I dati sono un elemento strategico fondamentale per tutte le aziende. Sono, ad esempio, importantissimi per i marketers e influenzano le loro decisioni e le loro azioni. I marketer dedicano molto tempo all’analisi dei dati e credono fortemente che questa operazione possa determinare un aumento dei profitti di un’azienda. Negli ultimi anni c’è stato un incremento del 90% dei dati prodotti nel mondo e le aziende potrebbero arrivare a produrre zettabyte (1021 byte) di dati , considerando quelli provenienti da sensori, dati satellitari, finanziari, telefonici, ecc. Tutta questa quantità di informazioni è oggi oggetto di studio e di analisi e va sotto il nome di big data.
Cosa sono i big data
Lo dice la parola stessa, i big data sono grandi quantità di dati, e sono detti in italiano megadati. Il termine viene utilizzato in statistica e informatica e indica una raccolta di dati informativi così vasta da richiedere un’analisi particolarmente accurata. Lo scopo è quello di estrapolare e mettere in relazione un’enorme mole di dati eterogenei, strutturati e non strutturati, per scoprire legami tra fenomeni diversi. È proprio la quantità enorme di informazioni a renderli peculiari. Un numero che “eccede la capacità dei sistemi di database relazionali di catturare, immagazzinare, gestire ed analizzare” (McKinsey Global Institute). L’altra caratteristica è l’eterogeneità: si può trattare infatti di informazioni provenienti da database come da immagini, email e dati GPS che non sono, quindi, classificati in nessun modo. Perché quando si parla di big data si cita spesso il termine rivoluzione? Il loro uso può veramente cambiare radicalmente il modo di fare business?
La rivoluzione dei big data
La rivoluzione big data si riferisce proprio a quello che sarebbe possibile fare con queste informazioni. Oggi è sempre più semplice analizzare dati attraverso sofisticati algoritmi. La possibilità di esaminare in poco tempo, e con risorse discrete, i big data è la vera rivoluzione. È possibile sviluppare nuove capacità di collegare fra loro le informazioni per fornire un approccio visuale ai dati, suggerendo pattern e modelli di interpretazione fino a ora inimmaginabili. Se fino ad oggi se ne è parlato soprattutto in relazione al settore IT (cloud computing, algoritmi di ricerca etc) sappiamo, invece, che i big data sono necessari e utili nei mercati business più diversi, dall’automotive, alla medicina, dalla finanza al gaming. Non esiste alcun settore che possa prescindere dal marketing e, di conseguenza, dall’analisi dei dati. L’enorme volume di informazioni create oggi da applicazioni e servizi è troppo elevato per consentire ai team di elaborarli in modo intelligente e al contempo veloce. A questo scopo l’intelligenza artificiale (AI) è arrivata per supportare il lavoro dell’uomo.
L’AI potenzia la forza lavoro elaborando attività ripetitive ed è in grado di gestire i dati in modo più efficiente rispetto alle persone. Volumi di dati più elevati vengono elaborati con maggiore velocità, con un minor numero di errori e con una memoria precisa per recuperare i dati in un semplice clic. L’AI è in grado inoltre di individuare modelli in set di dati complessi per aiutare a prendere decisioni più consapevoli.
L’uso dei big data oggi
L’analisi dei dati nelle aziende (data base) ha lo scopo di fornire un supporto al processo di decision making. Ogni organizzazione desidera prendere decisioni aziendali migliori. A volte è difficile acquisire la giusta visibilità sui dati e potersi allineare a obiettivi aziendali più ampi.
Grazie a una visibilità in tempo reale su ciò che sta accadendo a livello strategico, operativo e individuale all’interno di un’organizzazione, tutti possono accedere alle giuste informazioni per prendere decisioni migliori.
Le informazioni possono essere raffigurate utilizzando scorecard, grafici temporali e dashboard. Ciò consente a manager e dirigenti di visualizzare l’impatto delle loro decisioni sull’azienda. In questo modo si agevola anche l’intervento immediato sulla eventuale criticità. Il management, in generale, viene agevolato.
Esempi nella vita reale
La profilazione dell’utente attraverso l’uso dei big data è un fenomeno che tutti esperiamo quotidianamente. Ogni qual volta un social o un servizio a pagamento ci “consiglia” nuovi prodotti, lo fa sulla base dei nostri interessi specifici. Tutti i dati provenienti dalla navigazione di un utente, dai suoi precedenti acquisti, dai prodotti valutati o ricercati vengono raccolti. Così i colossi del commercio potranno suggerire i prodotti più adatti agli scopi del cliente, spingendolo a comprare per soddisfare una reale necessità ma anche per semplice impulso. Algoritmi di analisi big data riescono, per esempio, a prevedere se una donna che fa acquisti on line è incinta, tracciando le sue ricerche sul web e gli oggetti acquisiti in precedenza, come alcuni tipi di indumenti o di farmaci. A questo punto comincerà a ricevere offerte personalizzate relative al suo stato interessante.
Sono tantissimi i settori in cui le analisi predittive realizzate con i big data sono fondamentali:
- salute pubblica,
- sicurezza,
- agricoltura,
- biologia.
I migliori software in commercio
Come abbiamo detto, per essere analizzati i big data necessitano di software che processino grandi quantità di informazioni e le rendano visualizzabili e utilizzabili. Ecco alcuni dei migliori software di analisi big data in commercio.
- Xplenty è una soluzione ETL basata su cloud che fornisce semplici pipeline di dati visualizzati per flussi di dati automatizzati attraverso una vasta gamma di fonti e destinazioni. I potenti strumenti di trasformazione su piattaforma di Xplenty ti consentono di pulire, normalizzare e trasformare i dati, aderendo anche alle migliori pratiche di conformità.
Caratteristiche:
Offerta di trasformazione dei dati su piattaforma potente, senza codice
Connettore API Rest: estrae i dati da qualsiasi origine che abbia un’API Rest
Flessibilità della destinazione: invio di dati a database, data warehouse e Salesforce
Sicurezza focalizzata – crittografia e mascheramento dei dati a livello di campo per soddisfare i requisiti di conformità
API di riposo: ottieni tutto il possibile sull’interfaccia utente di Xplenty tramite l’API di Xplenty
Azienda incentrata sul cliente che conduce con un supporto di prima classe.
- Apache Spark è un potente strumento di analisi dei big data open source. Offre oltre 80 operatori di alto livello che semplificano la creazione di app parallele. È utilizzato da una vasta gamma di organizzazioni per elaborare set di dati di grandi dimensioni.
Caratteristiche:
Aiuta a eseguire un’applicazione nel cluster Hadoop, fino a 100 volte più veloce in memoria e dieci volte più veloce su disco
Offre l’elaborazione veloce
Supporto per analisi sofisticate
Capacità di integrazione con Hadoop e dati Hadoop esistenti
Fornisce API integrate in Java, Scala o Python.
- Plotly è uno strumento di analisi che consente agli utenti di creare grafici e dashboard da condividere online.
Caratteristiche:
Trasforma facilmente qualsiasi dato in grafica accattivante e informativa
Fornisce alle industrie controllate informazioni dettagliate sulla provenienza dei dati
Offre un hosting di file pubblico illimitato attraverso il suo piano di community gratuito.
- Lumify è una piattaforma di fusione, analisi e visualizzazione di big data. Aiuta gli utenti a scoprire connessioni ed esplorare le relazioni nei loro dati tramite una suite di opzioni analitiche.
Caratteristiche:
Fornisce visualizzazioni grafiche 2D e 3D con una varietà di layout automatici
Fornisce una varietà di opzioni per l’analisi dei collegamenti tra entità nel grafico
Viene fornito con elementi specifici di elaborazione e interfaccia di importazione per contenuti testuali, immagini e video
La funzione Spazi ti consente di organizzare il lavoro in una serie di progetti o aree di lavoro
È basato su tecnologie big data comprovate e scalabili.
- Cloudera CDH mira a implementazioni di classe enterprise di tale tecnologia. È totalmente open source e ha una distribuzione gratuita della piattaforma che comprende Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Impala e molti altri.
Ti consente di raccogliere, elaborare, amministrare, gestire, scoprire, modellare e distribuire dati illimitati.
Caratteristiche:
Distribuzione completa
Cloudera Manager gestisce molto bene il cluster Hadoop.
Facile implementazione.
Amministrazione meno complessa.
Alta sicurezza e governance.
- Apache Cassandra è un DBMS NoSQL distribuito e open source gratuito, costruito per gestire enormi volumi di dati distribuiti su numerosi server di prodotti, offrendo elevata disponibilità. Impiega CQL (Cassandra Structure Language) per interagire con il database.
Alcune delle aziende di alto profilo che utilizzano Cassandra includono Accenture, American Express, Facebook, General Electric, Honeywell, Yahoo, ecc.
Caratteristiche:
Nessun singolo punto di errore.
Gestisce dati di grandi dimensioni molto rapidamente.
Archiviazione strutturata nel registro
Replica automatizzata
Scalabilità lineare
Architettura ad anello semplice.
- MongoDB è un database NoSQL, orientato ai documenti, scritto in C, C ++ e JavaScript. È gratuito ed è uno strumento open source che supporta più sistemi operativi tra cui Windows Vista (e versioni successive), OS X (10.7 e versioni successive), Linux, Solaris e FreeBSD.
Le sue caratteristiche principali includono Aggregazione, Query ad hoc, Utilizza il formato BSON, Frammentazione, Indicizzazione, Replica, Esecuzione lato server di javascript, Schemaless, Raccolta ridotta, Servizio di gestione MongoDB (MMS), bilanciamento del carico e archiviazione dei file.
Alcuni dei principali clienti che utilizzano MongoDB includono Facebook, eBay, MetLife, Google, ecc.
Caratteristiche:
Facile da imparare.
Fornisce supporto per più tecnologie e piattaforme.
Nessun singhiozzo nell’installazione e nella manutenzione.
Affidabile ed economico.
- Talend. I prodotti Talend per l’integrazione dei big data includono:
Open studio per big data: viene fornito con licenza gratuita e open source. I suoi componenti e connettori sono Hadoop e NoSQL. Fornisce solo supporto alla comunità.
Piattaforma big data: viene fornita con una licenza di abbonamento basata sull’utente. I suoi componenti e connettori sono MapReduce e Spark. Fornisce supporto Web, e-mail e telefonico.
Piattaforma big data in tempo reale: viene fornita con una licenza di abbonamento basata sull’utente. I suoi componenti e connettori includono lo streaming Spark, il machine learning e l’IoT. Fornisce supporto Web, e-mail e telefonico.
Caratteristiche:
Semplifica ETL ed ELT per i big data.
Completa la velocità e la scala della scintilla.
Accelera il passaggio al tempo reale.
Gestisce più origini dati.
Fornisce numerosi connettori sotto lo stesso tetto, che a loro volta ti consentiranno di personalizzare la soluzione secondo le tue necessità.
- Apache Storm è un flusso di calcolo distribuito multipiattaforma e un framework computazionale in tempo reale tollerante ai guasti. È gratuito e open-source. Gli sviluppatori della tempesta includono Backtype e Twitter. È scritto in Clojure e Java.
La sua architettura si basa su beccucci e bulloni personalizzati per descrivere le fonti di informazioni e manipolazioni al fine di consentire l’elaborazione batch e distribuita di flussi di dati illimitati.
Tra i tanti, Groupon, Yahoo, Alibaba e The Weather Channel sono alcune delle famose organizzazioni che usano Apache Storm.
Caratteristiche
Affidabile su larga scala.
Molto veloce e tollerante ai guasti.
Garantisce il trattamento dei dati.
Ha molteplici casi d’uso: analisi in tempo reale, elaborazione dei log, ETL (Extract-Transform-Load), calcolo continuo, RPC distribuito, apprendimento automatico.
- Apache SAMOA è l’acronimo di Scalable Advanced Massive Online Analysis. È una piattaforma open source per il mining di flussi di dati di grandi dimensioni e l’apprendimento automatico.
Consente di creare algoritmi di streaming machine learning (ML) distribuiti ed eseguirli su più DSPE (motori di elaborazione del flusso distribuito). L’alternativa più vicina ad Apache SAMOA è lo strumento BigML.
Caratteristiche
Semplice e divertente da usare.
Veloce e scalabile.
Vero streaming in tempo reale.
Scrive l’architettura Once Run Run Anywhere (WORA).
I vantaggi dei big data analytics
L’analisi dei big data può offrire vantaggi notevoli e ad ampio spettro. Si tratta infatti di studi trasversali che coinvolgono tutte le funzioni aziendali e tutti i processi, generando benefici quantificabili e non. L’analisi di big data aziendali è particolarmente efficace, per esempio, per valutare i dati di prospects e leads. A questo scopo si potranno incrociare dati strutturati, come le anagrafiche clienti o le vendite, con informazioni non strutturate provenienti da Internet. I blog e i social network rappresentano una fonte infinita di informazioni fondamentali per le strategie di un’azienda. L’analisi combinata di big data aziendali strutturati e non strutturati permetterebbe, così, la creazione di modelli in grado di analizzare i comportamenti d’acquisto, le opinioni nei confronti dei prodotti e dell’azienda stessa e quelle verso i competitors. Un’azienda che possiede tutte queste informazioni può prendere decisioni aziendali mirate che possono aumentare la fidelizzazione del cliente e mettere in atto efficaci politiche di cross-selling su clienti già acquisiti.
Sono noti anche i benefici sociali dei big data che possono essere un patrimonio per la collettività. I dati assumono un importante ruolo sociale quando sono in grado di creare nuovi posti di lavoro, ripristinare il budget delle pubbliche amministrazioni, ottimizzare i flussi turistici di un territorio o essere utilizzati, come in occasione dell’emergenza Coronavirus, per prevedere possibili scenari e salvare vite umane. L’utilizzo degli analytics nel mondo sanitario si è rivelato decisivo in questo momento storico e potrà esserlo sempre di più nella lotta a nuove pandemie o ai disastri naturali.
