Nel mondo digitale di oggi, i dati sono diventati una risorsa fondamentale per le aziende di ogni settore. La quantità di dati generati ogni giorno è impressionante, e la capacità di analizzarli e trarne valore è ciò che distingue le organizzazioni di successo. Questo è il punto in cui entrano in gioco i Big Data Analytics. Ma nel concreto, che cosa sono i Big Data Analytics? Scopriamolo insieme in questo articolo!
Big Data Analytics: di cosa si tratta.
Quando parliamo di Big Data Analytics, in sintesi, parliamo di un insieme di tecniche e strumenti avanzati utilizzati per esaminare, interpretare e visualizzare grandi quantità di dati, con l’obiettivo di scoprire pattern, trend e informazioni utili. Questi insights possono aiutare le aziende a prendere decisioni più informate, ottimizzare i processi e migliorare la loro competitività sul mercato.
Big Data Analysis: le caratteristiche dei dati.
Quando parliamo delle caratteristiche dei big data, facciamo riferimento a quelle proprietà specifiche che li distinguono dai dati tradizionali, rendendoli unici nel loro genere. Queste caratteristiche, note come le cinque V, aiutano a definire i big data e forniscono anche una guida su come sfruttarli efficacemente per ottenere il massimo beneficio ed ottenere informazioni preziose.
Le cinque V della big data analysis.
Svisceriamo insieme queste caratteristiche per capire la differenza che intercorre tra i big data e i dati tradizionali. Ecco quali sono nello specifico:
Volume.
La caratteristica del volume nel contesto dei big data analytics si riferisce alla quantità dei dati generati quotidianamente. Il volume è importante perché richiede infrastrutture adatte per l’archiviazione e l’elaborazione. Per quanto riguarda i dati tradizionali si tratta di dataset relativamente piccoli, come i dati presenti in un database relazionale, mentre nel caso dei big data parliamo di un’enorme quantità di dati i quali verranno gestiti con strumenti più avanzati.
Varietà.
La varietà nei big data analytics riguarda il fatto che I dati possono provenire da diverse fonti e presentarsi in vari formati, come testo, immagini, video, sensori IoT e molto altro. I dati tradizionali sono spesso strutturati, organizzati in tabelle con righe e colonne che seguono uno schema predefinito, mentre i big data, vista la quantità, includono tipi di dati sia strutturati che non strutturati.
Velocità.
Con “velocità” nella cornice dei big data analytics si indica la rapidità con cui i dati vengono generati e processati. La raccolta e l’elaborazione dei dati tradizionali avviene a una velocità relativamente bassa, con aggiornamenti che possono essere giornalieri, settimanali o mensili. Con i big data è essenziale analizzare i dati in tempo reale o quasi reale per prendere decisioni tempestive. La capacità di gestire e processare i dati rapidamente può fornire un vantaggio competitivo significativo.
Veracità.
La veracità nei big data analytics si riferisce alla qualità e affidabilità dei dati. I dati di bassa qualità possono portare a conclusioni errate, quindi è cruciale garantirne l’accuratezza. La qualità dei dati tradizionali è generalmente elevata, con un controllo rigoroso della loro accuratezza e affidabilità. Per quanto riguarda la qualità dei big data, questa può variare significativamente: sono, quindi, necessarie delle tecniche di pulizia e verifica dei dati che aiutano a mantenere alta la veracità, assicurando che le analisi siano basate su informazioni affidabili.
Valore.
Infine, il valore nei big data analytics rappresenta l’utilità e i benefici che i dati possono offrire. Non tutti i dati raccolti sono preziosi, quindi l’obiettivo è identificare e analizzare quelli che apportano il maggiore vantaggio all’organizzazione. In questo caso la differenza tra i dati tradizionali e i big data deriva dal fatto che i primi vengono utilizzati per le analisi operative quotidiane basate su storici consolidati, i secondi hanno invece la capacità di fornire insight più approfonditi e predittivi che possono guidare innovazioni e ottimizzare operazioni.
Big Data & Data Analytics: tecniche e strumenti.
Abbiamo definito la bid data analytics come l’insieme delle tecniche e degli strumenti progettati per raccogliere, memorizzare, elaborare e analizzare grandi volumi di dati. Ma di quali tecniche parliamo, nello specifico? Andiamo ad analizzarle brevemente.
Big data analytics: le tecniche principali per analizzare i big data.
Tra le tecniche principali per analizzare i big data troviamo il data mining – che include metodi come il clustering e che serve per raggruppare dati simili e la classificazione, per categorizzare i dati in classi predefinite – e il machine learning, il metodo per insegnare ai computer a imparare dai dati, così che trovi in autonomia regole o modelli che sarebbero impossibili da individuare manualmente.
Inoltre, la visualizzazione dei dati è cruciale per interpretare i risultati, utilizzando strumenti come le mappe di calore, i grafici a barre e i grafici a dispersione per mostrare la densità dei dati, confrontare categorie o mostrare la relazione tra due variabili.
I cluster nella data analysis.
L’analisi dei cluster è una tecnica utilizzata per raggruppare un insieme di oggetti in modo che quelli appartenenti allo stesso gruppo (o cluster) siano più simili tra loro rispetto a quelli appartenenti a gruppi diversi.
Il risultato dell’analisi dei cluster è spesso visualizzato con grafici che mostrano i diversi gruppi identificati e le caratteristiche che li distinguono. Questo può facilitare la comprensione delle relazioni tra i dati e supportare decisioni basate su insight approfonditi.
Big data analytics: gli strumenti per l’analisi dei big data.
Per quanto riguarda gli strumenti da utilizzare per la big data analysis, uno dei principali è Apache Hadoop, un framework open-source che permette l’elaborazione distribuita di grandi set di dati. Un altro strumento potente è Apache Spark, un motore di elaborazione dati rapido che supporta il processamento di dati batch e streaming. Inoltre, i database NoSQL come MongoDB, Cassandra e Redis sono utilizzati per gestire dati non strutturati o semi-strutturati.
Infine, è importante anche parlare degli strumenti di visualizzazione dei dati, come Tableau, Power BI e D3.js che permettono di creare grafici dinamici e interattivi per interpretare e presentare i dati in modo chiaro e comprensibile, e i data warehouse, come Amazon Redshift e Google BigQuery che offrono soluzioni per l’archiviazione e l’elaborazione di grandi quantità di dati, spesso integrati con funzionalità di analisi avanzata in ambienti cloud.
Settori di applicazione dei big data analytics.
I Big Data Analytics trovano applicazione in una vasta gamma di settori. Ad esempio, nel campo della sanità, migliorano le diagnosi, personalizzano i trattamenti e monitorano la salute pubblica.
- Nel settore finanziario, rilevano le frodi, gestiscono il rischio, analizzano i mercati e personalizzano i servizi bancari.
- Nel retail e commercio elettronico, analizzano i comportamenti dei clienti, ottimizzano le scorte e personalizzano le offerte.
- Nella manifattura, ottimizzano la catena di approvvigionamento, prevedono la manutenzione e migliorano i processi produttivi.
- Nell’energia e utility, monitorano e gestiscono le reti energetiche, prevedono la domanda e mantengono le infrastrutture.
- Nel marketing e nella pubblicità, segmentano i clienti, analizzano le campagne pubblicitarie e ottimizzano il ritorno sugli investimenti.
- Nei trasporti e nella logistica, ottimizzano i percorsi, gestiscono le flotte e analizzano i dati di traffico.
- Nel governo e nella pubblica amministrazione sono utilizzaati per monitorare la sicurezza, gestire le risorse e migliorare i servizi pubblici.
Le possibilità sono praticamente infinite e ogni settore può trarre vantaggio dall’analisi dei dati per prendere decisioni più informate e migliorare le proprie operazioni.
Sfide e considerazioni etiche sulla data analysis dei big data
L’analisi dei big data presenta diverse sfide e solleva numerose questioni etiche proprio per la grande mole di dati che si trova ad analizzare.
Difatti, una delle principali sfide è la gestione della qualità dei dati, dato che i big data provengono da molteplici fonti e possono variare enormemente in termini di qualità, è essenziale garantire che i dati siano accurati, completi e affidabili.
La sicurezza dei dati è un grande tema, sia in termini di sfida che in termini etici. Con l’aumento dei volumi di dati, aumenta anche il rischio di violazioni della sicurezza, quindi le organizzazioni devono implementare rigorosi protocolli di sicurezza per proteggere i dati sensibili da accessi non autorizzati e cyberattacchi.
Questo si collega al discorso della privacy dei dati. La raccolta e l’analisi dei dati personali devono essere effettuate nel rispetto delle normative sulla protezione dei dati, italiane ed europee, secondo le quali le organizzazioni devono rispettare il principio di trasparenza. Devono, quindi, usare i dati in modo responsabile, evitando pratiche invasive o ingannevoli e rispettando le limitazioni sull’uso dei dati, adottando misure per minimizzare i rischi associati all’analisi dei big data.
Vuoi diventare un esperto nella Data Analysis e padroneggiare le tecniche e gli strumenti più richiesti dal mercato? Scopri il corso di Data Analysis di Aulab, pensato per darti competenze pratiche nell’uso del linguaggio SQL, Python e strumenti di visualizzazione.
