronti dei Big Data, ma come sempre il problema non sta tanto nello strumento quanto nell’uso che se ne fa.

Secondo il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR), entrato in vigore il 24 maggio del 2018 e valido per l’Unione Europea, i dati personali devono essere raccolti e trattati secondo alcune regole, ad esempio: la raccolta deve avvenire in maniera trasparente e solo dopo aver ricevuto il consenso dell’interessato, e la conservazione dei dati deve avvenire per un periodo congruo e per gli scopi indicati nella privacy policy.

Immagine GDPR General Data Protection Regulation

Non approfondiremo in questo articolo la normativa GDPR, che meriterebbe un contenuto a parte.

Tieni solo a mente che il tema del trattamento dei dati va affrontato con professionisti esperti fin da subito, per evitare di violare il regolamento e incorrere in sanzioni.

Come puoi usare Big Data per la tua azienda?

Se stai pensando a come sfruttare i Big Data per la tua impresa, ti consigliamo questo percorso proposto da Semrush nell’articolo: Come usare i Big data: metodo in 4 step per le aziende.

  1. Definizione degli obiettivi: questo è uno step fondamentale, indipendentemente dalle dimensioni o dal settore di riferimento dell’azienda. Ti aiuta a capire dove vuoi andare e costituisce la base su cui prendere decisioni nello step successivo;
  2. Analisi delle fonti: valuterai quali sono le fonti di dati di cui hai bisogno, quali esistono già e quali dovrai implementare. Le fonti possono essere estremamente variegate: sito web aziendale, applicazione mobile, social media, sensori biometrici, IBeacons, tecnologie wearables, IoT, CRM personalizzato e molto altro.
  3. Tecnologie e team di lavoro: affidati ai professionisti migliori per implementare le soluzioni tecnologiche di cui hai bisogno e analizzare i dati. Un’azienda informatica specializzata nello sviluppo di software CRM, BPM, motori di calcolo, software gestionali, machine learning e IoT può aiutarti ad impostare la tua strategia correttamente;
  4. Data Analytics: dopo aver ricevuto i dati, è necessario analizzarli e prendere le decisioni opportune. Oggi esistono oggi varie figure professionali specifiche, come Data Analyst, Data Architect, Database Manager e Data Engineer. Ciò che conta è avere la capacità di interpretare i dati correttamente e generare idee basate sul buon senso, oltre che sui fatti oggettivi.

Conclusioni

Oggi i dati rappresentano l’asset di maggior valore per le aziende che vogliono massimizzare i risultati presenti e futuri.

La gestione di grandi quantità di dati richiede la progettazione e lo sviluppo di metodologie e strumenti complessi, per cui il consiglio è di affidarsi sempre ad aziende e consulenti competenti per non rischiare di sprecare tempo e denaro.

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