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Big Data

Cosa sono e perché sono importanti

Big Data è un termine che si riferisce ad un ampio volume di dati - strutturati e non - che sommergono quotidianamente un'azienda. Ciò che conta però non è la quantità di dati, ma come vengono utilizzati: possedere big data significa analizzarli per ottenere le informazioni necessarie a prendere le migliori decisioni aziendali.

Storia dei big data e considerazioni attuali

Sebbene il termine big data sia relativamente nuovo, la tendenza a raggruppare e immagazzinare ampi volumi di informazioni, per un eventuale analisi futura, è molto antica. Il concetto prende piede nei primi anni 2000 quando Doug Laney, analista di settore, formula la ormai nota definizione delle tre V dei big data:

  • Volume. Le organizzazioni raccolgono dati da una grande varietà di sorgenti, incluse transazioni finanziarie, social media, sensori o machine-to-machine. In passato lo storage sarebbe stato un problema, ma le nuove tecnologie (qualiHadoop) ci facilitano il compito. 
  • Velocità. I dati fluiscono ad una velocità senza precedenti e vanno perciò gestiti in maniera tempestiva. L'uso sempre più comune di Tag RFID (identificazioni a radiofrequenza), sensori e smart metering (sistemi di telelettura di contatori), stanno aumentando la necessità di gestire fiumi di dati in tempo reale o quasi.
  • Varietà. I dati arrivano in qualsiasi tipo di formato - da dati strutturati e numerici in database tradizionali a non strutturati come: documenti di testo, email, video, audio, dati ticker e transazioni finanziarie.

In SAS, consideriamo due ulteriori dimensioni:

  • Variabilità. L'aumento esponenziale della velocità e della varietà dei dati va unito al fatto che i flussi possono essere altamente inconsistenti e con picchi periodici. Forse è una tendenza dei social media? Gestire i picchi di dati giornalieri, stagionali o innescati da eventi può essere una vera sfida. E, in caso di dati non strutturati, lo è ancora di più.
  • Complessità. Al giorno d'oggi i dati arrivano da molteplici fonti, il che rende difficile collegare, abbinare, ripulire e trasformare i dati trasversali. Tuttavia, è necessario connettere e correlare le relazioni, le gerarchie e i collegamenti se non si vuole che i dati sfuggano di mano.

Il grande potenziale dei Big Data

La quantità di dati che viene creata e immagazzinata a livello globale è quasi impensabile ed è in continua crescita. Questo significa che raccogliere le informazioni chiave dai dati aziendali diventa sempre più importante.

Eppure solo una piccola percentuale di questi viene analizzata.

Ma cosa significa questo per le aziende? Come si potrebbe fare un uso migliore delle informazioni grezze che transitano ogni giorno nella propria organizzazione?


Perchè i Big Data sono importanti?

L'importanza dei big data dipende solo dal loro utilizzo: aziende ed enti possono raccogliere dati da qualiasi fonte e analizzarli per trovare risposte che permettono di 1) tagliare i costi, 2) ridurre i tempi, 3) sviluppare nuovi prodotti e ottimizzare l'offerta e 4) prendere decisioni più consapevoli.
Quando ai big data si uniscono gli analytics è possibile:

  • Determinare, quasi in tempo reale, le cause di guasti, avarie o difetti.
  • Creare offerte nei punti vendita basate sulle abitudini dei clienti.
  • Ricalcolare interi portafogli di rischio in pochi minuti.
  • Individuare comportamenti fraudolenti prima che colpiscano la propria organizzazione.

 

I Big Data nel mondo di oggi

I big data – e il modo in cui le organizzazioni gestiscono e ottengono informazioni da essi – stanno cambiando il modo in cui il mondo utilizza i dati che derivano dal business. Scopri di più sull'impatto dei big data.

 
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Chi utilizza i big data?

I big data vengono prodotti e (spesso) utilizzati praticamente in ogni settore.
Scopri come ogni impresa può trarre beneficio da questa incredibile massa di informazioni.

Banche

Con enormi volumi di informazioni che arrivano da innumerevoli fonti, le banche sono costrette a trovare delle vie sempre più innovative per la gestione dei big data. Capire e soddisfare il cliente è molto importante, così come minimizzare i fattori di rischio e frode, mantenendo la conformità regolamentare. Le preziose informazioni apportate dai big data richiedono agli istituti finanziari di essere sempre un passo avanti in termini di advanced analytics.

Education

Fornire agli educatori informazioni corrette e strutturate, può avere un impatto significativo sul sistema scolastico, su studenticurricula. Analizzando i big data si possono identificare studenti a rischio, assicurarsi che gli alunni stiano facendo progressi adeguati e sviluppare un sistema di valutazione migliore a supporto di insegnanti e dirigenti.

Pubblica amministrazione

Quando la pubblica amministrazione è in grado di sfruttare e applicare gli analytics ai propri big data, guadagna terreno significativo in termini di gestione di servizi pubblici, come ad esempio la gestione dei problemi di viabilità o di prevenzione del crimine. E permette alle amministrazioni di offrire una maggior tutela e trasparenza sulle questioni quali finanze e privacy.

Sanità

Cartelle cliniche. Piani terapeutici. Informazioni su medicinali soggetti a prescrizione. Quando si tratta di assistenza sanitaria, velocità e accuratezza devono procedere di pari passo. E con la trasparenza necessaria a soddisfare le normative più rigorose. Quando i big data vengono gestiti efficacemente, i fornitori di assistenza sanitaria possono svelare informazioni nascoste in grado di migliorare le cure degli assistiti.

Manifatturiero

Grazie alle informazioni fornite dai big data, le aziende manifatturiere possono spingere su qualità e produzione minimizzando gli sprechi - un processo che è la chiave del mercato altamente competitivo dei nostri giorni. I produttori che lavorano in un sistema basato sugli analytics sono sempre di più, il che significa risolvere i problemi più rapidamente e prendere decisioni di business più agili.

Retail

La relazione con i clienti è fondamentale nel Retail e il miglior modo per farlo è attraverso i big data. I retailer devono conoscere come gestire al meglio la propria clientela, rendere più efficaci le transazioni e sapere come mantenere ad un livello adeguato il volume degli affari. Al cuore di tutto ciò si trovano i big data.

Big data in azione: UPS

Essendo una compagnia costantemente in movimento, UPS immagazzina un grande volume di dati - la maggior parte dei quali derivano dai sensori posizionati sui propri veicoli. Questi dati, non solo monitorano le performance quotidiane, ma hanno anche causato un'importante metamorfosi nella struttura dei percorsi dei conducenti UPS. L'iniziativa è stata chimata ORION (On-Road Integration Optimization and Navigation), ed è probabilmente il maggior progetto di ricerca cooperativa al mondo. Fa affidamento sui dati forniti dalle mappe online per riconfigurare in tempo reale i ritiri e le consegne di un conducente.

Il progetto aspira a risparmiare 32 milioni di litri di carburante tagliando 137 milioni di chilometri dalle rotte quotidiane. UPS stima che se ogni conducente risparmiasse anche solo un miglio al giorno, la compagnia risparmierebbe 30 milioni di dollari.

 È importante ricordare che il vero valore dei big data non deriva dai dati nella loro forma grezza, ma dalle informazioni che risultano dalla loro elaborazione e analisi. Le innovazioni legate alle tecnologie per i big data e negli approcci gestionali devono essere accompagnate da cambiamenti, altrettanto significativi, nel modo in cui i dati vengono utilizzati per le decisioni aziendali e nella creazione di innovazione in prodotti e servizi.
Thomas H. Davenport in  Big Data in Big Companies
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Come funzionano i Big Data?

Prima di scoprire come i big data possono essere utili alla tua azienda, devi aver chiaro da dove provengono. Le sorgenti dei big data si dividono generalmente in tre categorie:

Streaming Data

Questo fenomeno, conosciuto anche come Internet of Things (IoT), è l’insieme dei dati che raggiungono i sistemi IT da una rete di dispositivi collegati. Le aziende possono raccogliere questo tipo di dati e decidere quali analizzare subito e quali invece conservare poiché richiedono analisi successive. Scopri come comprendere gli streaming data leggendo questo white paper.

Social Media Data

I dati provenienti dalle interazioni sui social sono un insieme di informazioni sempre più interessanti, in particolar modo per il marketing, l’area vendite e il supporto clienti. Questa tipologia di dati si presenta solitamente sotto una forma destrutturata o semi-strutturata, così oltre alla vastità dei dati, l’ulteriore sfida è quella di riuscire a classificarli. CRISP, offre un esempio di utilizzo di social media data.

Fonti pubbliche disponibili

Un’ulteriore grande mole di dati proviene da fonti open data come dati.gov.it, datiOpen.it, data.gov, CIA World Factbook o European Union Open Data Portal.

Dopo aver identificato ogni potenziale sorgente di dati considera che, una volta iniziato a sfruttare le informazioni, avrai bisogno di prendere alcune decisioni. Ecco qualche esempio:

Come immagazzinarli e gestirli

Molti anni fa lo spazio dedicato allo storage sarebbe stato un problema, oggi però esistono delle opzioni low-cost per memorizzare i dati, se questa è la strategia migliore per il tuo business.

Quanti dati analizzare 

Alcune organizzazioni non escludono nessun dato dalla loro analisi, ciò è possibile con le nuove tecnologie altamente performative come grid computing o in-memory analytics. Un altro approccio è determinare in anticipo quali dati siano rilevanti prima di analizzarli.

Come usare le informazioni scoperte

Più conoscenza significa maggiore fiducia nelle tue decisioni aziendali. Con questa abbondanza di informazioni in tuo possesso, è meglio avere anche una strategia in atto.

L'ultimo passo per far funzionare i big data nella tua azienda sono le tecnologie adatte a ricavare il meglio dai big data e dai big data analytics. Puoi prendere in considerazone:

  • Memoria di archiviazione capiente ed economica.
  • Processori più veloci.
  • Piattaforme open source, economicamente accessibili come Hadoop.
  • Elaborazione parallela, clustering, MPP, virtualizzazione, griglie di grandi dimensioni, connettività alta, throughput alti.
  • Cloud e altre risorse per l'archiviazione flessibili.

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