- 1. Cosa sono i Big Data
- 2. Come nascono i Big Data
- 3. I vantaggi dei Big Data
- 4. Le 5 (+1) V dei Big Data
- 5. Le tecnologie abilitanti per i Big Data
- 6. Le sfide nell’implementazione dei Big Data
- 7. Moxoff e i Big Data
Oggi si parla sempre più di Big Data e intelligenza artificiale. Ma cosa devono sapere le aziende per nuotare con sicurezza in questo mare di novità tecnologiche? La costante evoluzione della domanda di mercato ha fatto emergere la necessità di nuovi processi predittivi, basati sull’analisi dei dati di scenario, acquisiti in tempo reale dai sistemi IoT ed altre fonti digitali.
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 più importanti.
Le competenze di Moxoff nei Big Data e nell’intelligenza artificiale 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.
Cosa sono i Big Data
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’anni da quando Gartner, nel 2001, ha definito come segue i Big Data: “Risorse informative a elevato volume, velocità e varietà che richiedono forme di elaborazione delle informazioni economiche e innovative per potenziare la comprensione, la presa di decisioni e l’automazione dei processi”.
Dieci anni più tardi, contestualmente alla maturazione del fenomeno nel frattempo intervenuta, McKinsey ha descritto i Big Data come “Un insieme di dati il cui volume è così grande da superare la capacità dei convenzionali strumenti nel raccoglierli, immagazzinarli, gestirli e analizzarli”.
Come nascono i Big Data
I Big Data sono diventati molto popolari in tempi recenti, grazie a fattori di maturità tecnologica e all’esponenziale diffusione dei processi di trasformazione digitale. La loro origine può 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, così come li intendiamo ora, sono soprattutto ricollegabili all’era del Web 2.0, grazie alle enormi quantità di dati generati dagli utenti di siti, forum, blog e social network. In ambito IT nella metà degli anni 2000 si sono diffusi il framework open source Hadoop ed ha preso piede l’utilizzo dei database non relazionali (NoSQL) che consentivano finalmente di utilizzare anche i dati non strutturati, come i file multimediali.
In tempi più 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 necessità di acquisirli, gestirli ed analizzarli in maniera efficace e funzionale agli obiettivi di business.
Nell’era del cloud computing, i Big Data sono diventati un fenomeno universale, grazie ad una vera e propria democratizzazione di una tecnologia che mette a disposizione in maniera assolutamente scalabile sistemi di gestione dei dati sempre più evoluti ed integrati con gli strumenti di analytics, per consentire ad aziende di qualsiasi dimensione di ottimizzare e valorizzare i dati a loro disposizione.
I vantaggi dei Big Data
Una corretta e consapevole implementazione dei Big Data, ed in particolare degli analytics, nei processi aziendali è in grado di generare vantaggi assolutamente tangibili in qualsiasi contesto organizzativo, in particolare per quanto riguarda l’innovazione, il decision making e la personalizzazione dei servizi.
Innovazione e sviluppo
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’organizzazione dispone. Una consapevole gestione e fruizione dei dati può inoltre generare nuove opportunità di business.
Decision Making basato sui dati
Le analisi descrittive e le analisi predittive consentono di utilizzare i dati per generare valore grazie ad insight e report utili a rendere più informate e consapevoli le decisioni.
Personalizzazione dei servizi
I Big Data consentono di ottenere informazioni specifiche a partire dall’analisi di una grande quantità e varietà 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.
Le 5 (+1) V dei Big Data
Un modo molto efficace per descrivere i Big Data è costituito dalle 3V di Doug Laney (2001): Volume, Velocità e Varianza, un paradigma successivamente esteso a cinque variabili, prendendo in esame la Veridicità e la Variabilità. Più recentemente è emersa la tendenza a riconoscere un’ulteriore variabile, costituita dal Valore dei Big Data. Vediamole nel dettaglio.
Volume
Il Volume si riferisce in termini quantitativi alla massa di dati che non è più riferibile alle applicazioni tradizionali. Per offrire un ordine di grandezza del fenomeno, dal 2010 al 2020 il volume di dati è aumentato di circa 40 volte a livello globale, con previsioni che mostrano andamenti di crescita esponenziali fino al 2030, e oltre.
Velocità
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 più veloci, per fornire informazioni utili a prendere decisioni sulla base di dati recenti.
Varietà
Secondo l’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano: “Con varietà 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 più non solo dati interni all’organizzazione, ma anche acquisiti esternamente”.
Veridicità
Chi si occupa di machine learning (ML), sa benissimo quanto sia critica la selezione del dato. Tra gli addetti ai lavori vige il detto: “Bad data is worse than no data”. Un dato di bassa qualità o poco pertinente con il contesto di riferimento può portare l’algoritmo di ML a produrre esiti predittivi inutili, se non del tutto fuorvianti. Occorre pertanto assicurare un’elevata veridicità del dato oggetto di analisi.
Variabilità
La grande quantità e varietà che si riferisce ai Big Data si formalizza in diversi formati, il che rende complessa la loro interoperabilità e la loro interpretazione, sia ad alto livello, nelle linee di business, che in termini più tecnici, da parte degli specialisti dei dati (data scientist, data engineer, ecc.).
Valore
La cosiddetta sesta V dei Big Data è costituita dal fatto che il dato stesso diventa una fonte di inestimabile valore, ma raccogliere dati non comporta l’automatica creazione di conoscenza. Occorre un processo specifico. Per generare effettivo valore aggiunto, è infatti necessario enfatizzare il ruolo dei Big Data Analytics: attraverso il loro consapevole impiego, le aziende possono estrarre valore informativo dalla più significativa fonte di ricchezza dell’era digitale.
Le tecnologie abilitanti per i Big Data
Per ottimizzare l’utilizzo dei dati in un contesto aziendale, è necessario implementare una corretta strategia, che parte dalla formazione di un’effettiva cultura data-driven, capace di riflettersi nei metodi e nei processi adoperati dalle varie linee di business. In termini tecnologici, ciò avviene soprattutto grazie all’impiego di piattaforme di data management, strumenti di data visualization e software specifici.
Piattaforme di Data Management
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 finalità pertinenti agli obiettivi di business. Tra i software per la gestione di Big Data più diffusi figurano applicativi nel contesto di ecosistemi come Microsoft, Amazon, Google, IBM, ecc. e applicazioni dedicate come Apache Park, Talend, Xplenty, Lumify e Cloudera.
Strumenti di Data Visualization
Il dataviz è 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 più diffuse ritroviamo Tableau, Microsoft Power BI, Qlik Sense, Infogram, Zoho Analytics, FusionCharts e Datawrapper.
Software specifici
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 più opportuno, senza perdere di vista l’allineamento con gli obiettivi di business.
Applicazioni pratiche dei Big Data
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.
Industria 5.0 (Manufacturing)
Uno degli utilizzi più diffusi dei Big Data nel contesto della fabbrica intelligenza (smart manufacturing) è 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 con i tradizionali metodi di manutenzione preventiva.
Digital Marketing
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.
Supply chain
I Big Data consentono di rendere più 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’analisi predittiva consente di ridurre al minimo le esigenze di magazzino per lo stoccaggio dei prodotti e i rischi di sovrastima e sottostima degli approvvigionamenti.
Logistica
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’ottimizzazione delle rotte dei trasporti terresti e navali.
Le sfide nell’implementazione dei Big Data
Gestire grandi quantità e varietà di dati implica una naturale complessità, 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 criticità da superare in fatto di Big Data ritroviamo: privacy, sicurezza, scalabilità e investimento iniziale.
Privacy e sicurezza dei dati
Normative sempre più stringenti ed una minaccia sempre più 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.
Investimento iniziale
I processi di trasformazione digitale basati sui Big Data e sull’intelligenza artificiale richiedono l’implementazione di tecnologie e competenze attualmente molto ricercate sul mercato, oltre alla capacità di saper investire in progetti pilota e sapere individuare le aree più critiche in cui intervenire.
Scalabilità dei sistemi
Uno dei principali punti di forza dei Big Data è data dalla scalabilità dei suoi sistemi di gestione, a maggior ragione grazie alle opportunità 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’infrastruttura IT e gli aspetti tecnico-metodologici.
Moxoff e i Big Data
Gestire i Big Data e saperli implementare con successo nei processi analitici costituisce una sfida tutt’altro che banale, che richiede competenze multidisciplinari e una comprovata esperienza sul campo, nel quotidiano problem solving 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 più efficiente i dati, la principale risorsa informativa dell’era digitale.
Moxoff si distingue per la propria capacità di “ascoltare i dati”, selezionandoli nel mare dei Big Data, per elaborarli in maniera efficace grazie all’impiego di modelli matematici e modelli statistici, sfruttando le più avanzate soluzioni di intelligenza artificiale e machine learning attualmente disponibili per sviluppare applicazioni avanzate in molti contesti applicativi, tra cui manutenzione predittiva, controllo qualità e ottimizzazione dei processi di produzione.
In particolare, l’esperienza di Moxoff può supportare le aziende in un aspetto fondamentale, costituito dall’allineamento dei Big Data Analytics con le strategie e gli obiettivi di business, evitando importanti perdite di tempo e denaro legato agli errori di adozione più comuni, soprattutto nel contesto delle prime esperienze in questo ambito.
