Le 5 cose che ho imparato sui Big Data

Ieri martedì 13 febbraio si è svolto, presso il Tecnopolo di Reggio Emilia, un convegno in cui è stato approfondito il tema sui big data. Durante l’evento, organizzato da Legacoop Emilia Ovest ed aperto a tutti, si sono susseguiti gli interventi dei massimi esperti del settore. L’incontro ha rappresentato un’occasione di approfondimento su un tema che interessa soprattutto le aziende, consapevoli ormai di come l’analisi dei big data rappresenti una fonte di vantaggio competitivo e un fondamentale strumento di evoluzione dei loro modelli di business. Senza scendere troppo nei dettagli, che lasciamo più che volentieri agli esperti in fisica e statistica, sono 5 le cose che ho imparato in occasione di questo incontro.

Cosa sono i big data. Il termine è utilizzato per descrivere l’insieme delle tecnologie e delle metodologie di analisi di dati massivi e indica la capacità di estrapolare, analizzare e mettere in relazione un numero altissimo di dati eterogenei al fine di scoprire i legami tra fenomeni diversi e prevedere quelli futuri. L’interpretazione dei parametri analizzati può fornire dei suggerimenti per verificare ipotesi empiriche su fenomeni di interesse, prendere decisioni di business più efficaci, individuare nuovi mercati nei quali investire, sviluppare campagne di marketing più mirate e migliorare l’efficienza operativa.

Le organizzazioni sono piene di big data: come utilizzarli. La società oggi è circondata dai dati, e l’utilizzo dei big data sta diventando sempre più importante. Ormai non è più sufficiente analizzare i propri dati in un’ottica di sola misurazione: serve anche una parte di analisi predittiva che supporti le decisioni dell’impresa. Nel vecchio paradigma pre-cloud, anche per le aziende più “illuminate”, il problema maggiore è sempre stato quello legato all’interpretazione dei dati.

I dati possono essere asset informativi. I dati possono diventare un valore per l’organizzazione, che può trarre un vantaggio economico se essi vengono analizzati e interpretati correttamente. Per raggiungere gli obiettivi, è necessario che l’azienda assuma un certo livello di maturità digitale.In tal senso, è fondamentale quindi che essa abbia un livello di tecnologia adeguato a immagazzinare i dati, e ad analizzarli.La tecnologia è uno strumento imprescindibile di competitività ed efficienza. E la tecnologia più evoluta, combinata alla gestione dei dati e delle informazioni, può sostenere le imprese nell’elaborare strategie di successo, potenziandone il business. L’obiettivo di ogni impresa deve essere infatti la soddisfazione e fidelizzazione del cliente, di qualsiasi ambito si tratti. Riuscire a definire le necessità e le aspettative con maggiore precisione e rapidità, rappresenta un vantaggio competitivo da sviluppare.

Data scientist: chi è e cosa fa. Innanzitutto, solitamente non è una persona, bensì una squadra. Il data scientist ideale deve possedere un insieme di competenze che vanno dalla fisica alla statistica, dall’algoritmica al business, fino all’informatica, che difficilmente possono essere possedute sola persona: per questo è importante costituire un team al fine di giungere a risultati concreti. Il data scientist deve avere la capacità di comprendere l’origine, e le possibili distorsioni insite in essa, dei dati che analizza; di analizzare il flusso informatico di provenienza dei dati: conoscere le tecnologie, i loro limiti prestazionali e i vantaggi dell’una sul’’altra; di identificare problemi di business che possono essere meglio indirizzati grazie all’analisi dei dati. Improvvisarsi data scientist può essere estremamente rischioso, dal momento che un errore nell’analisi dei dati può far perdere alla propria azienda milioni di euro.

Big data in Emilia-Romagna. Anche in questo campo, la nostra regione dimostra di tenersi al passo con i tempi; tramite ingenti investimenti nel settore, oggi l’Emilia-Romagna tiene il passo degli altri stati europei per quanto riguarda la raccolta, l’analisi e l’utilizzo dei Big Data. Alta connettività, infrastrutture e tecnologie avanzate: qui si corre verso l’industria 4.0.

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