{"id":5255,"date":"2024-03-19T14:11:51","date_gmt":"2024-03-19T14:11:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.moxoff.com\/?p=5255"},"modified":"2025-09-03T15:50:15","modified_gmt":"2025-09-03T15:50:15","slug":"big-data-cosa-sono-e-perche-sono-fondamentali","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.moxoff.com\/en\/big-data-cosa-sono-e-perche-sono-fondamentali\/","title":{"rendered":"Big Data: cosa sono e perch\u00e9 sono fondamentali"},"content":{"rendered":"

Oggi si parla sempre pi\u00f9 di Big Data e intelligenza artificiale. Ma cosa devono sapere le aziende per nuotare con sicurezza in questo mare di novit\u00e0 tecnologiche? La costante evoluzione della domanda di mercato ha fatto emergere la necessit\u00e0 di nuovi processi predittivi, basati sull\u2019analisi dei dati di scenario, acquisiti in tempo reale dai sistemi IoT ed altre fonti digitali.<\/span><\/p>\n

Si tratta di un contesto che vede vincenti le aziende capaci di sviluppare una vera cultura del dato, capace di andare oltre il semplice fatto tecnologico, per valorizzare pienamente lo straordinario valore informativo offerto da volumi di informazioni sempre pi\u00f9 importanti.
Le competenze di Moxoff nei Big Data<\/strong> e nell\u2019Artificial Intelligence<\/strong> offrono alle imprese applicazioni capaci di innovare i processi esistenti e crearne di nuovi, grazie a soluzioni perfettamente allineate con i loro obiettivi di business.<\/p>\n

Cosa sono i Big Data<\/span><\/h2>\n\n\n

Esistono varie definizioni di Big Data, coniate secondo differenti punti di vista. Vediamo quanto sostengono Gartner e McKinsey, quando si soffermano rispettivamente sugli aspetti analitici e gestionali del fenomeno.
Sono trascorsi oltre vent\u2019anni da quando Gartner, nel 2001, ha definito come segue i Big Data: \u201cRisorse informative a elevato volume, velocit\u00e0 e variet\u00e0 che richiedono forme di elaborazione delle informazioni economiche e innovative per potenziare la comprensione, la presa di decisioni e l\u2019automazione dei processi\u201d.
Dieci anni pi\u00f9 tardi, contestualmente alla maturazione del fenomeno nel frattempo intervenuta, McKinsey<\/strong> ha descritto i Big Data come \u201cUn insieme di dati il cui volume \u00e8 cos\u00ec grande da superare la capacit\u00e0 dei convenzionali strumenti nel raccoglierli, immagazzinarli, gestirli e analizzarli\u201d.<\/p>\n\n\n

Come nascono i Big Data<\/span><\/h2>\n\n\n

I Big Data sono diventati molto popolari in tempi recenti, grazie a fattori di maturit\u00e0 tecnologica e all\u2019esponenziale diffusione dei processi di trasformazione digitale. La loro origine pu\u00f2 essere ricondotta in senso classico a Enigma, il sistema ideato da Turing per decifrare i messaggi in codice nazisti durante la Seconda Guerra mondiale, e in chiave moderna alla nascita dei primi database relazionali, a cavallo tra gli anni Sessanta e gli anni Settanta.
I Big Data, cos\u00ec come li intendiamo ora, sono soprattutto ricollegabili all\u2019era del Web 2.0, grazie alle enormi quantit\u00e0 di dati generati dagli utenti di siti, forum, blog e social network. In ambito IT nella met\u00e0 degli anni 2000 si sono diffusi il framework open source Hadoop ed ha preso piede l\u2019utilizzo dei database non relazionali (NoSQL) che consentivano finalmente di utilizzare anche i dati non strutturati, come i file multimediali.
In tempi pi\u00f9 recenti, il proliferare dei sistemi IoT (Internet of Things) in ambito consumer ed enterprise ha facilitato la creazione costante di enormi flussi di dati, e di conseguenza la necessit\u00e0 di acquisirli, gestirli ed analizzarli in maniera efficace e funzionale agli obiettivi di business.
Nell\u2019era del cloud computing, i Big Data sono diventati un fenomeno universale, grazie ad una vera e propria democratizzazione di una tecnologia<\/strong> che mette a disposizione in maniera assolutamente scalabile sistemi di gestione dei dati sempre pi\u00f9 evoluti ed integrati con gli strumenti di analytics, per consentire ad aziende di qualsiasi dimensione di ottimizzare e valorizzare i dati a loro disposizione.<\/p>\n\n\n

I vantaggi dei Big Data<\/span><\/h2>\n\n\n

Una corretta e consapevole implementazione dei Big Data, ed in particolare degli analytics, nei processi aziendali \u00e8 in grado di generare vantaggi assolutamente tangibili in qualsiasi contesto organizzativo, in particolare per quanto riguarda l\u2019innovazione, il decision making e la personalizzazione dei servizi.<\/p>\n\n\n

Innovazione e sviluppo<\/h3>\n

Gli strumenti e i metodi di Big Data Analytics facilitano la ricerca e sviluppo di nuovi prodotti e servizi, a partire dalla creazione in azienda di una cultura data-driven, quale presupposto indispensabile per valorizzare il patrimonio informativo di cui l\u2019organizzazione dispone. Una consapevole gestione e fruizione dei dati pu\u00f2 inoltre generare nuove opportunit\u00e0 di business.<\/p>\n

Decision Making basato sui dati<\/h3>\n

Le analisi descrittive e le analisi predittive consentono di utilizzare i dati per generare valore grazie ad insight e report utili a rendere pi\u00f9 informate e consapevoli le decisioni.<\/p>\n

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Personalizzazione dei servizi<\/h3>\n

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I Big Data consentono di ottenere informazioni specifiche a partire dall\u2019analisi di una grande quantit\u00e0 e variet\u00e0 di dati acquisiti direttamente dai sistemi attivi sul piano di fabbrica, per consentire di personalizzare gli aspetti relativi alla produzione su basi oggettive.
In ambito retail, simili logiche consentono di effettuare analisi comportamentali, a partire dai dati di interazione dei clienti con i canali di comunicazione aziendali, ai fini di personalizzare le campagne di marketing e migliorare le conversioni.<\/p>\n

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Le 5 (+1) V dei Big Data<\/span><\/h2>\n\n\n\n

Un modo molto efficace per descrivere i Big Data<\/strong><\/span> \u00e8 costituito dalle 3V di Doug Laney (2001): Volume, Velocit\u00e0 e Varianza, un paradigma successivamente esteso a cinque variabili, prendendo in esame la Veridicit\u00e0 e la Variabilit\u00e0. Pi\u00f9 recentemente \u00e8 emersa la tendenza a riconoscere un\u2019ulteriore variabile, costituita dal Valore dei Big Data. Vediamole nel dettaglio.<\/p>\n\n\n\n<\/p>\n

Volume<\/h3>\n

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Il Volume si riferisce in termini quantitativi alla massa di dati che non \u00e8 pi\u00f9 riferibile alle applicazioni tradizionali. Per offrire un ordine di grandezza del fenomeno, dal 2010 al 2020 il volume di dati \u00e8 aumentato di circa 40 volte a livello globale, con previsioni che mostrano andamenti di crescita esponenziali fino al 2030, e oltre.<\/p>\n

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Velocit\u00e0<\/h3>\n

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Il grande volume di dati si esprime attraverso un flusso continuo di informazioni, disponibile in tempo reale o in near real time. Le applicazioni che analizzano i dati stanno evolvendo per essere sempre pi\u00f9 veloci, per fornire informazioni utili a prendere decisioni sulla base di dati recenti.<\/p>\n

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Variet\u00e0<\/h3>\n

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Secondo l\u2019Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano: \u201cCon variet\u00e0 si fa riferimento proprio alle differenti tipologie di dati oggi 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 sono sempre di pi\u00f9 non solo dati interni all\u2019organizzazione, ma anche acquisiti esternamente\u201d.<\/p>\n

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Veridicit\u00e0<\/h3>\n

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Chi si occupa di machine learning (ML), sa benissimo quanto sia critica la selezione del dato. Tra gli addetti ai lavori vige il detto: \u201cBad data is worse than no data\u201d. Un dato di bassa qualit\u00e0 o poco pertinente con il contesto di riferimento pu\u00f2 portare l\u2019algoritmo di ML a produrre esiti predittivi inutili, se non del tutto fuorvianti. Occorre pertanto assicurare un\u2019elevata veridicit\u00e0 del dato oggetto di analisi.<\/p>\n

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Variabilit\u00e0<\/h3>\n

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La grande quantit\u00e0 e variet\u00e0 che si riferisce ai Big Data si formalizza in diversi formati, il che rende complessa la loro interoperabilit\u00e0 e la loro interpretazione, sia ad alto livello, nelle linee di business, che in termini pi\u00f9 tecnici, da parte degli specialisti dei dati (data scientist, data engineer, ecc.).<\/p>\n

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Valore<\/h3>\n

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La cosiddetta sesta V dei Big Data \u00e8 costituita dal fatto che il dato stesso diventa una fonte di inestimabile valore, ma raccogliere dati non comporta l\u2019automatica creazione di conoscenza. Occorre un processo specifico. Per generare effettivo valore aggiunto, \u00e8 infatti necessario enfatizzare il ruolo dei Big Data Analytics: attraverso il loro consapevole impiego, le aziende possono estrarre valore informativo dalla pi\u00f9 significativa fonte di ricchezza dell\u2019era digitale.<\/p>\n

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Le tecnologie abilitanti per i Big Data<\/span><\/h2>\n

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Per ottimizzare l\u2019utilizzo dei dati in un contesto aziendale, \u00e8 necessario implementare una corretta strategia, che parte dalla formazione di un\u2019effettiva cultura data-driven<\/strong>, capace di riflettersi nei metodi e nei processi adoperati dalle varie linee di business. In termini tecnologici, ci\u00f2 avviene soprattutto grazie all\u2019impiego di piattaforme di data management, strumenti di data visualization e software specifici.<\/p>\n

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Piattaforme di Data Management<\/h3>\n

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Le data management plaftorm (DMP) hanno lo scopo di raccogliere, organizzare e gestire i dati di prime e terze parti provenienti da varie fonti, sia online che offline, per analizzarli secondo varie finalit\u00e0 pertinenti agli obiettivi di business. Tra i software per la gestione di Big Data pi\u00f9 diffusi figurano applicativi nel contesto di ecosistemi come Microsoft, Amazon, Google, IBM, ecc. e applicazioni dedicate come Apache Park, Talend, Xplenty, Lumify e Cloudera.<\/p>\n

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Strumenti di Data Visualization<\/h3>\n

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The dataviz <\/strong>\u00e8 una disciplina fondamentale per comunicare i risultati analitici agli stakeholder, permettendo loro di interagire in maniera pratica ed intuitiva, grazie ad una comprensione immediata degli insight. I software di data visualization utilizzano pratiche dashboard personalizzabili per riepilogare graficamente una sintesi contestuale dei dati analizzati. Tra le soluzioni dedicate pi\u00f9 diffuse ritroviamo Tableau, Microsoft Power BI, Qlik Sense, Infogram, Zoho Analytics, FusionCharts e Datawrapper.<\/p>\n

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Software specifici<\/h3>\n

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Oltre ai DMP e alle applicazioni di data visualization esistono numerosi applicativi atti a soddisfare esigenze specifiche. La scelta dei tool, specie per quanto riguarda gli analytics, costituisce infatti un elemento determinante per ottimizzare i processi sui dati nel modo pi\u00f9 opportuno, senza perdere di vista l\u2019allineamento con gli obiettivi di business.<\/p>\n

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Applicazioni pratiche dei Big Data<\/span><\/h2>\n

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Ritenuti sin dal primo momento una delle principali tecnologie abilitanti per la trasformazione digitale, i Big Data vengono implementati con successo in moltissimi ambiti di business.<\/p>\n

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Industria 5.0 (Manufacturing)<\/h3>\n

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Uno degli utilizzi pi\u00f9 diffusi dei Big Data nel contesto della fabbrica intelligenza (smart manufacturing) \u00e8 dato dai processi di manutenzione predittiva, che consentono di ottimizzare gli interventi sulle macchine, agendo soltanto quando strettamente necessario. Moxoff vanta un ampio know-how in questo contest applicativo, grazie ad applicativi in grado di ottimizzare fino al 70% i risultati ottenibili<\/strong> con i tradizionali metodi di manutenzione preventiva.<\/p>\n

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Digital Marketing<\/h3>\n

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I brand possono acquisire e analizzare in tempo reale i dati di interazione che i clienti stabiliscono con i canali di comunicazione online e offline, profilarli automaticamente e generare campagne di marketing personalizzate, capaci di anticipare la domanda di mercato.<\/p>\n

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Supply chain<\/h3>\n

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I Big Data consentono di rendere pi\u00f9 efficienti le catene di approvvigionamento in vari segmenti industriale, dagli ordini di materiali per la produzione manifatturiera alle merci da posizionare sugli scaffali nella grande distribuzione. L\u2019analisi predittiva consente di ridurre al minimo le esigenze di magazzino per lo stoccaggio dei prodotti e i rischi di sovrastima e sottostima degli approvvigionamenti.<\/p>\n

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Logistics<\/h3>\n

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Un approccio data-driven consente di ottimizzare i processi logistici sotto vari aspetti. Tra i casi ricorrenti troviamo la previsione dei flussi di materiali (inbound e outbound) per ridurre sensibilmente gli spazi da destinare a magazzino, e l\u2019ottimizzazione delle rotte dei trasporti terresti e navali.<\/p>\n

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Le sfide nell\u2019implementazione dei Big Data<\/span><\/h2>\n

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Gestire grandi quantit\u00e0 e variet\u00e0 di dati implica una naturale complessit\u00e0, che va saputa gestire grazie alla consulenza di player esperti come Moxoff, che vantano una comprovabile esperienza sia a livello tecnologico che metodologico al fianco delle aziende. Oltre ai processi utili a garantire la necessaria data quality, tra le principali criticit\u00e0 da superare in fatto di Big Data ritroviamo: privacy, sicurezza, scalabilit\u00e0 e investimento iniziale.<\/p>\n

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Privacy e sicurezza dei dati<\/h3>\n

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Normative sempre pi\u00f9 stringenti ed una minaccia sempre pi\u00f9 severa proveniente dal cybercrime obbligano le aziende a scelte molto ben ponderate per garantire la privacy e la sicurezza dei dati utilizzati nei vari processi. Si tratta di uno scenario in continua evoluzione che richiede competenze e tecnologie molto specializzate.<\/p>\n

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Investimento iniziale<\/h3>\n

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I processi di trasformazione digitale basati sui Big Data e sull\u2019intelligenza artificiale richiedono l\u2019implementazione di tecnologie e competenze attualmente molto ricercate sul mercato, oltre alla capacit\u00e0 di saper investire in progetti pilota e sapere individuare le aree pi\u00f9 critiche in cui intervenire.<\/p>\n

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Scalabilit\u00e0 dei sistemi<\/h3>\n

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Uno dei principali punti di forza dei Big Data \u00e8 data dalla scalabilit\u00e0 dei suoi sistemi di gestione, a maggior ragione grazie alle opportunit\u00e0 che oggi vengono offerte in cloud. Occorre saper definire una strategia sui dati capace di prevedere le operazioni su volumi di dati crescenti, senza dover puntualmente ridiscutere l\u2019infrastruttura IT e gli aspetti tecnico-metodologici.<\/p>\n

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Moxoff e i Big Data<\/span><\/h2>\n

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Gestire i Big Data e saperli implementare con successo nei processi analitici costituisce una sfida tutt\u2019altro che banale, che richiede competenze multidisciplinari <\/strong>e una comprovata esperienza sul campo, nel quotidiano problem solving<\/strong> legato a situazioni reali, quelle che le organizzazioni si ritrovano ad affrontare ogni giorno.
Moxoff dispone di un bagaglio di competenze ed esperienze concrete che costituiscono una vera e propria garanzia quando si tratta di accompagnare le aziende lungo il loro percorso di modernizzazione, in cui la chiave del successo richiede nel valorizzare nella maniera pi\u00f9 efficiente i dati, la principale risorsa informativa dell\u2019era digitale.<\/p>\n

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Moxoff si distingue per la propria capacit\u00e0 di \u201cascoltare i dati\u201d, selezionandoli nel mare dei Big Data, per elaborarli in maniera efficace grazie all\u2019impiego di modelli matematici <\/strong>and modelli statistici<\/strong>, sfruttando le pi\u00f9 avanzate soluzioni di intelligenza artificiale e machine learning attualmente disponibili per sviluppare applicazioni avanzate in molti contesti applicativi, tra cui manutenzione predittiva, controllo qualit\u00e0 e ottimizzazione dei processi di produzione.
In particolare, l\u2019esperienza di Moxoff pu\u00f2 supportare le aziende in un aspetto fondamentale, costituito dall\u2019allineamento dei Big Data Analytics con le strategie e gli obiettivi di business, evitando importanti perdite di tempo e denaro legato agli errori di adozione pi\u00f9 comuni, soprattutto nel contesto delle prime esperienze in questo ambito.<\/p>\n

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Oggi si parla sempre pi\u00f9 di Big Data e intelligenza artificiale. Ma cosa devono sapere le aziende per nuotare con sicurezza in questo mare di novit\u00e0 tecnologiche? La costante evoluzione della domanda di mercato ha fatto emergere la necessit\u00e0 di nuovi processi predittivi, basati sull\u2019analisi dei dati di scenario, acquisiti in tempo reale dai sistemi […]<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":1850,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","footnotes":""},"categories":[36],"tags":[],"class_list":["post-5255","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-news"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t