Definizione di big data

Si parla di big data quando le aziende devono lavorare con informazioni provenienti da fonti diverse e in formati diversi, ad un ritmo che i sistemi di dati tradizionali non sono stati progettati per gestire. Questi set di dati spesso combinano dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati che arrivano da molte fonti diverse ad alta velocità e in quantità significative.

Le aziende si servono dei big data per migliorare il processo decisionale, identificare modelli e tendenze, automatizzare i processi, gestire il rischio e creare prodotti, servizi e customer experience più pertinenti. Ciò che li caratterizza non è solo la quantità di dati esistenti, ma anche la loro diversità, la velocità con cui arrivano e la difficoltà di una gestione affidabile.

I big data non sono semplicemente file o database di grandi dimensioni. Non sono sinonimo di analytics, intelligenza artificiale o archiviazione nel cloud. L'espressione Big Data descrive la combinazione tra le caratteristiche dei dati e i requisiti architetturali che richiedono archiviazione distribuita, elaborazione scalabile e moderne pratiche di gestione dei dati.

Oggi i big data vengono generati continuamente da sistemi aziendali, interazioni digitali, dispositivi connessi, sensori e applicazioni. Riuscire a dare un senso a questi dati necessita di architetture di dati moderne, archiviazione su scala cloud, elaborazione distribuita e tecniche di advanced analytics.

Importanza dei big data

I big data sono importanti perché consentono alle aziende di passare da una conoscenza a posteriori all'insight e, sempre più spesso, alla lungimiranza. Quando i dati possono essere analizzati rapidamente in grandi quantità, le aziende riescono a far fronte quasi in tempo reale alle condizioni mutevoli, al comportamento dei clienti e ai rischi operativi.

In termini pratici, i big data supportano decisioni più rapide e sicure a livello aziendale. I leader possono analizzare le tendenze storiche insieme ai segnali in tempo reale, piuttosto che affidarsi a report non aggiornati o istantanee incomplete. È una capacità particolarmente importante in ambienti in cui le condizioni cambiano rapidamente, come le supply chain, i mercati finanziari e le operazioni rivolte ai clienti.

I big data svolgono anche un ruolo fondamentale nel preparare le aziende all'automazione e agli advanced analytics. Senza l'accesso a set di dati diversificati, affidabili e di grandi dimensioni, i tentativi di applicare il machine learning o i modelli predittivi tendono a bloccarsi o a produrre risultati limitati.

Le aziende si affidano ai big data per:

• Prendere decisioni più rapide e informate basate su dati attuali e storici.
• Rilevare modelli e anomalie non visibili in set di dati di dimensioni minori.
• Migliorare l'efficienza in tutte le aree operative, nelle supply chain e nell'area finance.
• Personalizzare le esperienze di clienti e dipendenti.
• Supportare l'automazione, le previsioni e la pianificazione degli scenari.

Senza la capacità di analizzare i big data, informazioni preziose rimangono frammentate, inutilizzate o non aggiornate.

Tipologie di big data

I big data vengono comunemente categorizzati in base alla struttura. La maggior parte dei set di dati moderni comprende una combinazione di tutte e tre le tipologie.

Dati strutturati

I dati strutturati sono altamente organizzati e facilmente ricercabili. Si adattano perfettamente a righe e colonne e seguono uno schema predefinito. Alcuni esempi sono le transazioni finanziarie, le registrazioni di inventario, i dati degli account clienti e le letture dei sensori con formati fissi.

I dati strutturati vengono generalmente archiviati in database relazionali e interrogati utilizzando il linguaggio SQL. Anche in grandi volumi, i dati strutturati da soli non sempre vanno considerati big data, a meno che non debbano essere elaborati ad alta velocità o integrati con altre tipologie di dati.

Dati non strutturati

I dati non strutturati non seguono un formato predefinito e sono più difficili da archiviare e analizzare utilizzando i database tradizionali. Alcuni esempi sono: documenti di testo, e-mail, immagini, file audio, file video, post sui social media e risposte a sondaggi a risposta aperta.

I dati non strutturati spesso contengono contesto e insight preziosi, ma l'estrazione del significato richiede tecniche di advanced analytics come l'elaborazione del linguaggio naturale o l'analisi d'immagine.

Dati semistrutturati

I dati semistrutturati si posizionano tra i dati strutturati e i dati non strutturati. Non seguono uno schema rigido, ma includono tag o metadati che forniscono una certa organizzazione. Alcuni esempi sono i file JSON e XML, i file di registro, le e-mail con intestazioni e timestamp, e i dati degli eventi generati dalle applicazioni.

I dati semistrutturati sono particolarmente comuni nelle piattaforme digitali moderne e svolgono un ruolo importante negli ambienti di big data.

Fonti comuni di big data

I big data provengono da un'ampia gamma di fonti digitali, raggruppabili in tre grandi categorie.

Persone e interazioni sociali

Si tratta dei dati generati dalle persone attraverso i canali digitali: attività sui social media, recensioni online, interazioni su siti web, clickstream e utilizzo di app mobile. Questi dati spesso riflettono il comportamento, il sentiment e le preferenze dei clienti.

Sistemi e transazioni aziendali

Le applicazioni di core business generano ogni giorno grandi volumi di dati, tra cui transazioni di vendita, record finanziari, eventi della supply chain e dati HR. I dati transazionali tendono a muoversi rapidamente e spesso combinano record strutturati con elementi non strutturati come appunti o allegati.

Macchine e dispositivi connessi

Le macchine e i dispositivi IoT generano continuamente dati attraverso sensori e registri di sistema. Alcuni esempi includono attrezzature di produzione, veicoli, contatori smart, sistemi infrastrutturali e sensori ambientali. I dati generati dalla macchina contribuiscono moltissimo sia al volume sia alla velocità dei dati.

Evoluzione dei big data

Il concetto di big data si è evoluto parallelamente ai progressi nella capacità di calcolo, nell'archiviazione e nel networking. I primi sistemi digitali erano progettati per gestire set di dati relativamente piccoli e strutturati, archiviati in database centralizzati. Con l'aumento dei volumi di dati e l'emergere di nuove tipologie, questi sistemi sono arrivati al limite.

Nel tempo, le architetture di dati si sono spostate da sistemi centralizzati ad ambienti distribuiti in grado di elaborare i dati su più macchine. Il cloud computing ha ulteriormente accelerato questo spostamento, consentendo un'archiviazione e un'elaborazione elastiche, senza vincoli infrastrutturali fissi.

Oggi i big data sono meno incentrati su una singola tecnologia che su un ecosistema di strumenti, architetture e pratiche progettati per gestire quantità, velocità e complessità in ambienti ibridi e nativi del cloud. Secondo Statista, la creazione di dati globali dovrebbe crescere rapidamente nel prossimo decennio e si prevede che il volume di dati generati a livello mondiale triplicherà tra il 2025 e il 2029.

Caratteristiche dei big data: 3V e 5V

I big data sono spesso definiti da un insieme di caratteristiche fondamentali note come “V”.

Le 3V fondamentali

• Volume: la quantità di dati generati e archiviati
• Velocità: la velocità con cui i dati vengono creati, elaborati e analizzati
• Varietà: la gamma di formati e tipologie di dati coinvolti

Le 5V ampliate

• Veracità: accuratezza, coerenza e affidabilità dei dati
• Valore: la capacità di trasformare i dati in risultati di business significativi

Queste caratteristiche spiegano perché i big data richiedono tecnologie e pratiche specializzate.

Vantaggi dei big data analytics

Se gestiti in modo efficace, i big data analytics offrono vantaggi pratici e misurabili in tutte le funzioni aziendali. L'impatto è particolarmente visibile quando le organizzazioni vanno oltre il reporting isolato e applicano gli analytics in modo coerente in tutte le operazioni.

Decisioni più rapide e sicure

I big data analytics consentono ai leader di basare le decisioni su informazioni aggiornate e complete piuttosto che su report parziali o obsoleti. Analizzando insieme grandi volumi di dati storici e in tempo reale, le organizzazioni possono valutare i compromessi, mettere alla prova le ipotesi e far fronte più rapidamente ai cambiamenti.

Maggiore efficienza operativa

L'analisi dei dati in tutti i processi contribuisce all'identificazione di colli di bottiglia, ritardi e cause di sprechi difficili da rilevare in set di dati più piccoli. Le organizzazioni utilizzano questi insight per snellire i flussi di lavoro, ridurre gli interventi manuali e migliorare l'utilizzo delle risorse nelle aree operative, nelle supply chain e nell'area finance.

Pianificazione e previsioni più accurate

I big data supportano modelli previsionali che tengono conto di una gamma più ampia di variabili, tra cui tendenze storiche, modelli stagionali e segnali in tempo reale. La conseguenza è una pianificazione della domanda e delle capacità, oltre a previsioni finanziarie, che sono più affidabili.

Esperienze più pertinenti per clienti e dipendenti

Analizzando i dati comportamentali e di interazione su vasta scala, le organizzazioni possono comprendere meglio le preferenze e le esigenze. Questi insight supportano la personalizzazione in aree quali il marketing, l'assistenza e il coinvolgimento dei dipendenti, senza basarsi su ipotesi o campioni di dimensioni limitate.

Compliance e rilevamento più rigoroso dei rischi

L'analisi dei dati su larga scala semplifica l'individuazione di anomalie, incoerenze e modelli insoliti che possono indicare frodi, problemi di compliance o rischi operativi. In tal modo le organizzazioni possono reagire prima e ridurre l'esposizione.

Il valore dei big data dipende non solo dalla raccolta di informazioni, ma anche dal disporre di una governance, di controlli di qualità e delle capacità analitiche necessarie a un'applicazione coerente e responsabile.

Sfide e rischi per i big data

Accanto ai vantaggi, i big data pongono le organizzazioni di fronte a sfide importanti.

• Compliance e privacy dei dati: grandi set di dati spesso includono informazioni personali o sensibili. Le organizzazioni devono gestire il consenso, l'accesso e la conservazione in linea con le normative sulla protezione dei dati.
• Sicurezza su vasta scala: gli ambienti distribuiti aumentano l'attack surface per le violazioni dei dati. La protezione dei dati richiede controlli di sicurezza coerenti in tutti i livelli di archiviazione, elaborazione e accesso.
• Affidabilità e qualità dei dati: con l'aumentare dei volumi di dati, possono moltiplicarsi incoerenze ed errori. La scarsa qualità dei dati compromette gli analytics, il reporting e la successiva automazione.
• Governance e titolarità: sono necessarie politiche chiare per definire chi possiede i dati, chi può accedervi e come possono essere utilizzati.
• Costi e complessità: senza un'attenta gestione, i costi di archiviazione e di elaborazione possono crescere rapidamente, soprattutto negli ambienti cloud.

Big data, analytics, data science, AI e machine learning a confronto

Questi termini sono correlati ma non intercambiabili.

• Big Data si riferisce ai set di dati e all'infrastruttura necessaria per gestirli.
• Analytics dei dati si concentra sull'analisi dei dati per rispondere a domande specifiche.
• Data science combina analytics, statistiche e expertise specialistica per creare modelli e insight.
• AI e machine learning applicano algoritmi che apprendono dai dati per effettuare previsioni o automatizzare le decisioni.

I big data forniscono la materia prima. Analytics e data science li interpretano. Il machine learning e l'AI dipendono da grandi set di dati diversi per produrre risultati affidabili.

Tecnologie di big data

Le tecnologie di big data si riferiscono ai sistemi e agli strumenti che consentono di archiviare, elaborare, analizzare e governare set di dati complessi e di grandi dimensioni su vasta scala. Anziché una piattaforma o un prodotto singolo, gli ambienti di big data sono costituiti da livelli tecnologici complementari che svolgono ciascuno un ruolo specifico, dalla gestione dei dati grezzi alla fornitura di insight utilizzabili.

Queste tecnologie rientrano in genere in alcune categorie principali, tra cui archiviazione, elaborazione, analytics e machine learning, governance e integrazione. Insieme, costituiscono le fondamenta delle moderne architetture di big data, sempre più basate su cloud e modulari per supportare volumi di dati e casi d'uso in continua evoluzione.

• Archiviazione: data lake, data warehouse e sistemi di archiviazione oggetti nel cloud forniscono repository scalabili per dati grezzi ed elaborati.
• Elaborazione: i framework di elaborazione distribuiti supportano i carichi di lavoro sia in batch sia in streaming, consentendo l'analisi dei dati all'arrivo.
• Analytics e machine learning: i database analitici e le piattaforme di machine learning consentono l'esplorazione, la modellazione e l'analisi avanzata.
• Governance e integrazione: l'integrazione, la gestione dei metadati e i controlli degli accessi contribuiscono a garantire un utilizzo coerente e responsabile dei dati.

Tecnologie fondative come Hadoop e Apache Spark continuano a essere utilizzate in alcuni ambienti, spesso nell'ambito di più ampie architetture basate sul cloud.

Architettura e pipeline dei big data (funzionamento)

L'architettura dei big data descrive la modalità di spostamento dei dati dal punto di creazione all'analisi e all'azione. A differenza degli ambienti di dati tradizionali, le architetture di big data sono progettate per gestire elevati volumi di dati diversi che arrivano da numerose fonti in modo continuativo.

Le moderne architetture di big data sono tipicamente costruite come pipeline flessibili piuttosto che come sistemi fissi. Questa struttura consente alle organizzazioni di acquisire, elaborare e analizzare i dati in più modalità a seconda del caso di utilizzo, che si tratti di monitoraggio in tempo reale, analisi storica o machine learning.

Una tipica pipeline di big data include le seguenti fasi:

• Archiviazione: i dati vengono raccolti da applicazioni aziendali, dispositivi, sensori e fonti esterne. I dati grezzi ed elaborati vengono archiviati in repository scalabili come data lake o archiviazione nel cloud. La conservazione dei dati al livello di dettaglio originale consente di riutilizzarli per diversi scopi analitici.
• Elaborazione: i dati vengono puliti, trasformati e arricchiti per essere analizzati in modo coerente.
• Analisi: le query analitiche, i cruscotti e i modelli di machine learning vengono applicati per individuare modelli, tendenze e anomalie. Gli insight vengono quindi forniti agli utenti tramite report, rappresentazioni, applicazioni o workflow automatici che avviano azioni a valle.

Separando queste fasi, le architetture di big data offrono alle organizzazioni la flessibilità di scalare i singoli componenti, adattarsi a nuove fonti di dati e supportare carichi di lavoro sia operativi sia analitici.

Casi d'uso ed esempi di big data

I big data supportano un'ampia gamma di casi d'uso in tutti i settori. Anche se le applicazioni specifiche variano, la maggior parte rientra in alcune categorie comuni in base al modo in cui le organizzazioni applicano i dati su vasta scala.

Intelligenza decisionale

Le organizzazioni utilizzano i big data per migliorare il processo decisionale strategico e operativo combinando in tempo reale i dati storici con i segnali. La conseguenza è il supporto ad attività quali le previsioni finanziarie, l'analisi di scenari e la gestione delle performance.

Automazione e ottimizzazione

I big data analytics consentono di automatizzare le decisioni di routine e ottimizzare i processi. Alcuni esempi sono l'adeguamento dei livelli di stock, l'ottimizzazione degli itinerari logistici e l'avvio di attività di manutenzione in base ai dati delle attrezzature.

Rilevamento dei rischi e resilienza

L'analisi di set di dati di grandi dimensioni semplifica l'identificazione di anomalie che possono indicare frodi, problemi di compliance o rischi operativi. Ne consegue il supporto alla pianificazione della resilienza grazie all'aiuto che ricevono le organizzazioni nel prevedere e reagire alle turbolenze.

Personalizzazione e miglioramento dell'esperienza

I dati comportamentali e di interazione su vasta scala consentono esperienze più pertinenti per clienti e dipendenti. Le organizzazioni utilizzano questi insight per personalizzare raccomandazioni, comunicazioni e servizi.

Esempi di settore

Mentre i modelli sottostanti sono simili, i casi d'uso dei big data spesso si presentano in modo diverso a seconda del settore. Gli esempi seguenti illustrano il modo in cui le organizzazioni di diversi settori applicano i big data con l'obiettivo di affrontare le sfide operative e strategiche più comuni.

• Finance: rilevamento di frodi, previsioni e analisi dei rischi
• Assistenza sanitaria: ricerca clinica, supporto diagnostico e ottimizzazione operativa
• Produzione: manutenzione predittiva e monitoraggio della qualità
• Retail: previsione della domanda e pianificazione dell'assortimento
• Logistica: ottimizzazione degli itinerari e visibilità della supply chain
• Energia e aziende di pubblica utilità: previsioni di utilizzo e monitoraggio delle infrastrutture

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