L’acquisizione di un ampio volume di informazioni è un fattore determinante in qualsiasi settore dell’economia.
Noi di D/Vision Lab lo sappiamo bene e ci avvaliamo dell’analisi di big data per offrire standard superiori all’interno delle tecnologie che fanno parte della sua proposta di diagnostica per immagini e visualizzazioni 3D.
Ma cos’è l’analisi di big data? A cosa serve? E perché il suo impiego si rivela così importante? In questo approfondimento vi offriamo una panoramica su tale strumento. Analizzeremo nei dettagli gli aspetti più rilevanti come – quelli inerenti al funzionamento e i vantaggi – per poi rispondere alle domande più frequenti poste da parte degli utenti.
Che cos’è l’analisi di Big Data?
Quando si parla di analisi di big data si fa riferimento all’insieme di metodologie, applicazioni e tecnologie adoperate per acquisire dati dal volume elevato nonché a un’alta velocità.
L’ottenimento delle informazioni prevede diverse fasi (raccolta, elaborazione e infine analisi) le quali possono essere portate avanti secondo molteplici modalità.
A questo punto sorge spontanea una domanda, imprescindibile per comprendere appieno la questione: cosa sono esattamente i big data?
A spiegarlo in maniera esaustiva è l’Osservatorio del Politecnico di Milano, il quale afferma:
“Per capire cosa sono i Big Data pensiamo un attimo al nostro quotidiano: interazioni sui Social Network, un click su un sito web, i nostri smartphone interconnessi. Tutto ciò genera una mole di dati incredibilmente più elevata di qualche decennio fa. Enormi volumi di dati eterogenei per fonte e formato, analizzabili in tempo reale: tutto questo sono i Big Data.”
Parliamo di un fenomeno alquanto complesso per il quale è un in atto una trasformazione a 360° che interessa non solo l’economia ma la società nella sua totalità.
Il risultato di tale cambiamento è lo sviluppo di nuove professioni – tra cui ad esempio quella di data scientist – e della stessa analisi dei big data, nota altresì come Big Data Analysis. A ciò occorre aggiungere il conseguimento di nuovi comportamenti e abitudini.
Perché l’analisi di big data è importante?
L’analisi dei big data è essenziale per una molteplicità di ragioni tutte rilevanti, a cominciare dal fatto che permette di acquisire informazioni preziose da utilizzare durante il processo di decision making.
Per dirlo con parole semplici, grazie all’ottenimento di tali asset informativi si potranno prendere decisioni che appaiono più proficue per lo sviluppo del core business poiché maggiormente consapevoli e in linea con le esigenze del target di riferimento.
Non si tratta tuttavia solo di questo. Altre motivazioni per cui avvalersi della Big Data Analysis oggi appare imprescindibile sono quelle che seguono:
- Si ottiene un miglioramento dei processi aziendali, a fronte di un’ottimizzazione non solo degli standard ma persino in termini di engagement.
- Sempre lato aziendale, si assiste a una diminuzione dei rischi tanto per i lavoratori che per l’utente finale che fruisce delle varie soluzioni.
- Si ha modo di sviluppare metodologie, processi e algoritmi all’avanguardia, accedendo a informazioni che diversamente risulterebbero nascoste.
- Rilevamento in tempo reale di anomalie che potrebbero causare dei bug all’interno dei processi e del funzionamento stesso dei prodotti. Ciò permette di agire alla radice sull’errore umano, oltre che su quello prettamente tecnico: entrambi vengono contenuti e prevenuti.
La Big Data Analysis si rivela in grado di offrire un valido supporto in chiave predittiva e futura, promuovendo una crescita basata sulla performance e l’innovazione tecnologica.
In sintesi, il suo valore aggiunto è in termini di miglioramento della customer experience, dell’efficienza operativa, del processo decisionale, il tutto implementando gli insight e garantendo una comprensione a 360° tanto dei come che dei perché, in chiave presente e futura.
Scopri come l’analisi dei Big Data può rivoluzionare il tuo business
Soluzioni personalizzate con tecnologie 3D e diagnostica avanzata
Le caratteristiche fondamentali dei Big Data
Ma quali sono le caratteristiche fondamentali dei big data? Premesso che la loro conoscenza appare essenziale per effettuare un processo di analisi efficace e in quanto tale in grado di generare i benefici illustrati nel paragrafo precedente, si tratta in primo luogo delle cosiddette 3 V:
- Volume, ovvero la quantità delle informazioni recepite; deve essere imponente. In alcuni casi si arriva a decine di terabyte, un numero importante.
- Varietà, ovvero le tipologie di dati acquisiti, che non sempre risultano strutturati, rivelandosi sovente non strutturati o al massimo semi-strutturati. È quanto avviene nel caso di elementi di testi, video e audio.
- Velocità, ovvero la rapidità con cui i dati vengono reperiti. Più si lavora in tempo reale, più viene ottimizzato il processo di analisi.
A queste 3 V negli ultimi anni ne sono state aggiunte altre tre, che appaiono peculiarità altrettanto degne di nota. Si tratta di:
- Valore, ovvero il valore stesso che presentano le informazioni per lo sviluppo del core business, che influenzano nel profondo, assicurando un vantaggio competitivo.
- Veridicità, ovvero la validità delle informazioni, una questione determinante oggi più che nel passato alla luce della difficoltà di rintracciare, in diversi casi, la stessa origine dei dati. Occorre quindi accertarsi che le informazioni corrispondano al vero, non diversamente da quanto accade nel giornalismo a proposito del principio di verifica delle fonti.
- Variabilità, ovvero il fatto che lo stesso dato possa avere un significato differente in relazione al contesto.
Il modello delle 6 V è quello più attuale ed esaustivo e qualsiasi persona o realtà che si occupi di Big Data Analysis dovrebbe tenerne conto.
Per ottenere risultati degni di nota occorre comunque utilizzare, in maniera sine qua non, per lo meno 4 V: Volume, Varietà, Velocità e Veridicità. Sono queste le caratteristiche effettivamente imprescindibili quando si parla delle peculiarità distintive dei big data.
Big data, dati tradizionali e dati sintetici
Un’altra categorizzazione dei big data è quella che interessa la differenza tra dati tradizionali e dati sintetici.
I primi, ovvero quelli tradizionali, si caratterizzano per essere predisposti secondo tabelle, file o al massimo record. La loro acquisizione parte da un’osservazione del reale e si avvale di uno schema fisso e in quanto tale prefigurato.
I secondi – quelli sintetici appunto – non sono dei veri e propri dati reali. Essendo generati artificialmente, vengono conseguiti tramite l’uso di tecniche di ultima generazione quali quelle di machine learning, metodologie matematiche e algoritmi. Il loro utilizzo nasce dalla necessità di supplire alla mancanza dei dati tradizionali per effettuare un’analisi esaustiva, che in molti casi non sono sufficienti.
Metodi di analisi dei Big Data
Alla luce di quanto detto finora, è facile intuire come l’analisi dei big data venga effettuata tramite l’ausilio di soluzioni telematiche – in termini soprattutto di software per l’analisi – decisamente sofisticate.
Tra le tecnologie e gli strumenti più impiegati per tale scopo troviamo analisi predittive, intelligenza artificiale, metodologie matematiche e algoritmi, data mining e metodi statistici.
L’utilizzo di queste tecniche aiuta a svolgere efficacemente le varie fasi della Big Data Analysis, dall’analisi alla gestione dei Big Data, permettendo di predisporre al meglio i benefici che derivano dalla stessa.
In D/Vision Lab ci assicuriamo le tecniche più innovative quando si tratta di effettuare l’analisi dei big data, tra cui l’intelligenza artificiale: uno strumento di grande attualità e che presenta applicazioni che saranno certamente oggetto di sviluppi futuri e che per questo monitoriamo con grande attenzione.
Ci avvaliamo di tali soluzioni nell’intento di offrire visualizzazioni 3D e immagini diagnostiche basate su una comprensione semplice e immediata, in grado di offrire un supporto a 360° per chi le fruisce.
Domande frequenti sull’analisi di Big Data
Di seguito proponiamo una panoramica delle domande più comuni poste dagli utenti quando si parla di analisi dei big data. Vediamo di quali si tratta.
A cosa serve l’analisi dei Big Data?
Permette di ottenere dei set di informazioni che si distinguono per un volume e una velocità elevati, i quali possono avere origini differenti, provenendo da tabelle di database come da immagini e file XML. Consente di migliorare il modo in cui l’azienda lavora nel quotidiano e persino in chiave futura.
Qual è un esempio di big data?
Di esempi applicativi se ne potrebbero fare tanti. Uno che vede al centro le tecnologie avanzate di visualizzazione come quelle predisposte da D/Vision Lab consiste nell’elaborazione di soluzioni end-to-end che risultano personalizzate: ciò si rivela possibile grazie a un’organizzazione e a una visualizzazione intelligente delle informazioni.
Cosa fa un Big Data Analyst?
Si tratta di una figura che si occupa di analizzare quantità importanti di dati, nell’ottica di portare in superficie modelli e informazioni che diversamente resterebbero nascosti, facendo immergere insight e correlazioni.
Quali sono le “4 V” dei Big Data?
Le 4 V dei big data rappresentano le loro caratteristiche imprescindibili: Volume, Velocità, Varietà e Veridicità. Questo almeno per quanto riguarda le applicazioni di ultima generazione.
