I Big Data sono risorse indispensabili per la gestione aziendale. Se uniti alle giuste tecnologie, permettono di poter estrapolare informazioni essenziali per le politiche aziendali in diversi settori ed a più livelli e creare così valore per l'azienda. Tutto questo è parte integrante della Data Science, disciplina che si occupa dell'estrazione e studio dell'enorme mole di dati per ricavare risultati importanti. Nella data driven economy la possibilità di analizzare e interpretare un numero molto elevato di dati crea vantaggi competitivi per le aziende e ne determina la produttività.
COSA SONO I BIG DATA E PERCHE' SONO IMPORTANTI
La Digital Transformation ha un impatto notevole sulle strategie di business e sulla produttività delle aziende che oggi come non mai devono interfacciarsi quotidianamente con nuove tecnologie ed affrontare il problema della governance dell'enorme quantità di dati digitali. I Big Data sono dataset complessi e di grandi dimensioni che non possono essere analizzati utilizzando gli strumenti, i metodi ed i modelli della Business Intelligence o i tradizionali metodi di analisi dei dati. Comunemente i dati tradizionali aziendali, alla cui gestione concorrono le tecniche di Business Intelligence, vengono archiviati nei sistemi di Data Warehouse, archivi informatici contenenti tutte le informazioni strategiche per l'impresa, e nei Data Mart, che sono dei raccoglitori di dati.
I Big Data possono essere dati strutturati, ovvero trattabili con i modelli relazionali e archiviabili nei classici data warehouse, ma spesso sono dati non strutturati, quali possono essere quelli prodotti dai social networks. Questo significa che non possono essere elaborati e memorizzati ricorrendo ai metodi tradizionali come i Database Management Systems ma richiedono modalità di storage differenti e più laboriose.
Analizzare i Big Data è diventato uno step fondamentale nella digitalizzazione aziendale per massimizzare l'efficienza, ridurre gli sprechi dovuti a decisioni sbagliate, ottimizzare l’innovazione di prodotti e processi ed ottenere buone performance aziendali. In quella che molti hanno definito la "quarta rivoluzione industriale" il numero di dati è cresciuto significativamente grazie all'automazione dei processi. Si stima che negli ultimi due anni i dati acquisiti siano stati superiori all'ordine dei Zettabyte. I Big Data, in quanto dati di ampio volume, eterogenei, veloci e di diversa provenienza, richiedono un’attenta elaborazione al fine di poter estrarre dalla loro analisi informazioni dettagliate ed essenziali per le scelte aziendali, utili per prevedere trend e comportamenti futuri. E' questo il caso delle advanced analytics, tecniche avanzate di analisi dei dati basate su modelli predittivi. La raccolta, elaborazione ed analisi dei dati diventa quindi strumento necessario per ottenere risultati migliori nei piani di marketing e nei modelli di business. Molti e diversificati sono i campi applicativi dei Big Data. I settori maggiormente impattati dai Big Data sono il bancario, il manifatturiero, la sanità, il sistema scolastico, il gaming, le telecomunicazioni, l'energia, l'agricoltura, la farmaceutica e la Pubblica Amministrazione. Basti pensare all'impatto che l'implementazione delle tecnologie della Big Data Analytics possa avere sulla riduzione degli sprechi della PA per rendersi conto dell' enorme potenziale dei sistemi analitici. Oggi possiamo disporre di strumenti innovativi e di servizi che trasformano i dati in vere e proprie risorse, impattando sul business aziendale e sull'efficienza dei sistemi produttivi a più livelli.
I BIG DATA NEL SETTORE INDUSTRIALE
Proviamo ad immaginare ad esempio un ciclo di lavorazione in un' industria meccanica. I cicli di lavorazione vengono rappresentati comunemente sui cartellini di lavorazione che indicano analiticamente le varie fasi del ciclo produttivo, corredate da una serie di informazioni utili sui tempi, costi, tipologia di operazioni da eseguire ed attrezzature [...]
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Con tutti questi dati non c’è pericolo di un bug data anzichè big data?
Sicuramente avere a disposizione una grande mole di dati aumenta l’efficienza delle aziende e si rivela una risorsa importante. A livello analitico-matematico la possibilità di poter estrarre informazioni dai dati rappresenta un approccio metodologico nuovo e che si aggiunge ai metodi già esistenti, modificando radicalmente la sfera scientifica che orbita attorno alla ricerca di teorie e modelli matematici. Tuttavia l’economia degli Open Data pone inevitabilmente alcune questioni che riguardano più ambiti. In particolare l’uso sistematico dei big data ha delle ricadute sociali in termini di tutela della privacy dal momento che si possono osservare dei limiti nell’uso, per quanto riguarda la protezione dei dati personali. Inoltre la produzione di dati necessita di qualità e valore che garantiscano la loro autenticità. Basti pensare alle fake news che spesso appaiono sui siti web, anche a causa della monetizzazione delle visite ai siti, fatto questo che può mettere in discussione la veridicità e il valore dei dati.
Sicuramente ci son problemi legati alla sicurezza e alla privacy, indiscutibile però anche il vantaggio di avere nuove opportunità di lavoro; stanno emergendo nuove professionalità legate alla gestione, elaborazione e sicurezza di questa mole di dati, molto ricercate nei prossimi anni dalle aziende.