Che cosa sono i big data?

I dati possono essere la risorsa più preziosa di un'azienda. L'utilizzo dei big data per estrarre insight può aiutarti a comprendere le aree che influenzano la tua azienda, dalle condizioni di mercato e dal comportamento di acquisto dei clienti ai tuoi processi aziendali. 

Ecco alcuni esempi di big data che aiutano a trasformare le organizzazioni in ogni settore: 

• Monitoraggio del comportamento dei consumatori e delle abitudini di acquisto per fornire consigli iper-personalizzati sui prodotti di vendita al dettaglio su misura per i singoli clienti
• Monitoraggio dei pattern di pagamento e relativa analisi rispetto alla cronologia dell'attività dei clienti per rilevare le frodi in tempo reale
• Combinazione dei dati e delle informazioni di ogni fase del percorso di spedizione di un ordine con insight sul traffico iperlocale per aiutare gli operatori del parco risorse a ottimizzare la consegna fino alla fine
• Utilizzo delle tecnologie basate sull'AI come l'elaborazione del linguaggio naturale per analizzare dati medici non strutturati (come report di ricerca, note cliniche e risultati di laboratorio) per ottenere nuovi insight per uno sviluppo migliorato della cura e una maggiore assistenza ai pazienti
• Utilizzo dei dati delle immagini di fotocamere e sensori, oltre ai dati GPS, per rilevare le buche e migliorare la manutenzione stradale nelle città
• Analisi di set di dati pubblici di immagini satellitari e set di dati geospaziali per visualizzare, monitorare, misurare e prevedere l'impatto sociale e ambientale delle operazioni della catena di fornitura.

Questi sono solo alcuni dei modi in cui le organizzazioni utilizzano i big data per concentrarsi maggiormente sui dati, in modo da potersi adattare meglio alle esigenze e alle aspettative dei propri clienti e al mondo che li circonda. 

Le definizioni dei big data possono variare leggermente, ma saranno sempre descritti in termini di volume, velocità e varietà. Queste caratteristiche dei big data vengono spesso chiamate le "3 V dei big data" e sono state definite per la prima volta da Gartner nel 2001.

Volume

Come suggerisce il nome, la caratteristica più comune associata ai big data è il loro volume elevato. Descrive l'enorme quantità di dati disponibili per la raccolta e prodotti da una varietà di origini e dispositivi su base continuativa.

Velocità

Con velocità dei big data ci si riferisce alla velocità con cui vengono generati i dati. Oggi, i dati vengono spesso prodotti in tempo reale o quasi in tempo reale e, pertanto, devono essere elaborati, consultati e analizzati alla stessa velocità per avere un impatto significativo. 

Varietà

I dati sono eterogenei, ovvero possono provenire da molte origini diverse e possono essere strutturati, non strutturati o semistrutturati. I dati strutturati più tradizionali (come i dati contenuti nei fogli di lavoro o nei database relazionali) sono ora integrati da testo non strutturato, immagini, audio, file video o formati semistrutturati come i dati dei sensori che non possono essere organizzati in uno schema di dati fisso. 

Oltre a queste tre V originali, ce ne sono altre tre che vengono spesso menzionate in relazione allo sfruttamento della potenza dei big data: veridicità, variabilità e valore.  

• Veracity: i big data possono essere disordinati, rumorosi e soggetti a errori, il che rende difficile il controllo della qualità e dell'accuratezza. I set di dati di grandi dimensioni possono essere complessi e poco chiari, mentre quelli più piccoli potrebbero presentare un'immagine incompleta. Più elevata è la veridicità dei dati e maggiore è la loro affidabilità.
• Variabilità: il significato dei dati raccolti cambia continuamente e questo può portare a incoerenze nel tempo. Questi cambiamenti includono non solo quelli relativi al contesto e all’interpretazione, ma anche quelli relativi ai metodi di raccolta dei dati basati sulle informazioni che le aziende vogliono acquisire e analizzare.
• Valore: è essenziale per determinare il valore aziendale dei dati che raccogli. I big data devono contenere i dati giusti e quindi essere analizzati in modo efficace per fornire insight che possano guidare il processo decisionale. 

Il concetto fondamentale dei big data è che maggiore è la visibilità di qualsiasi cosa, più efficacemente puoi ottenere insight per prendere decisioni migliori, scoprire opportunità di crescita e migliorare il tuo modello di business. 

Per far funzionare i big data sono necessarie tre azioni principali: 

• Integrazione: i big data raccolgono terabyte, e a volte anche petabyte, di dati non elaborati da molte origini che devono essere ricevuti, elaborati e trasformati nel formato necessario a utenti aziendali e analisti per iniziare ad analizzarli. 
• Gestione: i big data richiedono uno spazio di archiviazione di grandi dimensioni, nel cloud, on-premise o in entrambi. I dati devono anche essere archiviati nella forma richiesta. Devono inoltre essere elaborati e resi disponibile in tempo reale. Sempre più aziende si affidano alle soluzioni cloud per sfruttare scalabilità e calcolo illimitati.  
• Analisi: il passaggio finale consiste nell'analizzare e intervenire sui big data, altrimenti l'investimento non varrà la pena. Oltre a esplorare i dati stessi, è fondamentale comunicare e condividere gli insight nell'azienda in modo che tutti possano capire. Ciò include l'uso di strumenti per creare visualizzazioni di dati come diagrammi, grafici e dashboard. 

I big data presentano molti vantaggi, ma anche alcune sfide che le organizzazioni devono essere pronte ad affrontare quando raccolgono, gestiscono e intraprendono azioni su una quantità così grande di dati. 

Le sfide relative ai big data più comuni sono: 

• Mancanza di talento e competenze in materia di dati. I data scientist, gli analisti di dati e i data engineer sono pochi e sono tra i professionisti più ricercati (e altamente pagati) nel settore IT. La mancanza di competenze in materia di big data e di esperienza con gli strumenti avanzati per i dati è uno dei principali ostacoli per la realizzazione di valore dagli ambienti con big data. 
• Velocità di crescita dei dati. I big data, per natura, sono sempre in rapida evoluzione e in aumento. Senza una solida infrastruttura in grado di gestire le tue esigenze di elaborazione, archiviazione, rete e sicurezza, possono diventare estremamente difficili da gestire. 
• Problemi con la qualità dei dati. La qualità dei dati influisce direttamente sulla qualità del processo decisionale, dell'analisi dei dati e delle strategie di pianificazione. I dati non elaborati sono disordinati e possono essere difficili da organizzare. I big data non garantiscono risultati a meno che non siano accurati, pertinenti e organizzati correttamente per l'analisi. Questo problema può rallentare la generazione dei report, ma se non viene risolto, puoi ritrovarti risultati fuorvianti e informazioni inutili. 
• Violazioni della conformità. I big data contengono molti dati e informazioni sensibili, perciò è complicato garantire che l'elaborazione e l'archiviazione dei dati soddisfino costantemente i requisiti normativi e di privacy dei dati, come le leggi sulla localizzazione e sulla residenza dei dati. 
• Complessità dell'integrazione. La maggior parte delle aziende lavora con silos di dati tra vari sistemi e applicazioni all'interno dell'organizzazione. Integrare origini dati disparate e rendere i dati accessibili agli utenti aziendali è un processo complesso, ma di vitale importanza se speri di ottenere un valore dai tuoi big data. 
• Problemi di sicurezza. I big data contengono informazioni preziose sull'azienda e sui clienti, pertanto gli spazi di archiviazione dei big data sono obiettivi di alto valore per i malintenzionati. Questi set di dati sono vari e complessi, di conseguenza può essere più difficile implementare norme e strategie complete per proteggerli. 

Alcune organizzazioni rimangono diffidenti nell’investire completamente nei big data a causa del tempo, degli sforzi e dell’impegno necessari per sfruttarli con successo. In particolare, le aziende faticano a rielaborare i processi consolidati e a facilitare il cambiamento culturale necessario per mettere i dati al centro di ogni decisione.  

Ma vale la pena impegnarsi per diventare un’azienda basata sui dati. Una recente ricerca mostra che: 

• Il 58% delle aziende che prende decisioni basate sui dati ha maggiori probabilità di superare i target di entrate rispetto a quelle che non lo fanno
• Le organizzazioni con capacità aziendali avanzate basate sugli insight hanno una probabilità 2,8 volte maggiore di registrare una crescita a due cifre su base annua
•  Le organizzazioni basate sui dati generano, in media, una crescita di oltre il 30% l'anno

Le aziende che intraprendono delle iniziative adesso e compiono progressi significativi nell'implementazione dei big data sono destinate a vincere in futuro. 

Lo sviluppo di una solida strategia per i dati inizia con la comprensione di cosa vuoi ottenere, l'identificazione dei casi d'uso specifici e dei dati attualmente a disposizione. Dovrai anche valutare quali dati aggiuntivi potrebbero essere necessari per raggiungere i tuoi obiettivi commerciali e i nuovi sistemi o strumenti di cui avrai bisogno per supportarli. 

A differenza delle soluzioni tradizionali di gestione dei dati, le tecnologie e gli strumenti per big data sono pensati per aiutarti a gestire set di dati complessi e di grandi dimensioni al fine di estrarne valore. Gli strumenti per i big data possono essere d'aiuto con il volume di dati raccolti, la velocità con cui questi dati diventano disponibili per un'organizzazione per l'analisi e la complessità o varietà di questi dati. 

Ad esempio, i data lake importano, elaborano e archiviano dati strutturati, non strutturati e semistrutturati su qualsiasi scala nel loro formato nativo. I data lake fungono da base per eseguire diversi tipi di analisi intelligente, tra cui visualizzazioni, analisi in tempo reale e machine learning. 

È importante tenere presente che quando si tratta di big data, non esiste una strategia valida per tutti. Ciò che funziona per un'azienda potrebbe non essere l'approccio giusto per le esigenze specifiche della tua organizzazione. 

Ecco quattro concetti chiave che i clienti di Google Cloud ci hanno insegnato per creare un approccio vincente ai big data: 

Soluzione aperta 

Oggi, le organizzazioni hanno bisogno della libertà di creare ciò che vogliono utilizzando gli strumenti e le soluzioni che desiderano. Mentre le origini dati continuano a crescere e le innovazioni tecnologiche diventano disponibili, la realtà dei big data è quella che contiene più interfacce, stack tecnologici open source e cloud. Gli ambienti dei big data dovranno essere progettati in modo da essere aperti e adattabili per consentire alle aziende di creare le soluzioni e ottenere i dati di cui hanno bisogno per vincere. 

Soluzione intelligente

I big data richiedono funzionalità di dati che permettano loro di sfruttare l'analisi intelligente e le tecnologie di AI e ML per risparmiare tempo e impegno, fornendo insight che migliorano le decisioni aziendali e la gestione complessiva dell'infrastruttura di big data. Ad esempio, ti consigliamo di automatizzare i processi o abilitare l'analisi self-service, in modo che le persone possano lavorare con i dati in autonomia e con un supporto minimo da parte degli altri team.  

Soluzione flessibile

L'analisi dei big data deve supportare l'innovazione, non ostacolarla. Ciò richiede la creazione di una base dati che offre l'accesso on demand alle risorse di calcolo e di archiviazione e che unifica i dati in modo che siano facilmente individuabili e accessibili. È anche importante essere in grado di scegliere tecnologie e soluzioni che possono essere facilmente combinate e utilizzate in tandem per creare set di strumenti per i dati perfetti che si adattino al carico di lavoro e al caso d'uso. 

Soluzione attendibile

Affinché i big data siano utili, devono essere considerati attendibili. Questo significa che è fondamentale stabilire un fattore di fiducia nei dati: assicurati che siano accurati, pertinenti e protetti. Indipendentemente dalla provenienza dei dati, questi devono essere sicuri per impostazione predefinita e la tua strategia dovrà anche considerare quali funzionalità di sicurezza saranno necessarie per garantire conformità, ridondanza e affidabilità