Cosa sono i Big Data?

I Big Data si riferiscono all'incredibile quantità di informazioni strutturate e non strutturate che gli esseri umani e le macchine generano: parliamo ogni giorno di petabyte di dati, secondo PwC. Sono i post social che estraiamo per il sentiment dei clienti, i dati dei sensori che mostrano lo stato dei macchinari, le transazioni finanziarie che spostano denaro ad alta velocità. Sono informazioni in quantità massicce e diversificate, e arrivano con una rapidità tale da non lasciare alcuna possibilità agli strumenti e alle procedure di analisi dei dati tradizionali.

Si tratta di informazioni estremamente preziose e meritano di essere analizzate con la massima attenzione. I Big Data offrono la possibilità di estrarre insight da questa vasta raccolta di dati e consentono a un'organizzazione di diventare più efficiente, innovare più velocemente, ottenere maggiori ricavi e vincere sul mercato.

Fortunatamente, i progressi nella tecnologia e negli strumenti di analytics e Machine Learning rendono l'analisi dei big data accessibile a ogni azienda.

Cosa sono i Big Data? Definizioni di big data

I Big Data si riferiscono a set di dati estremamente grandi e complessi che non possono essere facilmente gestiti o analizzati con gli strumenti di elaborazione dei dati tradizionali, in particolare i fogli di calcolo. I Big Data includono dati strutturati, come un database di inventario o un elenco di transazioni finanziarie, dati non strutturati, come post o video sui social, e set di dati misti, come quelli utilizzati per addestrare modelli di linguaggio di grandi dimensioni per l'intelligenza artificiale. Questi set di dati potrebbero includere qualsiasi cosa, dalle opere di Shakespeare ai fogli di calcolo del budget di un'azienda negli ultimi 10 anni.

I Big Data sono aumentati grazie ai recenti progressi tecnologici che hanno ridotto esponenzialmente il costo dell'archiviazione e dell'elaborazione dei dati, rendendo più facile e meno costoso archiviare più dati rispetto a un tempo. Con questo aumento del volume, le aziende possono prendere decisioni aziendali più accurate e precise con i propri dati. Tuttavia, ottenere il massimo valore dai big data non riguarda soltanto l'analisi, la quale rappresenta un ulteriore vantaggio. Si tratta di un intero processo di scoperta che richiede analisti, utenti finali e dirigenti che pongono le domande giuste, riconoscono i modelli, formulano ipotesi informate e prevedono il comportamento.

Quali sono le cinque "V" dei Big Data?

Tradizionalmente, abbiamo riconosciuto i big data da tre caratteristiche: varietà, volume e velocità, note anche come le "tre V". Tuttavia, negli ultimi anni sono emerse due ulteriori V: valore e veridicità.

Queste aggiunte hanno senso perché oggi i dati sono diventati capitale. Pensa ad alcune delle più grandi aziende tecnologiche del mondo. Molti dei prodotti che offrono si basano sui loro dati, che vengono costantemente analizzati per produrre più efficienza e sviluppare nuove iniziative. Il successo dipende da tutte e cinque le V.

• Volume. La quantità di dati è importante. Con i big data, dovrai elaborare volumi elevati di dati non strutturati a bassa densità. Può trattarsi di dati di valore sconosciuto, come feed di dati di X (prima chiamato Twitter), clickstream su una pagina Web o un'app mobile o apparecchiature abilitate per sensori. Per alcune organizzazioni, potrebbero essere decine di terabyte di dati. Per altre, potrebbero essere centinaia di petabyte.
• Velocità. La velocità è la velocità con cui i dati vengono ricevuti e (forse) su cui si agisce. Normalmente, la velocità più elevata dei dati fluisce direttamente nella memoria invece di essere scritta sul disco. Alcuni prodotti intelligenti abilitati per Internet funzionano in tempo reale e richiedono valutazioni e azioni in tempo reale.
• Varietà. La varietà si riferisce ai molti tipi di dati disponibili. I tipi di dati tradizionali erano strutturati e si adattavano perfettamente a un database relazionale. Con l'avvento dei big data, i dati arrivano come nuovi tipi di dati non strutturati. I tipi di dati non strutturati e semistrutturati, come testo, audio e video, richiedono un'ulteriore elaborazione preliminare per ricavare significato e supportare i metadati.
• Veridicità. Quanto sono "veri" i tuoi dati? E quanto ti puoi affidare a loro? L'idea di veridicità nei dati è legata ad altri concetti funzionali, come la qualità dei dati e la loro integrità In definitiva, tutti questi elementi si sovrappongono e indirizzano l'organizzazione a un repository che fornisce dati di alta qualità, accurati e affidabili per potenziare insight e decisioni.
• Valore. I dati hanno un valore intrinseco nel business. Ma sono inutili fino a quando il valore non viene scoperto. Poiché i big data raccolgono una vasta gamma di informazioni e li elaborano in profondità, in qualche punto all'interno di tutte queste informazioni si trovano intuizioni che possono offrire un vantaggio alla tua organizzazione. Questo valore può essere interno, ad esempio processi operativi che potrebbero essere ottimizzati, o esterno, ad esempio suggerimenti sui profili dei clienti che possono massimizzarne il coinvolgimento.

L'evoluzione dei Big Data: passato, presente e futuro

Sebbene il concetto di big data sia relativamente recente, la necessità di gestire data set di grandi dimensioni risale agli anni sessanta e settanta, con i primi data center e lo sviluppo del database relazionale.

Passato. Intorno al 2005, le persone hanno iniziato a rendersi conto della quantità di dati generati dagli utenti tramite Facebook, YouTube e altri servizi online. Apache Hadoop (un framework open source creato appositamente per archiviare e analizzare i set di big data) è stato sviluppato nello stesso anno. Anche NoSQL iniziò a guadagnare popolarità durante questo periodo.

Presente. Lo sviluppo di framework open-source, come Apache Hadoop (e più recentemente Apache Spark) è stato essenziale per la crescita dei big data, poiché li rendono più facili da lavorare e più economici da archiviare. Negli anni successivi, il volume dei big data è salito alle stelle. Gli utenti stanno ancora generando enormi quantità di dati ma non sono solo gli umani a farlo.

Con l'avvento dell'Internet of Things (IoT), più oggetti e dispositivi sono connessi a Internet, raccogliendo dati sui modelli di utilizzo dei clienti e sulle prestazioni del prodotto. L'ascesa del machine learning ha prodotto ancora più dati.

Futuro. Sebbene i Big Data siano arrivati lontano, il loro valore sta crescendo solo di pari passo con l'espansione dell'AI generativa e dell'uso del cloud computing nelle aziende. Il cloud offre una scalabilità davvero elastica, in cui gli sviluppatori possono semplicemente creare cluster ad hoc per testare un sottoinsieme di dati. E i database grafici stanno diventando sempre più importanti, grazie alla loro capacità di visualizzare enormi quantità di dati in un modo che rende gli analytics rapidi e completi.

Vantaggi dei big data

I servizi di Big Data consentono una comprensione più completa di tendenze e modelli, integrando diversi set di dati per formare un quadro completo. Questa fusione non solo facilita l'analisi retrospettiva, ma migliora anche le capacità predittive, consentendo previsioni più accurate e un processo decisionale strategico. Inoltre, se abbinati all'intelligenza artificiale, i big data trascendono gli analytics tradizionali, consentendo alle organizzazioni di sbloccare soluzioni innovative e generare risultati di trasformazione.

Risposte più complete significano più fiducia nei dati, che a sua volta suppone un approccio completamente diverso per affrontare i problemi.

• Insight migliori. Quando le organizzazioni hanno più dati, sono in grado di ricavare insight migliori. In taluni casi, una gamma più ampia avvalora l'istinto di fronte a un insieme più variegato di circostanze. In altri casi, un pool più ampio di dati fa emergere connessioni precedentemente nascoste ed espande prospettive potenzialmente perse. Tutto ciò consente alle organizzazioni di avere una comprensione più completa del come e del perché delle cose, in particolare quando l'automazione consente un'elaborazione più rapida e semplice dei Big Data.
• Processo decisionale. Grazie a insight migliori, le organizzazioni possono prendere decisioni basate sui dati con proiezioni e previsioni più affidabili. Quando i big data si abbinano ad automazione e analisi, si apre un'intera gamma di possibilità, tra cui tendenze di mercato più aggiornate, analisi dei social media e modelli che informano la gestione del rischio.
• Customer experience personalizzate. I Big Data consentono alle organizzazioni di creare i profili dei clienti attraverso una combinazione di dati di vendita dei clienti, dati demografici del settore e dati correlati come l'attività dei social media e il coinvolgimento delle campagne di marketing. Prima dell'automazione e dell'analisi, questo tipo di personalizzazione era impossibile a causa della sua portata; con i big data, questo livello di granularità migliora il coinvolgimento e l'esperienza del cliente.
• Efficienza operativa migliore. Ogni reparto genera dati, anche quando i team non ci pensano. Ciò significa che ogni reparto può trarre vantaggio dai dati a livello operativo per attività come il rilevamento di anomalie di processo, l'identificazione di modelli per la manutenzione e l'uso delle risorse e l'evidenziazione dei driver nascosti di errore umano. Che si tratti di problemi tecnici o di prestazioni del personale, i Big Data forniscono insight sul funzionamento di un'organizzazione e su come può migliorare.

Casi d'uso dei big data

I big data possono aiutarti ad affrontare una serie di attività aziendali, dalla customer experience agli analytics. Ecco alcune di queste attività.

1. Vendita al dettaglio ed e-commerce. Aziende come Netflix e Procter & Gamble usano i big data per anticipare la domanda dei clienti. Costruiscono modelli predittivi per nuovi prodotti e servizi classificando attributi chiave di prodotti o servizi passati e attuali e modellando la relazione tra tali attributi e il successo commerciale delle offerte. Inoltre, P&G utilizza i dati e gli analytics dei focus group, dei social media, dei test di mercato e dei primi rollout nei negozi per pianificare, produrre e lanciare nuovi prodotti.

2. Settore sanitario. Il settore sanitario può combinare numerose fonti di dati internamente, come cartelle cliniche elettroniche, dispositivi indossabili per i pazienti e dati sul personale, ed esternamente, compresi i registri assicurativi e gli studi sulle malattie, per ottimizzare sia le esperienze dei fornitori che dei pazienti. Internamente, i programmi di assegnazione del personale, le supply chain e la gestione delle strutture possono essere ottimizzati con insight forniti dai team operativi. Per i pazienti, l'assistenza immediata e quella a lungo termine possono subire significative variazioni grazie all'impiego di dati che orientano ogni aspetto, quali raccomandazioni personalizzate e scansioni predittive.

3. Servizi finanziari. Quando si parla di sicurezza, non si fa riferimento solo ad alcuni hacker isolati: si affrontano intere squadre di esperti. Gli scenari di sicurezza e i requisiti di compliance sono in continua evoluzione. I big data ti aiutano a identificare pattern nei dati che indicano frodi e ad aggregare grandi volumi di informazioni per rendere i rapporti normativi molto più veloci.

4. Settore manifatturiero. I fattori che possono prevedere guasti meccanici possono essere nascosti tra i dati strutturati, come l'anno, la marca e il modello dell'attrezzatura, oppure nei dati non strutturati che coprono milioni di voci di registro, dati dei sensori, messaggi di errore e letture della temperatura del motore. Analizzando queste indicazioni di potenziali problemi prima che si verifichino, le organizzazioni possono implementare la manutenzione in modo più efficiente in termini di costi e massimizzare i tempi di attività di parti e apparecchiature.

5. Pubblica amministrazione e servizi pubblici. Gli uffici governativi possono potenzialmente raccogliere dati da molte fonti diverse, come i record DMV, i dati sul traffico, i dati della polizia/dei vigili del fuoco, i record delle scuole pubbliche e altro ancora. Ciò può aumentare l'efficienza in modi diversi, come il rilevamento delle tendenze dei conducenti per una gestione ottimizzata delle intersezioni e una migliore allocazione delle risorse nelle scuole. I governi possono anche pubblicare i dati, consentendo una maggiore trasparenza e rafforzando la fiducia del pubblico.

Sfide dei big data

Sebbene i big data offrano molte promesse, non sono privi di sfide.

Innanzitutto, i big data sono... grandi. Sebbene siano state sviluppate nuove tecnologie per agevolare l'archiviazione dei dati, i volumi di dati raddoppiano le dimensioni circa ogni due anni, secondo gli analisti. Le organizzazioni che hanno difficoltà a tenere il passo con i propri dati e a trovare modi per archiviarli in modo efficace non saranno sollevati da una riduzione del volume.

E non è sufficiente archiviare i dati in modo accessibile e conveniente. I dati devono essere utilizzati per essere preziosi e questo dipende dalla cura. I dati curati, ovvero i dati rilevanti per il cliente e organizzati in modo da consentire un'analisi significativa, non appaiono dal nulla. La cura richiede molto lavoro. In molte organizzazioni, i data scientist dedicano dal 50% all'80% del proprio tempo a preparare i dati in modo che possano essere utilizzati in modo efficace.

Una volta che tutti questi dati vengono memorizzati nel repository di un'organizzazione, esistono ancora due sfide significative. In primo luogo, le esigenze di sicurezza e privacy dei dati influiranno sul modo in cui i team IT li gestiscono. Ciò include la conformità alle normative regionali/settoriali, la crittografia e l'accesso basato sui ruoli per i dati sensibili. In secondo luogo, i dati sono utili solo se vengono utilizzati. Creare una cultura basata sui dati può essere difficile, soprattutto se politiche legacy e atteggiamenti di lunga data sono integrati nella cultura. Le nuove applicazioni dinamiche, come analytics self-service, possono cambiare le regole del gioco per quasi tutti i reparti, ma i team IT devono dedicare tempo e impegno all'istruzione, alla familiarizzazione e alla formazione; si tratta di un investimento a lungo termine che produce cambiamenti organizzativi significativi al fine di ottenere insight e ottimizzazioni.

Infine, la tecnologia dei big data sta cambiando rapidamente. Alcuni anni fa, Apache Hadoop era la tecnologia più popolare utilizzata per gestire i big data. Poi Apache Spark è stato introdotto nel 2014. Oggigiorno, una combinazione di tecnologie sta offrendo nuove scoperte nel mercato dei big data. Tenere il passo è una sfida continua.

Come funzionano i big data

I Big Data operano generando insight che evidenziano nuove opportunità e modelli di business. Una volta inclusi i dati, per iniziare sono necessarie tre azioni chiave:

1. Integrazione

I big data riuniscono i dati provenienti da molte origini e applicazioni diverse. I tradizionali meccanismi di integrazione dei dati, come l'estrazione, la trasformazione e il caricamento (ETL) in genere non sono all'altezza del compito. Servono nuove strategie e tecnologie per analizzare i set di big data su scala terabyte o addirittura petabyte.

Durante l'integrazione, devi inserire i dati, elaborarli e assicurarti che siano formattati e disponibili in una forma con cui i tuoi analisti aziendali possano lavorare.

2. Gestione

I Big Data richiedono spazio di archiviazione. La tua soluzione di archiviazione può essere nel cloud, on premise o entrambi. Puoi archiviare i dati in qualsiasi forma desideri e portare i requisiti di elaborazione desiderati e i motori di processo necessari a tali set di dati su richiesta. Molte persone scelgono la loro soluzione di archiviazione in base a dove risiedono attualmente i loro dati. I data lake stanno gradualmente guadagnando popolarità perché supportano i requisiti di calcolo correnti e consentono di aumentare le risorse secondo necessità.

3. Analisi

Il tuo investimento nei big data viene ripagato in base ai dati che analizzi e gestisci. Un'analisi visiva dei tuoi vari set di dati ti offre una visione più chiara. Esplora ulteriormente i dati per fare nuove scoperte. Condividi le tue scoperte con gli altri. Crea modelli di dati con il machine learning e l'intelligenza artificiale. Metti i dati al lavoro per la tua organizzazione.

Best practice per i big data

Per aiutarti nel tuo viaggio con i big data, abbiamo messo insieme alcune best practice chiave da tenere a mente. Ecco le nostre linee guida per costruire una base di big data di successo.

1. Allinea i big data a obiettivi aziendali specifici

Set di dati più estesi ti consentono di fare nuove scoperte. A tal fine, è importante basare nuovi investimenti in competenze, organizzazione o infrastruttura con un forte contesto orientato al business per garantire investimenti e finanziamenti continui. Per determinare se sei sulla strada giusta, chiediti in che modo i big data supportano e abilitano le tue principali priorità aziendali e IT. Gli esempi includono la comprensione di come filtrare i registri Web per comprendere il comportamento dell'e-commerce, derivare il sentiment dai social media e dalle interazioni con l'assistenza clienti e comprendere i metodi di correlazione statistica e la loro rilevanza per i dati di clienti, prodotti, produzione e ingegneria.

2. Attenua la carenza di competenze con standard e governance

Uno dei principali ostacoli per massimizzare il ritorno sul proprio investimento nei Big Data è la carenza di personale qualificato dotato delle competenze necessarie per analizzare i dati. Puoi mitigare questo rischio assicurandoti che le tecnologie, le considerazioni e le decisioni sui big data vengano aggiunte al tuo programma di governance IT. La standardizzazione del tuo approccio ti consentirà di gestire i costi e sfruttare le risorse. Le organizzazioni che implementano soluzioni e strategie sui big data dovrebbero valutare tempestivamente e spesso i propri requisiti in materia di competenze e identificare in modo proattivo eventuali lacune. Queste possono essere affrontate addestrando le risorse esistenti, assumendo nuove risorse e facendo leva sulle società di consulenza.

3. Ottimizza il trasferimento delle conoscenze con un centro di eccellenza

Utilizza un approccio del centro di eccellenza per condividere la conoscenza, controllare la supervisione e gestire le comunicazioni di progetto. Indipendentemente dal fatto che i big data siano un investimento nuovo o in espansione, i costi soft e hard possono essere condivisi all'interno dell'azienda. Sfruttare questo approccio può aiutare ad aumentare le capacità dei big data e la maturità complessiva dell'architettura dell'informazione in modo più strutturato e sistematico.

4. Il miglior risultato è l'allineamento dei dati non strutturati ai dati strutturati

È sicuramente utile analizzare i big data da soli. Ma puoi ottenere insight aziendali maggiori collegando e integrando i big data a bassa densità con i dati strutturati che stai già utilizzando.

Che tu stia acquisendo clienti, prodotti, attrezzature o big data ambientali, l'obiettivo è aggiungere punti dati più rilevanti al tuo master principale e ai riepiloghi analitici, portando a conclusioni migliori. Ad esempio, c'è una differenza nel distinguere tutto il sentiment dei clienti da quello dei migliori clienti. Questo è il motivo per cui molti vedono i big data come un'estensione integrale delle loro capacità di business intelligence, piattaforma di data warehousing e architettura delle informazioni esistenti.

Tieni presente che i processi e i modelli analitici dei big data possono essere basati sia sull'uomo che sulla macchina. Le capacità analitiche dei big data includono statistiche, analisi spaziale, semantica, scoperta interattiva e visualizzazione. Utilizzando modelli analitici, puoi correlare diversi tipi e fonti di dati per creare associazioni e scoperte significative.

5. Pianifica il tuo laboratorio di analisi delle performance

Scoprire il significato nei tuoi dati non è sempre semplice. A volte non sappiamo nemmeno cosa stiamo cercando. È normale. La direzione e l'IT devono supportare questa "mancanza di direzione" o "mancanza di requisiti chiari".

Allo stesso tempo, è importante che analisti e data scientist lavorino a stretto contatto con l'azienda per comprendere le lacune delle conoscenze e i requisiti aziendali essenziali. Per consentire l'esplorazione interattiva dei dati e la sperimentazione di algoritmi statistici, sono necessarie aree di lavoro ad alte prestazioni. Assicurati che gli ambienti sandbox abbiano il supporto di cui hanno bisogno e che siano adeguatamente governati.

6. Allineati al modello operativo cloud

I processi e gli utenti dei big data richiedono l'accesso a un'ampia gamma di risorse sia per la sperimentazione iterativa che per l'esecuzione di lavori di produzione. Una soluzione big data include tutti i tipi di dati, comprese le transazioni, i dati master, i dati di riferimento e i dati riepilogati. Le sandbox analitiche dovrebbero essere create su richiesta. La gestione delle risorse è fondamentale per garantire il controllo dell'intero flusso di dati, inclusi pre e post-elaborazione, integrazione, riepilogo nel database e modellazione analitica. Una strategia di provisioning e sicurezza del cloud pubblico e privato ben pianificata gioca un ruolo fondamentale nel supportare questi requisiti in evoluzione.

Scopri di più sui big data di Oracle

Per le organizzazioni che necessitano di una gestione efficiente e completa dei Big Data, la piattaforma Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Big Data offre un'ampia gamma di funzionalità con un eccezionale rapporto prezzo/prestazioni. Grazie agli strumenti di big data integrati in modo nativo, OCI è una piattaforma di big data completamente gestita, flessibile e con scalabilità automatica, fornita con un modello pay-as-you-go che riunisce tutti i tuoi dati.

Il volume, la velocità e la varietà di big data rendono difficile ricavare insight significativi e intelligence da cui intraprendere azioni, ma le aziende che investono negli strumenti e nelle competenze necessarie per estrarre informazioni preziose dai loro dati possono scoprire una vasta gamma di insight che danno ai responsabili delle decisioni la possibilità di basare la strategia sui fatti, e non sulle congetture.

Domande frequenti sui Big Data

Qual è il significato dei Big Data?

I Big Data si riferiscono a set di dati estremamente grandi e diversi che non sono facilmente gestibili con metodi e strumenti di elaborazione dei dati tradizionali.

Qual è un esempio di big data?

I Big Data sono caratterizzati dalle cinque V, ovvero contengono un grande volume di informazioni, presentano un'elevata velocità o velocità di generazione dei dati, hanno una varietà di tipi di dati e sottolineano il valore e la veradicità dei dati. Le fonti di esempio includono e-mail e testi, video, database, dati dei sensori IoT, post sui social, pagine Web e altro ancora.

Esempi di settori che si basano su un processo decisionale basato sui dati includono sanità, retail, finance e marketing. Nel settore sanitario, i big data possono essere utilizzati per analizzare grandi set di dati e prevedere quando un paziente potrebbe beneficiare di un intervento precoce prima che si sviluppi una malattia come il diabete di tipo 2. Nel retail, i big data possono aiutare a ottimizzare l'inventario e personalizzare offerte e consigli. Nel finance, i big data vengono utilizzati per rilevare le frodi e individuare meglio le tendenze, mentre gli esperti di marketing possono monitorare un enorme volume di dati sui social media non strutturati per rilevare le opinioni e ottimizzare le campagne pubblicitarie.