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Cosa può fare l’analisi dei big data per l’impresa moderna?

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Cosa può fare l'analisi dei big data per l'impresa moderna?

 

La definizione tecnica dei big data è più o meno questa: i big data sono i volumi di dati strutturati, semistrutturati e non strutturati che non rientrano naturalmente nei sistemi di gestione di database relazionali standard e/o cambiano troppo velocemente (e sono troppo diversificati) per le capacità di elaborazione attuali, rendendo impraticabili il controllo prospettico e le analisi basate su algoritmi.

Ma proviamo a formulare una definizione meno indigesta.

Nel mondo reale, vediamo che l’universo dei dati si è espanso. Nel nostro pianeta i dati non sono più solo quelli tradizionali: le voci sono dati, i video sono dati, i registri dei sensori industriali sono dati e ogni altro elemento della cosiddetta Internet delle cose inizia anch’esso a produrre dati. Tutto questo, in aggiunta ai set di dati esistenti, è il motivo per cui esistono i big data.

Tutto è diventato più “grande”

Per chiarire, anche i dati come li intendevamo in passato hanno ormai raggiunto dimensioni tali da essere classificati come big data.

Se non siamo in grado di controllare il volume dei dati, non potremo applicare strutture né tecniche di analisi. Comprendere le dimensioni effettive dei big data è il primo passo per riuscire a gestirli e analizzarli.

Cosa ci possono dare le analisi dei big data?

Cosa può fare l'analisi dei big data per l'impresa moderna?Ora che sappiamo di quali tipi di dati stiamo parlando, possiamo iniziare a discutere di database, tecniche di data warehousing e strumenti di elaborazione e analisi dei big data. Se iniziamo a considerare i big data come una sorta di sistema nervoso del pianeta, potremo capire come raggiungere e campionare il flusso di dati.

Per le aziende si aprono nuove prospettive, date dalla capacità di comprendere innumerevoli fattori di influenza aggiuntivi.

Le aziende che in passato basavano il proprio modello economico sui tradizionali concetti di domanda e offerta, possono iniziare a tener conto anche di fattori quali le opinioni e gli atteggiamenti dei clienti mediante post sui social media, i percorsi dei clienti all’interno dei negozi, analizzati con tecniche digitali, e molto altro.

Se usati in modo attento, i big data possono iniziare a fornire alle imprese nuovi dati di mercato quasi in tempo reale. La tempistica dei vantaggi competitivi cambia, e le aziende che non adotteranno le analisi dei big data inizieranno a perdere terreno.

Vantaggi in tutti i settori verticali

In ogni settore verticale, dal commercio alla sanità, dallo sport alle professioni legali, le analisi dei big data rendono più moderne le aziende. Per fare alcuni esempi:

  • Le società di trading finanziario possono utilizzare le analisi dei big data per inserire nuovi fattori globali (come le condizioni meteorologiche, ecc.) nelle proprie analisi commerciali.
  • Le persone possono utilizzare dispositivi “indossabili” per monitorare salute e attività, fornendo ai propri medici pool di dati più ampi che li aiuteranno a formulare diagnosi e prognosi più accurate.
  • I calciatori possono far tracciare i propri movimenti (e magari fare addirittura analizzare i propri livelli di sudorazione) per rivedere le strategie impiegate al termine delle partite.
  • Gli avvocati possono analizzare un universo di dati e cifre molto più ampio per pervenire alle decisioni sui casi in esame.

Alcuni di questi esempi potranno sembrare piuttosto casuali, ma è proprio questo il punto: le analisi dei big data consentono di introdurre nuove variabili nel modello economico dell’impresa moderna.

Fin dove potremo spingerci con i big data e quando sarà il momento di fermarsi? In questo momento è difficile dirlo, quindi tanto vale pensare in grande.

 

 

Adrian Bridgwater

Adrian Bridgwater

Adrian è un giornalista esparto di tecnologia con oltre due decenni di esperienza nel settore. Agli esordi, ha iniziato a lavorare come news analyst per lo sviluppo di un software, e ad oggi si definisce evangelista tech e consulente per i contenuti. Ha speso quasi dieci anni concentrandosi su open source, analisi di dati e intelligence, soluzioni cloud, dispositivi mobili e gestione dati.

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