Il mondo non ha mai prodotto così tanti dati, soprattutto a causa della digitalizzazione. Smartphone, social network, media sociali, servizi online, oggetti connessi, ecc. La massa di informazioni che transita ogni giorno sul web è assolutamente gigantesca e aumenta in modo esponenziale con il tempo. Questo è ciò che chiamiamo Big Data. Una volta che questi dati sono archiviati, possono essere trattati e poi analizzati con l’aiuto di strumenti avanzati, offrendo così numerosi vantaggi alle organizzazioni che sanno come utilizzarli.
Che cos’è il Big Data?
Il Big Data, che si può tradurre come « megadati » o anche « dati voluminosi » in italiano, si riferisce all’insieme dei dati di grande volume, raccolti e quindi memorizzati su una base numerica. Possono poi essere analizzati e utilizzati dalle organizzazioni, nell’ambito di strategie di marketing e commerciali, ad esempio. Il Big Data non può essere gestito con tecniche classiche di trattamento dei dati, ma richiede sistemi e strumenti molto avanzati.
Questi megadati sono caratterizzati dai 3 V:
- Volume (la quantità di dati)
- Varietà (i diversi tipi di dati)
- Velocità (velocità di trattamento dei dati)
A queste tre caratteristiche identificate dall’analista Doug Laney nel 2001, si sono aggiunti altri V, come la Veracità, il Valore e la Variabilità.
In sintesi, il termine Big Data comprende i dati voluminosi, ma anche il loro immagazzinamento, la loro analisi, la loro condivisione, nonché gli strumenti e le tecniche utilizzati per il trattamento e l’analisi di tutta questa massa di informazioni.
I tipi di Big Data
Dati strutturati
Questi sono dati che hanno una struttura e un formato fissi, definiti, organizzati allo scopo di facilitare il loro trattamento e la loro analisi. Può, ad esempio, trattarsi di dettagli su una persona o un dipendente di un’azienda, presentati in modo strutturato (nome, indirizzo, sesso, età, posizione, salario, ecc.).
Dati non strutturati
Questi sono dati non organizzati, quindi senza un formato definito o una struttura propria (foto, video, file audio, commenti, ecc.). La loro analisi è più difficile e richiede molto più tempo rispetto a quella dei dati strutturati.
Dati semi-strutturati
Questi possono contenere entrambi i formati di dati precedenti (strutturati e non strutturati). Sono dati non organizzati, ma che possono essere associati a dati organizzati.
Perché il Big Data è importante?
Il Big Data presenta vantaggi per una vasta gamma di organizzazioni, che vanno dalle aziende ai professionisti della salute, passando per le istituzioni finanziarie, governative e educative. È importante non per la quantità di dati che rappresenta, ma piuttosto e soprattutto per il modo in cui questi dati vengono utilizzati. Infatti, se utilizzato nel modo giusto, il Big Data è in grado di analizzare in modo molto preciso fatti passati, prevedere eventi e raccomandare azioni.
Nell’ambito di un’azienda, ad esempio, apporta un miglioramento delle operazioni, una modellazione del comportamento dei clienti, un’ottimizzazione del servizio al cliente, un affinamento delle strategie commerciali e di marketing, un miglioramento dell’esperienza cliente, una migliore identificazione dei rischi potenziali e la messa in opera di soluzioni efficaci per contrastarli.
Alla fine, il Big Data genererà un calo dei costi, una presa di decisioni migliore e più rapida, la creazione di prodotti/servizi che rispondono alle esigenze dei clienti, portando così a un aumento della redditività. Costituisce quindi un vantaggio competitivo importante per le organizzazioni che sanno come utilizzarlo.
Gli strumenti principali del Big Data
Gli strumenti del Big Data stanno migliorando costantemente per poter seguire l’evoluzione rapida, importante e costante di questa massa di dati gigantesca. Tra i più conosciuti, possiamo citare Hadoop, Cassandra, Apache Spark, Storm e RapidMiner. Questi software hanno lo scopo di trattare e analizzare il Big Data, con diverse funzionalità aggiuntive a seconda dello strumento scelto.
