Ecco perché i Big Data sono complicati ma molto utili

Avrai sicuramente sentito parlare di Big Data: si tratta di un grande volume di dati, strutturati e non, che inondano di informazioni quotidianamente organizzazioni e società. La domanda per chi gestisce un’attività è: come possono essere utilizzati questi dati per il mio business? Analizzare questo volume di dati può portare a migliorare i processi decisionali e a movimenti commerciali strategici.

Come possono essere utilizzati i Big Data?

L’uso dei dati e la loro analisi per studiare comportamenti e prevedere tendenze sono entrati da tempo nelle strategie di marketing e Business Analysis. I Big Data promettono di dare alle aziende una visione più profonda dei loro clienti, partner e aziende. I Big Data, ad esempio, possono aiutare gli agricoltori a prevedere con accuratezza previsioni metereologiche e persino cattivi raccolti.

L’esplosione dei Big Data

La quantità di dati generati dai computer aumenta in modo esponenziale in molte regioni. Ad esempio, i negozi al dettaglio generano grandi quantità di dati che vengono registrate sulla base delle attività dei loro clienti. A loro volta, logistica, finanza, sanità, ma anche piattaforme social, riescono a creare veri e propri database. Inoltre, sempre più oggetti e dispositivi intelligenti entrano a far parte del mondo dell’Internet of Things (IoT), è inevitabile il generarsi di molti più dati. Infine, i progressi scientifici contribuiscono anche alla grande quantità di dati che viene registrata quotidianamente in questo momento. Mai prima d’ora è stato necessario gestire una tale volume di dati.

3 caratteristiche dei Big Data

È possibile delineare tre fattori che caratterizzano i Big Data rendendoli particolarmente appetibili per le aziende ma allo stesso tempo difficili da gestire e analizzare.

Ampio volume

Il volume di dati che viene creato rappresenta la sfida più grande ma allo stesso la più grande opportunità per le aziende. I Big Data possono aiutare a comprendere meglio le persone e ad allocare le risorse in modo più efficace. Tuttavia, le soluzioni IT tradizionali non sono in grado di gestire dati di questa portata.

Alta velocità

La velocità su cui viaggiano i Big Data apre le porte a diverse problematiche. Con la velocità con cui i dati fluiscono all’interno dei canali delle aziende, i dati stanno superando la capacità di gestione dei sistemi informatici. Inoltre, gli utenti richiedono sempre più dati con trasmissione in tempo reale e il rispetto di tali requisiti è diventato una sfida per le aziende.

Ampia varietà

La tipologia di dati da elaborare è sempre più diversificata. In passato i data center erano responsabili solo della memorizzazione di documenti, transazioni finanziarie e registrazioni di borsa. Al giorno d’oggi vengono inoltre archiviate fotografie, audio, video, modelli 3D, dati di posizione e tanto altro ancora. Buona parte delle fonti di provenienza dei Big Data non sono strutturate, non sono quindi facili da catalogare e quindi difficili da elaborare attraverso tecniche informatiche tradizionali.

La sfida dei Big Data per le aziende

Per il loro essere voluminosi, veloci e diversificati molte aziende non riescono a gestire i Big Data e al momento hanno scelto di ignorare questa grande quantità di informazioni. Nonostante nei Big Data possono esserci informazioni potenzialmente preziose per le aziende, i sistemi informatici non sono in grado di scansionare e interpretare il vasto oceano di dati in cui nuotano senza una guida esterna. Motivo per cui la maggior parte dei dati che circolano tra le aziende passano oggi inosservati. Ad esempio, la maggior parte dei dati acquisiti dalle carte fedeltà dei punti vendita non vengono elaborati in alcun modo non sfruttando il potenziale di informazioni che contengono. Guardando al futuro, il calcolo quantico potrà migliorare notevolmente l’elaborazione dei Big Data. I computer quantistici saranno in grado di memorizzare ed elaborare i dati utilizzando stati di meccanica quantistica e, in teoria, eccellere nell’elaborazione massiva e parallela di dati non strutturati.

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Stephanie Ospina

Amo appassionare i lettori tramite lo storytelling. Come redattrice online voglio aiutare le aziende a conoscere e sfruttare le possibilità offerte dalla trasformazione digitale.

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