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big data analytics

Boom in Italia dei Big Data Analytics

Esistono dei cruscotti aziendali che consentono di conoscere le performance aziendali e di formulare decisioni strategiche, non resta che migliorare la conoscenza di essi.

 Big Data è una di quelle espressioni che si sente utilizzare sempre più spesso, a volte in modo improprio. Da una ricerca dell’ Osservatorio Big Data Analytics &Business Intelligence della School Management  del Politecnico di Milano, è emerso che nel 2015 vi è stato un importante balzo in avanti del mercato italiano dei Big Data Analytics. Nel nostro Paese il mercato è infatti cresciuto del 14% raggiungendo un valore complessivo di 790 milioni di euro. Nel 2016 gli Analytics saranno la principale priorità d’ investimento (44%) per i manager italiani responsabili delle tecnologie dell’informazione nelle aziende e le competenze per la gestione dei Big data. La crescita che si prevede per l’anno che è appena iniziato dovrebbe essere intorno al 30%.

Ma la domanda che ci si pone è la seguente: che cosa sono i Big Data? Le notizie tecnologiche in rete riportano spesso questo termine, senza mai darne una reale spiegazione. Colpa anche nostra che diamo per scontato un trend del settore che è in realtà molto articolato e presenta dei punti poco chiari.

Si potrebbe utilizzare una fortunata definizione di Doug Laney che individua i Big Data come quei dati caratterizzati dalle Tre V: volume, velocità, varietà.

  • Volume: l’elemento più vistoso nel distinguere big data e dati tradizionali è la quantità, un tempo impensabile, di dati che aziende anche di dimensioni modeste possono avere a disposizione: è perfettamente normale, infatti, che una qualsiasi azienda disponga di più terabyte di dati, creando spesso problemi di gestione e di immagazzinamento. Si consideri poi che il dato non è più semplicemente una stringa di testo, ma può essere contenuto in formati molto diversi, come un’immagine o un video.
  • Velocità: un tempo un dato continuava a essere recente per un periodo di tempo prolungato: in un giornale cartaceo, per esempio, il dato di ieri è ancora un dato relativamente attuale. Nel mondo dei big data l’aggiornamento è continuo, e l’unico dato veramente recente è quel dato che in tempo reale descrive la realtà. Se è difficile immaginare che la raccolta di dati possa diventare ancora più veloce (non si può avere qualcosa più attuale di un aggiornamento in tempo reale), diventerà però sempre minore il tempo necessario per effettuarne l’analisi.
  • Varietà: la diversità delle tipologie di dato non condiziona solo il volume dei dati disponibili, ma anche la varietà e quindi la compatibilità nell’utilizzo. Oltre ai diversi formati tradizionali (excel, csv etc.) i dati possono essere video o immagini: questo crea evidentemente notevoli problemi di utilizzo. Riuscire a ridurre i dati in un formato coerente che ne permetta l’analisi è una delle principali sfide che un’azienda si trova ad affrontare.

Oggi, insomma, per guidare un’azienda così come per guidare un’auto c’è bisogno di conoscere i segnali e nell’azienda questi segnali possono essere molteplici e si estraggono da milioni e milioni di dati che derivano da fonti interne ed esterne.

 Occorrono strumenti d’analisi adeguati per gestire quest’enorme mole di dati in tempo reale. Gestire o non gestire i big data analytics genera un’enorme differenza competitiva oltre che strategica.

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