Che cos'è il big data?

• Volume: la caratteristica più distintiva dei big data è rappresentata dalle loro enormi dimensioni. Le organizzazioni si occupano di volumi di dati misurati in terabyte, petabyte o, persino, exabyte di informazioni. Questa enorme quantità di dati richiede avanzate soluzioni di storage dei dati per archiviare ed elaborare le informazioni in modo efficiente.
• Velocità: i big data vengono generati ed elaborati ad una velocità incredibile, spesso in tempo reale. Sia che si tratti di streaming proveniente da dispositivi IoT, feed di social media o transazioni finanziarie, questo rapido flusso di dati richiede solide tecnologie in grado di gestire l'elaborazione dei dati ad alta velocità per garantire informazioni tempestive. La velocità è particolarmente critica in applicazioni come il rilevamento delle frodi e la manutenzione predittiva, in cui i ritardi possono causare perdite significative.
• Varietà: i big data sono anche caratterizzati da un'ampia gamma di tipi di dati, che spaziano dai record di database relazionali tradizionali ai contenuti multimediali fino ai dati provenienti dai sensori e ai metadati. Questa diversità richiede strumenti sofisticati per l'integrazione e l'analisi dei dati poiché i sistemi tradizionali non sono attrezzati per gestire dataset così complessi.
• Veridicità: con le enormi quantità di dati non elaborati che vengono raccolti, garantire la qualità e l'accuratezza dei dati è una sfida non da poco. Dati incoerenti, incompleti o imprecisi possono compromettere l'affidabilità dell'analisi predittiva e di altre informazioni. La veridicità sottolinea l'importanza di pulire, confermare e gestire i dati per creare fiducia nei risultati delle analisi.
• Valore: l'obiettivo finale dei big data è ricavare preziose informazioni in grado di favorire il processo decisionale, ottimizzare le operazioni e creare opportunità. L'uso dei big data consente alle organizzazioni di raccogliere informazioni non elaborate e sviluppare risultati fruibili in grado di migliorare le customer experience, migliorare l'efficienza operativa o promuovere innovazioni in settori come l'assistenza sanitaria e il retail.

Il concetto di big data è emerso intorno al 1990 quando le organizzazioni hanno dovuto affrontare problemi di gestione e analisi di grandi dataset che superavano le funzionalità dei sistemi tradizionali, come i database relazionali. Le prime discussioni sottolineavano la necessità di scalare le funzionalità di storage e elaborazione poiché le aziende raccoglievano un maggior numero di dati non elaborati da diverse fonti.

Lo sviluppo di tecnologie come Hadoop nel 2006 ha accelerato l'evoluzione dei big data. Il framework distribuito di Hadoop ha consentito lo storage e l'elaborazione di enormi dataset su più server, superando le limitazioni dei sistemi centralizzati. Contemporaneamente, i database NoSQL sono stati introdotti per gestire dati non strutturati e semi-strutturati con un maggior livello di flessibilità e velocità, formando la base per la moderna analisi dei big data.

L'ascesa del cloud computing a partire dal 2010 ha ulteriormente trasformato la gestione dei big data. Piattaforme come AWS e Google Cloud hanno consentito alle aziende di scalare lo storage e l'elaborazione dei dati senza effettuare investimenti significativi nell'infrastruttura.

L'avvento dell'IoT (Internet of Things) ha portato ad un'impennata dei dati dei sensori in tempo reale, aumentando in modo esponenziale la produzione di dati a livello globale. Per gestire questa complessità, sono state sviluppate tecnologie avanzate come l'analisi dello streaming, gli strumenti basati sull'AI e gli algoritmi di apprendimento automatico.

Oggi, i big data continuano ad evolversi grazie alle innovazioni introdotte nell'intelligenza artificiale, nell'Edge Computing e nel data science.

I big data offrono enormi opportunità, ma presentano anche sfide tecniche, organizzative e finanziarie.

• Gestione e integrazione dei dati: l'integrazione di diverse origini di dati in piattaforme di big data unificate, come data lake, data warehouse e sistemi di streaming, è complessa. Una gestione scadente conduce ad inefficienze, duplicazioni e perdita di informazioni.
• Qualità e variabilità dei dati: i big data, spesso, contengono informazioni incoerenti o incomplete, specialmente se provenienti da dati non strutturati come i social media. Mantenere la qualità e gestire la variabilità dei dati è fondamentale per evitare di analizzarli in modo errato.
• Domanda di forza lavoro competente: la necessità di disporre delle giuste conoscenze nell'analisi dei big data, nell'apprendimento automatico e nel data science ha creato una lacuna di competenze, che ha richiesto notevoli investimenti per assumere o formare analisti di dati e data scientist.
• Costi dell'infrastruttura: la gestione di grandi volumi di dati richiede soluzioni costose come il cloud computing, i database Hadoop e NoSQL, specialmente per l'elaborazione e lo storage in tempo reale.
• Sicurezza e privacy: è essenziale garantire la sicurezza dei dati sensibili non elaborati provenienti dai dispositivi IoT e da altre fonti. Le organizzazioni devono affrontare varie sfide legate alla crittografia, alla conformità alla privacy e allo storage sicuro.
• Scalabilità e flessibilità: man mano che i dati aumentano, i sistemi devono scalare senza compromettere le performance. Le organizzazioni devono adattarsi alle tecnologie e ai requisiti dei big data in continua evoluzione.

I big data operano attraverso una serie di passaggi che consentono alle organizzazioni di raccogliere, archiviare, elaborare e analizzare tante informazioni, trasformando i dati non elaborati in informazioni utilizzabili.

• Raccolta dei dati: il processo inizia con la raccolta dei dati da varie origini come dispositivi IoT, che generano i dati dei sensori in tempo reale, e piattaforme di social media, che producono dati non strutturati come post e video. Altre origini includono sistemi transazionali, app mobili e dati di streaming provenienti da eventi live. Questa operazione garantisce che i dati siano completi per poter eseguire un'analisi avanzata.
• Archiviazione dei dati: i dati raccolti vengono archiviati in data lake progettati per diversi formati non elaborati, inclusi dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. I data warehouse organizzano i dati in base alle specifiche esigenze di analisi, mentre le piattaforme di cloud computing offrono un'archiviazione scalabile ed economica per la gestione di grandi volumi di dati.
• Elaborazione dei dati: strumenti come Hadoop e Spark gestiscono l'elaborazione distribuita suddividendo i dati in blocchi gestibili. Le piattaforme cloud forniscono anche risorse per la pulizia, la trasformazione e l'integrazione dei dati per garantirne l'elevata qualità. Questa operazione prepara i dati per l'analisi predittiva e altre applicazioni avanzate.
• Visualizzazione dei dati: i dati elaborati vengono visualizzati tramite strumenti come Tableau e Power BI, che utilizzano dashboard e ausili visivi come grafici e mappe termiche per semplificare i complessi dataset, consentendo ai responsabili decisionali di scoprire tendenze e correlazioni, il che rende il processo decisionale più semplice, rapido e sicuro.

I big data stanno trasformando i settori in tutto il mondo, fornendo informazioni utili, migliorando l'efficienza e favorendo l'innovazione.

• Settore sanitario: i big data offrono modelli predittivi e il monitoraggio dei pazienti in tempo reale tramite i dati dei sensori provenienti dai dispositivi indossabili, come gli smartwatch. Gli ospedali utilizzano grandi dataset per personalizzare i piani di trattamento, analizzare le informazioni genetiche e ottimizzare le operazioni, riducendo i tempi di attesa dei pazienti e migliorando l'assistenza sanitaria.
• Business intelligence e retail: le aziende utilizzano l'analisi dei big data per perfezionare le strategie dei prezzi, prevedere la domanda e personalizzare il marketing. Le piattaforme di e-commerce come Amazon ottimizzano l'inventario e regolano i prezzi in modo dinamico, mentre i dati sulle transazioni aiutano a rilevare le frodi nei servizi finanziari.
• AI e big data: i sistemi basati sull'AI si affidano a grandi dataset per addestrare i modelli per il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e il rilevamento delle frodi. Le automobili a guida autonoma e gli assistenti virtuali come Alexa utilizzano i big data per migliorare i processi decisionali e la personalizzazione.
• IoT (Internet of Things): i dispositivi IoT generano flussi di dati in tempo reale per l'ottimizzazione delle performance e la manutenzione predittiva. I termostati intelligenti consigliano di utilizzare le impostazioni a risparmio energetico, mentre in agricoltura vengono utilizzati sensori IoT per monitorare l'umidità del suolo e migliorare l'efficienza.
• Supply chain e logistica: i flussi di dati provenienti dai sensori GPS e RFID migliorano il monitoraggio delle spedizioni, l'ottimizzazione dei percorsi e la gestione dell'inventario. L'analisi predittiva garantisce la disponibilità dei prodotti giusti, risparmiando sui costi e migliorando l'accuratezza delle consegne.
• Finanza e banking: i big data aiutano a rilevare le frodi, ottimizzare la gestione dei rischi e migliorare la valutazione dei crediti. Gli algoritmi analizzano le cronologie delle transazioni per individuare eventuali anomalie, mentre le banche per gli investimenti le utilizzano per il trading algoritmico e la previsione dei prezzi.
• Media & Entertainment: piattaforme come Netflix utilizzano i big data per consigliare i contenuti, migliorando l'engagement degli utenti mediante l'analisi delle loro preferenze. Le società che operano nel settore dei media ottimizzano le proprie strategie pubblicitarie indirizzandosi agli utenti desiderati tramite l'analisi dei social media.
• Settore manifatturiero: i dati dei sensori provenienti dalle apparecchiature vengono analizzati in tempo reale per prevedere i guasti e pianificare la manutenzione. I big data informano anche il team di progettazione dei prodotti valutando i feedback dei clienti e i modelli di utilizzo.
• Istruzione: i big data personalizzano le experience di apprendimento analizzando le valutazioni e le metriche di engagement, aiutando, nel contempo, le università ad ottimizzare la previsione delle iscrizioni e ad allocare le risorse in modo efficiente.
• Energia e servizi di pubblica utilità: i big data ottimizzano il consumo energetico e integrano le fonti rinnovabili. Le reti elettriche intelligenti utilizzano il monitoraggio in tempo reale, mentre le società petrolifere analizzano i dati sismici per ridurre i costi e l'impatto ambientale.

Una gestione efficace dei big data richiede strumenti e tecnologie avanzati per lo storage, l'elaborazione, l'analisi e la visualizzazione, al fine di estrarre informazioni utilizzabili da dataset complessi e di grandi dimensioni.

• Le soluzioni di storage dei dati costituiscono la base della gestione dei big data. I data lake archiviano i dati non elaborati, inclusi dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, mentre i data warehouse organizzano i dati per facilitare l'esecuzione di query e la creazione di rapporti. Le piattaforme cloud scalabili e convenienti gestiscono in modo efficiente volumi di dati sempre maggiori.
• Gli strumenti di elaborazione e analisi dei dati convertono i dati non elaborati in informazioni utilizzabili. Vari framework come Hadoop consentono di elaborare grandi dataset in modo distribuito, mentre Apache Spark è un sistema specializzato nell'elaborazione dei dati in tempo reale, che supporta l'apprendimento automatico. Gli strumenti di estrazione, trasformazione e carico dei dati (ETL) come Talend preparano i dati per l'analisi estraendoli, trasformandoli e caricandoli in modo efficace.
• I database per i big data supportano diversi formati. I database NoSQL, come MongoDB e Cassandra, gestiscono i dati non strutturati con funzioni di scalabilità, mentre i database relazionali come MySQL gestiscono i dati strutturati in modo efficace.
• Gli strumenti di visualizzazione dei dati rendono le informazioni accessibili. Vari strumenti come Tableau e Power BI creano dashboard interattivi, semplificando i dataset più complessi. Le visualizzazioni personalizzate vengono create con strumenti come D3.js per specifiche applicazioni web.
• Le piattaforme di analisi dei big data come Google BigQuery e Amazon Redshift consentono di eseguire rapidamente query e analisi, mentre sistemi completi come Cloudera combinano funzioni di storage, elaborazione e analisi in un'unica soluzione.
• Gli strumenti di AI e apprendimento automatico si basano sui big data per lo sviluppo dei modelli. Vari framework come TensorFlow e PyTorch elaborano enormi dataset, mentre piattaforme come Google AutoML rendono l'AI accessibile agli utenti meno esperti.
• Le tecnologie di streaming e in tempo reale, come Apache Kafka, gestiscono i flussi di dati in tempo reale provenienti dai dispositivi IoT e dai social media, mentre Flink esegue le analisi necessarie per fornire informazioni immediate.
• Le soluzioni di governance e sicurezza garantiscono sicurezza e conformità. Gli strumenti di crittografia proteggono i dati sensibili, mentre le piattaforme come Collibra mantengono la qualità dei dati e garantiscono la conformità normativa.
• Gli strumenti di integrazione, come Apache NiFi, automatizzano il movimento dei dati tra i sistemi per una collaborazione ottimale e una gestione efficace di ecosistemi dei dati complessi.