Caratteristiche dei big Data: volume, velocità, varietà e oltre

I Big Data sono enormi volumi di dati che vengono creati, raccolti e analizzati in tempo reale, provengono da fonti diverse e possono essere utilizzati in vari settori come quello dell’intelligenza artificiale, previsionale e dell’analisi avanzata. La classificazione dei megadati si divide in: non strutturati, semi-strutturati o strutturati. I Big Data hanno come scopo quello di ottimizzare le varie attività aziendali, di potenziare l’assistenza ai clienti e di sviluppare progetti di marketing personalizzati. La gestione big data richiede tool di archiviazioni potenti e innovativi e strumenti di analisi big data come l’intelligenza artificiale, machine learning e piattaforme cloud. Proprio per questi motivi il big data business sta diventando sempre più un elemento fondamentale per la trasformazione digitale e offre diverse opportunità alle aziende di ogni settore.

Tramite l’utilizzo dei Big Data, le organizzazioni possono migliorare le decisioni aziendali, potenziare i processi interni e personalizzare l’esperienza del cliente, creando prodotti e servizi su misura.

Le principali caratteristiche dei Big Data si possono riassumere nelle famose 5 V: Volume, Varietà, Velocità, Veridicità e Valore. Analizziamole nel dettaglio.

Volume: la sfida della dimensione

Quando si parla di dati, è importante considerare il loro volume: ovvero la quantità di informazioni generate e elaborate al secondo. Negli ultimi anni c’è stato un notevole aumento nel volume dei dati prodotti:

1993     471 petabyte

2007     65 exabyte

2014     650 exabyte

2024     0,33 zettabyte (stimato)

Con l’ampia gamma di fonte dati e la diversità di strutture complesse attualmente disponibili, l’integrazione dei dati diventerà sempre più difficile.

• dati di Internet e della telefonia mobile;
• dati dell’Internet delle cose (IoT), inclusi quelli provenienti da sensori GPS e RFID;
• dati settoriali raccolti da aziende specializzate;
• dati sperimentali che possono includere informazioni raccolte tramite dispositivi IoT in progetti di ricerca.

Così come i tipi di dati:

• dati non strutturati: documenti, video, audio, ecc.
• tipi di dati semi-strutturati: software, fogli di calcolo, report
• tipi di dati strutturati

Solo il 20% delle informazioni è strutturato, il che può portare a molti errori se non si adottano strategie efficaci per garantire la qualità dei dati.

Amministrare una tale mole di dati e informazioni richiede un notevole impegno. Un ottimo ausilio è dato dallo storage scalabile, ovvero un sistema di archiviazione flessibile che si adatta alle necessità dell’impresa. Ma non solo, diventa indispensabile anche un’efficiente elaborazione dei dati e la capacità di gestire la loro complessità. Infodati, grazie agli oltre 35 anni di esperienza nel mondo dei big data e business intelligence, offre soluzioni mirate e personalizzabili, per affrontare al meglio le sfide del mercato, come ad esempio l’implementazione di infrastrutture Big Data scalabili e l’utilizzo di tecnologie cloud per gestire grandi volumi di dati.

Velocità: l’importanza della tempestività

Un’altra caratteristica importante dei Big Data è la velocità:  cioè la rapidità con cui i dati vengono generati, raccolti ed elaborati. È fondamentale la tempistica con cui vengono analizzati tali dati, cioè quasi in tempo reale, così da poter prendere decisioni tempestive ed intervenire prontamente se necessario.

In ambito aziendale ci sono moltissime situazioni che evidenziano l’enorme importanza della prontezza nell’esame dei dati: tra queste si distinguono la scoperta delle truffe, il controllo delle performance istantanee e la personalizzazione dell’esperienza del cliente.

La gestione della velocità dei dati è possibile grazie a determinate tecnologie e metodologie. I sistemi di elaborazione dei flussi, o stream, elaborano i dati nel momento in cui vengono creati o ricevuti. Si utilizzano poi per gestire flussi continui di dati, come la messaggistica social o i clic sulle pagine web. Similmente, l’analisi in memoria gestisce i dati in tempo reale, salvandoli direttamente nella memoria centrale e rendendo immediato l’uso del database.

Anche nel caso della Velocità, Infodati può intervenire utilizzando soluzioni di analisi in tempo reale e l’implementazione di piattaforme di elaborazione dati ad alte prestazioni.

Varietà: gestire la complessità dei dati

I Big Data sono generalmente dati complessi, e una loro ulteriore caratteristica è la Varietà, cioè la diversità dei tipi di dati. Questi infatti possono essere strutturati, come un database, semi-strutturati, ad esempio gli atti notarili con frasi fisse che si ripetono, e non strutturati, che possono essere testi generati da macchine industriali, immagini, audio e video.

Questa tipologia di informazioni risulta abbastanza complicata poiché richiede l’impiego di strumentazioni e approcci specializzati per la loro gestione e analisi. Infodati offre diverse opzioni per gestire questa situazione: ad esempio l’utilizzo di data lake per conservare i dati nella loro forma originale senza doverli strutturare preventivamente e l’applicazione delle tecnologie di Natural Language Processing (NLP), oltre all’esecuzione di analisi su immagini e video.  

Veridicità: quanto i dati possono essere affidabili

La quarta caratteristica dei Big Data riguarda la veridicità, cioè la precisione e l’affidabilità dei dati raccolti, che influenza le decisioni aziendali e, di conseguenza, i loro processi. Infatti, le informazioni, a disposizione del Big Data Manager, provengono da molte fonti e, a volte, queste possono essere  improbabili o inaccurate e generare errori, problemi d’integrazione e di analisi dei dati. Per garantire la credibilità dei dati esistono varie strategie e specifiche strumentazioni che aiutano a fare una buona pulizia dei dati, a verificare la loro provenienza, ad aggiornare in tempo reale tutte le informazioni, utilizzando anche strumenti di analisi innovativi come l’intelligenza artificiale e machine learning.

Infodati possiede una vastissima esperienza su questo argomento e lavora costantemente per aiutare le aziende a potenziare la qualità dei dati tramite il data governance e l’utilizzo di strumentazioni per il controllo della qualità dei dati.

Valore: trasformare i dati in insight aziendali

Quest’ultima caratteristica riguarda l’utilità che si può ottenere dall’estrazione dei Big Data: cioè la capacità di ottenere informazioni pratiche e rilevanti dai dati raccolti.  

Il vero potenziale dei Big Data riguarda la trasformazione dei dati in informazioni che possono aiutare le aziende a prendere decisioni migliori, a ridurre i costi e, di conseguenza, ad aumentare la capacità produttiva, creando un vantaggio competitivo significativo. Infatti, non basta solo estrarre e raccogliere i dati, ma servono degli strumenti avanzati per effettuare un’analisi efficace che si basa su 3 diverse tipologie: analisi descrittiva, predittiva e prescrittiva. L’analisi descrittiva riguarda l’interpretazione dei dati storici, per capire meglio il passato, mentre quella predittiva cerca di prevedere gli eventi futuri. Infine, abbiamo quella prescrittiva che suggerisce cosa si dovrebbe fare per raggiungere gli obiettivi prefissati. Grazie a queste diverse analisi, l’azienda può ottenere il massimo potenziale delle informazioni, evitando gli errori del passato ed effettuando previsioni future e proiezioni sull’andamento aziendale. 

Le imprese possono impiegare i Big Data nella pratica per potenziare i propri processi di business e anche ottimizzare le attività operative internamente e creare nuovi prodotti o servizi migliorando l’interazione con la clientela.