Big Data Analytics: cosa sono, differenze e vantaggi

Numerose aziende, in ogni angolo del mondo, colgono ogni giorno le opportunità offerte dai Big Data e dalla Big Data Analytics. Questi termini identificano processi di gestione e analisi dei dati grazie ai quali è possibile ottenere vantaggi sia in termini competitivi che strategici. 

Scopriamo cosa sono i Big Data, cos’è la Big Data Analytics e quali sono le differenze tra i due termini, per comprendere pienamente le potenzialità che questi strumenti offrono alle organizzazioni moderne. 

L’importanza dei dati

Considerati il nuovo petrolio del nostro millennio, i Big Data sono informazioni difficili da elaborare con i metodi tradizionali. Questa mole immensa di dati massivi viene raccolta a scopo strategico: trattasi di informazioni talmente sostanziose e complesse da richiedere metodi analitici e tecnologie avanzate, come l’Intelligenza Artificiale, l’Intelligent Data Processing e, appunto, la Big Data Analytics.

Le tracce che ogni utente lascia online sono davvero numerose: dall’Internet of Things (IoT) ai social media, dai wearable device all’utilizzo della robotica. Tutte queste informazioni entrano così nella rete diventando in automatico osservabili e monitorabili.

Considerata la rilevanza che la rete ha nella società moderna, è semplice intuire quanti dati apparentemente banali costituiscano, in realtà, una risorsa estremamente preziosa in ottica di business. Le fonti dei dati sono praticamente infinite e, se usate con criterio, i dati possono diventare essenziali per i processi di decision making, per la Business Intelligence e per la pianificazione di strategie multilivello. 

Storia: 3v ai 5v dei Big Data

Sino ai primi anni 2000, rientravano nella categoria dei Big Data tutte le informazioni che presentano una o più delle seguenti caratteristiche: 

• volume. Gli utenti e le organizzazioni generano, ogni giorno, un enorme quantità di dati. Questa ingente quantità di informazioni richiede, per i processi di raccolta e gestione, tecnologie innovative a supporto di un incredibile volume di dati, peraltro in costante crescita;
• velocità. La genesi e l’acquisizione dei dati rappresentano processi sempre più rapidi. L’utilizzo di un numero sempre crescente di dispositivi muniti di sensoristica, in grado di raccogliere dati in tempo reale, pone l’organizzazione moderna di fronte a una sfida. Le imprese non devono solo raccogliere questi dati, ma anche analizzarli real time in modo da prendere decisioni aziendali tempestive e al tempo stesso accurate;
• varietà. Il termine varietà si riferisce alle differenti tipologie di dati attualmente disponibili, provenienti da un numero crescente di fonti eterogenee. Non solo sistemi transazionali e gestionali aziendali, ma anche sensori, social network, open data. Dati sia strutturati che non strutturati, non solo interni all’organizzazione ma anche acquisiti esternamente.

Con il trascorrere degli anni, il termine Big Data diveniva sempre più concreto e applicabile dalle aziende. A questo punto, quindi, si sono aggiunte due nuove V che definiscono le caratteristiche dei dati massivi:

• veridicità. I dati, per poter essere utilizzati ai fini di business, devono essere affidabili e concreti. Qualità e integrità rimangono valori essenziali per un’analisi dei dati in grado di generare insight affidabili;
• variabilità. La quantità di dati, la differenza nei loro formati e dei loro contesti di provenienza rende i Big Data particolarmente mutevoli. Quando si interpretano i Big Data, pertanto, occorre considerare la loro variabilità. 

Cos’è la Big Data Analytics

Una volta che i dati sono stati raccolti, il passo successivo è elaborarli, per creare report utilizzabili per diversi scopi. È qui che entra in gioco la scienza dei dati, fondamentale per riorganizzare le informazioni in maniera schematica e contestualizzata. Per l’analisi dei dati vengono utilizzati software, servizi specifici e risorse infrastrutturali.

Eseguendo una Big Data Analytics efficace e il più possibile corretta, le aziende possono trarre insight dall’alto valore strategico, utili anche per l’ideazione di nuove soluzioni e per la Business Intelligence. Il primo passo è quello di individuare le esigenze del business, fissando degli obiettivi affinché sia possibile svolgere un’analisi strutturata, in grado di fornire informazioni che offrano dei vantaggi concreti all’azienda. 

I vantaggi

L’impiego delle tecnologie di Big Data Analytics garantisce numerosi vantaggi. Attraverso la scienza dei dati, infatti, l’azienda può:

• ottenere una visione coerente e completa del business, mediante la gestione e la comprensione di volumi di dati imponenti. Le applicazioni aziendali e le dashboard analitiche possono supportare i processi decisionali in ottica data-driven, prediligendo un approccio fondato su dati accurati piuttosto che su fattori meno realistici;
• avere una maggiore chiarezza delle prospettive future. Grazie alla Big Data Analytics è possibile identificare rapidamente le opportunità e i rischi che coinvolgono l’azienda. L’analisi dei dati, infatti, consente di conoscere modelli e tendenze non ancora del tutto chiare, verificando la qualità delle informazioni e analizzandone la dinamica;
• ridurre il tempo del time-to-action. Le imprese possono prevedere qualsiasi scenario futuro, ponendo domande pertinenti con lo scopo di ottenere le risposte utili alla definizione di un piano di azione strategico. Le possibili azioni possono essere automatizzate, in modo che la risposta alla valutazione del dato risulti il più rapida possibile;
• esplorare i dati, ottenendo risposte chiare senza avere l’esigenza di un sistema di modellazione dei dati approfondito. Si promuove, quindi, la Data Discovery self-service, rendendo il processo decisionale più veloce e indipendente dal dipartimento IT.

L’importanza della Big Data Analytics

Sempre più aziende scelgono di incorporare la Big Data Analytics nei propri processi aziendali: uno dei vantaggi di questa pratica, infatti, è la possibilità di definire strategie in modo più strutturato e consapevole. 

Inoltre, grazie alle attività di analisi dei dati si possono ridurre notevolmente i costi di archiviazione, sfruttando tecnologie più economiche come Hadoop e Analytics sul cloud. Le decisioni aziendali possono essere prese in maniera più rapida, reagendo con tempestività a ogni imprevisto o emergenza.

Incorporare processi di Big Data Analytics significa anche comprendere, in modo chiaro ed efficace, cosa può interessare al proprio target di riferimento, intuendo quali prodotti e servizi necessitano di uno sviluppo e quali gli ambiti su cui puntare per ottenere profitti e risultati maggiormente sicuri. 

In conclusione, la Big Data Analytics è importante per le aziende poiché essa può contribuire, in modo anche sostanziale, al successo di un’attività, permettendo di intuire e sfruttare le opportunità del singolo business.

I ruoli coinvolti nella Big Data Analytics

La capacità di raccogliere e organizzare i dati, al giorno d’oggi, è una skill tra le più richieste al mondo. In particolare, i ruoli coinvolti nella Big Data Analytics sono:

• Data Analyst. Questi professionisti interpretano i dati in maniera logica, cercando evidenze quantitative all’interno di grandi volumi di dati e offrendo spunti per la definizione delle decisioni di business. Si occupano di proporre report chiari e leggibili sfruttando grafici, tabelle, documenti e strumenti per la schematizzazione delle informazioni. I Data Analyst hanno ottime capacità comunicative e si stima che almeno il 76% delle aziende italiane si affidi a una figura di questo tipo;
• Data Scientist. Queste figure professionali utilizzano strumenti di analisi avanzati, sfruttando modelli statistici complessi, implementando algoritmi di Machine Learning e Deep Learning e ricorrendo all’Intelligenza Artificiale. Conoscono perfettamente almeno un linguaggio di programmazione;
• Data Engineer. Gli ingegneri dei dati progettano, costruiscono, installano e testano gli strumenti e le piattaforme che vengono impiegati per la raccolta e l’analisi dei dati. 

Come le aziende utilizzano i dati

Sono principalmente tre le categorie di utilizzo dei dati raccolti. 

La prima riguarda le informazioni utili per garantire l’efficienza e ridurre i rischi operativi. Soprattutto nel settore finanziario, infatti, è importante raccogliere dati che aiutino a prevenire ed evitare le frodi, tutelando l’attività e limitando ogni possibile perdita economica.

Il secondo degli utilizzi prevede il coinvolgimento della Big Data Analytics con la finalità di assicurare ai servizi la massima efficacia, esaminando i problemi di erogazione e individuando possibili soluzioni. Sfruttando le opportunità offerte dall’analisi dei dati, infatti, è possibile garantire un monitoraggio adeguato e utile per pianificare reazioni o risposte tempestive ai cambiamenti e a ogni tipo di evento. 

Infine, le aziende si affidano all’analisi dei dati per predisporre strategie di marketing vincenti. I dati, raccolti e analizzati, forniscono informazioni importanti sui consumatori che rientrano nel target d’interesse, permettendo alle aziende di offrire esattamente ciò di cui l’utente potrebbe avere bisogno.

Differenza tra Big Data e Data Analytics

Vi è, tra le altre, una sostanziale differenza tra Big Data e Big Data Analytics, e risiede nella natura dei due elementi. Mentre i Big Data rappresentano una grande quantità di informazioni, di diversa tipologia e provenienti da origini anche molto differenti tra loro, la Big Data Analytics è il processo utile all’analisi di questi dati, finalizzato alla definizione di modelli e all’interpretazione del significato dei dati massivi. 

La Big Data Analytics utilizza i dati per trarre informazioni utili al business, al decision making e alla pianificazione di strategie vincenti. La qualità dei dati è essenziale per la Big Data Analytics, in quanto permette di ottenere risultati chiari, coerenti ed efficienti. 

Un’altra differenza tra Big Data e Big Data Analytics sono gli strumenti utili per la gestione delle due attività. I Big Data necessitano di soluzioni di archiviazione complesse, scalabili e in grado di fornire ottime prestazioni, disponibilità, un’alta tolleranza ai guasti e un processo di elaborazione parallela. Per la Big Data Analytics vengono impiegati tool di aggregazione, arricchitori e modellatori. 

Esempi

Nella pratica, la differenza tra Big Data e Big Data Analytics coinvolge sia i processi di lavoro che i professionisti incaricati di occuparsi degli stessi. 

Ad esempio, per l’archiviazione e gestione dei Big Data le figure professionali devono conoscere almeno un linguaggio di programmazione, i framework, i sistemi distribuiti e i database NoSQL. Per la Big Data Analytics, invece, il professionista coinvolto deve avere una base di competenze afferenti al mondo della statistica, della matematica e della programmazione. 

Un altro esempio utile di differenza pratica tra Big Data e Big Data Analytics coinvolge i settori di business che possono trarre beneficio dalle diverse attività. I Big Data vengono impiegati in settori quali: intrattenimento, comunicazioni, servizi finanziari, media, informatica, vendita al dettaglio e nel settore bancario. La Big Data Analytics, invece, viene utilizzata dalle aziende per il rilevamento e la gestione dei rischi, o in settori quali: viaggi, scienza, energia, tecnologia dell’informazione e sanità.

Un altro esempio di differenza tra Big Data e Big Data Analytics coinvolge gli strumenti:

• per i Big Data si utilizzano tecnologie quali Apache Hadoop, Cloudera Distribution for Hadoop, Cassandra, MongoDB; 
• per la Big Data Analytics vengono utilizzati strumenti di analisi come Tableau Public, Python, Apache Spark, Excel, RapidMiner, KNIME.

Gli strumenti della Big Data Analytics

Come abbiamo visto, per la Big Data Analytics possono essere impiegati diversi strumenti, sulla base degli obiettivi aziendali. Ogni strumento ha, infatti, dinamiche e finalità diverse e scegliere quello giusto dipende dall’obiettivo delle attività.

In ogni caso, i tool utilizzati rientrano nelle seguenti tre categorie:

• aggregatori: servono a raccogliere e organizzare i dati e sono particolarmente utili per chi deve fare ingresso in mercati nuovi o sconosciuti. Sfruttano informazioni aziendali che provengono da fonti esterne e cercano di offrire una panoramica il più completa e dettagliata possibile;
• arricchitori: si occupano delle informazioni relative al marketing, esaminando principalmente i dati provenienti dai social, dal web, dai clickstream e dai feed. Tengono conto dei bisogni degli utenti, mettendoli in correlazione con l’attività svolta dall’azienda. Sono utili per chi vuole segmentare il mercato, interagire con un target specifico e personalizzare l’offerta;
• modellatori: raccolgono i dati e li integrano con algoritmi che evidenziano schemi, relazioni e pattern ricorrenti. Calcolano le probabilità e si adattano bene ad aziende che dispongono di un team competente, che ha già maturato una certa esperienza nel campo della Big Data Analytics.