Big Data

I dati sono sempre stati una risorsa preziosissima per le aziende al fine di migliorare le proprie capacità commerciali e la produttività. Con il termine “Big Data” tuttavia si fa riferimento a tutte quelle tecnologie e applicazioni che cercano di massimizzare questo valore, riuscendo a trattare tipologie e quantità di dati che tradizionalmente risultava difficile se non impossibile prendere in considerazione. In questo scenario, la dimensione dei dati considerati è di svariati ordini di grandezza più grande rispetto alle tradizionali basi di dati. Inoltre spesso si considerano anche dati che non sono strutturati, che presentano strutture non formalmente definite o che variano nel tempo.

Degli esempi di dati che possono essere trattati con gli strumenti e le tecnologie tipiche del Big Data sono i seguenti:

Enterprise data

Insieme dei dati condivisi all’interno di un’organizzazione (Es. Email, logs di sistemi informativi ecc.…).

Public data

Dati aperti al pubblico senza alcuna misura di protezione (Es localizzazione di mezzi pubblici).

Sensor data

Insieme dei dati catturati da sensori di vario genere installati su macchine, elettrodomestici, dispositivi (IoT platforms).

Social Media

Informazioni condivise on-line sotto forma di immagini, testo, audio e video.

Transaction

Insieme di tutte le informazioni derivanti dalle transazioni economiche.

Generalmente i Big Data vengono utilizzati insieme ai sistemi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning per ottenere un valore aggiunto in svariati domini aziendali. I Big Data costituiscono le tecnologie finalizzate alla raccolta/accettazione dei dati, alla prima pulitura e filtraggio, alla memorizzazione in modo efficiente e accessibile dei dati stessi. Alcuni esempi di applicazioni del mondo dei Big Data possono essere i seguenti:

Big Data Plansoft

Analisi delle Frodi (Fraud detection), tipica dell’ambito bancario e finanziario. Le soluzioni Big Data possono aiutare ad identificare i problemi ricorrenti o i modelli di comportamento potenzialmente fraudolenti dei clienti e del personale.

Ottimizzazione dei percorsi e del materiale nell’ambito dell’industria dei trasporti. Le grandi organizzazioni logistiche possono gestire centinaia o migliaia di mezzi. Risulta fondamentale ottimizzarne l’utilizzo al fine di massimizzare i ricavi. Le piattaforme di Big Data possono registrare i dati real-time provenienti da sensori, così da rendere noto dove si trovano tutti i mezzi in qualsiasi momento nel tempo e quale sia il loro inventario e la loro destinazione. Queste informazioni possono aiutare l’azienda ad ottimizzare la propria flotta e aumentarne l’efficienza.

Previsioni delle incidenze sanitarie nell’ambito Healthcare. I dati raccolti dalle piattaforme Big Data possono essere di supporto nelle decisioni riguardanti l’organizzazione e l’investimento economico necessario a garantire un adeguato servizio in una determinata area di pertinenza.

Ottimizzazione dei messaggi pubblicitari (Recommendation systems). Vengono raccolte tutte le informazioni dei clienti e i loro comportamenti commerciali in modo da veicolare i messaggi pubblicitari in modo ottimizzato, al fine di massimizzare il ritorno dell’investimento pubblicitario.