Sempre più spesso sentiamo parlare di big data e della loro elaborazione. Per quanto il termine sia stato utilizzato per la prima volta nel 2005 da Roger Magoulas di O’Reilly Media, nascono molto prima. Si pensi che il primo dispositivo di computazione automatica fu inventato nel 1880 per catalogare i dati raccolti dal censimento da Herman Hollerith, fondatore delle IBM.
Ma capiamo cosa sono i big data oggi.
La traduzione letterale ci aiuta sicuramente a capire di cosa stiamo parlando. Big data significa “Grandi dati” ovvero un insieme di dati che può essere riassunto attraverso l’utilizzo delle 5v:
- Volume: il grande numero di dati che necessita di sistemi e tecnologie studiate ad hoc per essere letti e analizzati;
- Velocità: con cui si generano (basti pensare alla viralità dei social e in quanto tempo un messaggio riesce a creare milioni di visualizzazioni e interazioni);
- Varietà: esistono diverse tipologie di dati, possono essere strutturati e destrutturati. I primi sono organizzati secondo degli schemi, mentre i secondi possono avere diversa natura, come i media, registrazioni vocali, testi scritti e tanto altro.
- Veridicità: ossia il “disordine o l’attendibilità”. Dato il volume, spesso la qualità e l’accuratezza dei dati non è facilmente controllabile.
- Valore: ogni dato per essere analizzato deve essere organizzato. Questo ultimo punto si riferisce alla capacità di trasformare i nostri dati, spesso aggregandoli, per essere utilizzati dando loro il cosiddetto valore aggiunto.
Big data vs data mining
Il data mining è l’analisi svolta su informazioni estrapolate da uno o più set di big data. La differenza tra big data e data mining sta nel fatto che i primi sono la risorsa “grezza” composta da una mole di dati non organizzati e di difficile lettura, mentra il data mining è il gestore utilizzato per comprenderli e organizzarli. Il processo alla base viene definito KDD (Knowledge Discovery in Database). Il compito è quello di classificare e clusterizzare i dati, associarli tramite nessi causali e intercettando le anomalie, verificare eventuali sequenze ricorrenti.
Big data e analisi dei dati
Il passo successivo all’attività di data mining è l’analisi dei big data, ovvero il processo di comprensione dei dati stessi per poterli utilizzare, per strutturare ragionamenti, per indirizzare strategie e informare servizi e prodotti. L’analisi dei big data può portare diversi vantaggi in quanto aiuta a comprendere l’andamento, le dinamiche di utilizzo di un servizio o prodotto e istruire i passaggi futuri.
Big data nel business
La competizione sempre più alta tra le diverse aziende le spinge a creare qualcosa di unico e personalizzato per i loro clienti così da emergere. L’utilizzo dei big data aiuta a creare un rapporto esclusivo, grazie alla quantità di informazioni che è possibile prelevare e andare a studiare da vicino l’utente finale.
Ma questo è solo uno dei vantaggi derivante dai big data per le aziende.
L’analisi dei dati, provenienti dagli infiniti utilizzi di software e hardware, permette ad un’azienda,di comprendere al meglio il proprio target di riferimento e creare così dei prodotti, servizi ma anche, per esempio,campagne pubblicitarie mirate.
Tra gli altri vantaggi che si possono ottenere ci sono:
- Nuove opportunità di guadagno
- Marketing più efficace
- Migliore servizio clienti
- Migliore efficienza operativa
- Vantaggi competitivi rispetto ai concorrenti.
Estrapolare i dati che ci interessano dai big data non è una sfida semplice. Un elemento indispensabile è l’utilizzo della Business Intelligence (BI). È un modo per catturare i data insight, permettendoci di capire su cosa e come focalizzarci per portare un vantaggio competitivo alla nostra azienda.
L’utilizzo integrato dei big data e della business intelligence permette quindi di avere una velocità maggiore di reperimento e analisi dei dati, con una qualità migliore anche riguardo le scelte aziendali.
Imparare i Big data con i mooc
Come sappiamo, i mooc sono corsi online aperti e ad accesso gratuito che permettono ad un utente di accedere in qualsiasi momento senza vincoli di tempo. Costituiti da elementi di diversa natura, video, testi, immagini, link e spesso audio, permettono di entrare nel vivo di una lezione aiutando così lo studio.
Su federica.eu c’è tanto altro da scoprire sui big data. È possibile trovare corsi che approfondiscono diverse tematiche, dai concetti fondamentali con Basi di dati alle fasi dell’indagine statistica con Analisi dei dati, un approccio ingegneristico con Industria 4.0 e uno sguardo agli strumenti utili per la sintesi e l’analisi degli algoritmi con il corso Algoritmi e strutture dati.
Cosa aspetti? Inizia ad esplorare il mondo dei Big Data, iscriviti ai corsi su federica.eu!
