Che cos'è la big data analytics?

La principale differenza tra l'analytics dei big data e l'analytics tradizionale dei dati è il tipo di dati gestiti e gli strumenti utilizzati per analizzarli. L'analytics tradizionale si occupa di dati strutturati, in genere memorizzati in database relazionali. Questo tipo di database aiuta a garantire che i dati siano ben organizzati e facili da comprendere per un computer. L'analytics dei dati tradizionale si basa su metodi statistici e strumenti come il linguaggio di query strutturato (SQL) per l'interrogazione dei database.

L'analytics dei big data coinvolge enormi quantità di dati in vari formati, inclusi dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. La complessità di questi dati richiede tecniche di analisi più sofisticate. L'analytics dei big data utilizza tecniche avanzate come il machine learning e il data mining per estrarre informazioni da set di dati complessi. Spesso richiede sistemi di elaborazione distribuiti come Hadoop per gestire l'enorme volume di dati.

Professionisti dei dati, analisti, scienziati e statistici preparano ed elaborano i dati in un data lakehouse, che coniuga le prestazioni di un data warehouse con la flessibilità di un data lake per pulire i dati e garantirne la qualità. Il processo di trasformazione dei dati non elaborati in insight preziose comprende diverse fasi chiave:

• Raccogliere i dati: il primo passo consiste nel raccogliere i dati, che possono essere un mix di forme strutturate e non strutturate da una miriade di fonti come il cloud, le applicazioni mobili e i sensori IoT. In questa fase le organizzazioni adattano le strategie di raccolta dei dati e integrano i dati provenienti da varie fonti in repository centrali come un data lake, che può assegnare automaticamente i metadati per una migliore gestibilità e accessibilità.

• Elaborare i dati: dopo la raccolta, i dati devono essere sistematicamente organizzati, estratti, trasformati e poi caricati in un sistema di storage per garantire risultati analitici accurati. L'elaborazione comporta la conversione dei dati non elaborati in un formato utilizzabile per l'analisi, che potrebbe comportare l'aggregazione dei dati da fonti diverse, la conversione dei tipi di dati o l'organizzazione dei dati in formati di struttura. Data la crescita esponenziale dei dati disponibili, questa fase può essere impegnativa. Le strategie di elaborazione possono variare tra l'elaborazione batch, che gestisce grandi volumi di dati per periodi prolungati, e l'elaborazione dei flussi, che si occupa di piccoli lotti di dati in tempo reale.

• Dati puliti: indipendentemente dalle dimensioni, i dati devono essere puliti per garantire qualità e pertinenza. La pulizia dei dati comporta la formattazione corretta, la rimozione dei duplicati e l'eliminazione delle voci irrilevanti. I dati puliti prevengono il danneggiamento dell'output e salvaguardano l'affidabilità e l'accuratezza.

• Analizza i dati: le analisi avanzate, come il data mining, l'analytics predittiva, l'apprendimento automatico e il deep learning, vengono utilizzati per vagliare i dati elaborati e puliti. Questi metodi consentono agli utenti di scoprire modelli, relazioni e tendenze all'interno dei dati, fornendo una solida base per un processo decisionale informato.

Nell'ambito di Analyze, potenzialmente esistono numerose tecnologie all'opera, tra cui il data mining, che viene utilizzato per individuare modelli e relazioni all'interno di set di dati di grandi dimensioni; l'analytics predittiva, che prevede tendenze e opportunità future; e il deep learning, che imita i modelli di apprendimento umano per scoprire idee più astratte.

Il deep learning utilizza una rete neurale con più livelli per modellare pattern complessi nei dati. A differenza dei tradizionali algoritmi di machine learning, il deep learning apprende da immagini, suoni e testo senza aiuto manuale. Per l'analytics dei big data, questa potente funzionalità significa che il volume e la complessità dei dati non sono un problema.

I modelli di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) consentono alle macchine di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano. Nell'ambito dell'analisi dei big data, l'elaborazione del linguaggio naturale estrae insight da enormi dati di testo non strutturati generati in un'organizzazione e non solo.

Dati strutturati

I dati strutturati si riferiscono a informazioni altamente organizzate che sono facilmente ricercabili e in genere archiviate in database relazionali o fogli di calcolo. Aderiscono a uno schema rigido, il che significa che ogni elemento di dati è chiaramente definito e accessibile in un campo fisso all'interno di un record o di un file. Esempi di dati strutturati includono:

• Nomi e indirizzi dei clienti in un sistema di gestione della relazione con il cliente (CRM)
• Dati transazionali nei registri finanziari, come cifre di vendita e saldi dei conti
• I dati dei dipendenti nei database delle risorse umane, compresi i titoli lavorativi e gli stipendi

Il vantaggio principale dei dati strutturati è la semplicità di inserimento, ricerca e analisi, spesso utilizzando query di database semplici come SQL. Tuttavia, la rapida espansione dell'universo dei big data implica che i dati strutturati rappresentino una porzione relativamente piccola dei dati totali a disposizione delle organizzazioni.

Dati non strutturati

I dati non strutturati mancano di un modello di dati predefinito, rendendo più difficile la raccolta, l'elaborazione e l'analisi. Comprende la maggior parte dei dati generati oggi e include formati quali:

• Contenuti testuali da documenti, e-mail e post sui social
• Contenuti multimediali, tra cui immagini, file audio e video
• I dati provenienti dai dispositivi IoT, che possono includere un insieme di dati di sensori, file di log e dati di serie temporali

La sfida principale con i dati non strutturati è la loro complessità e mancanza di uniformità, che richiede metodi più sofisticati per l'indicizzazione, la ricerca e l'analisi. Le piattaforme di NLP, machine learning e analisi avanzata sono spesso impiegate per estrarre insight significativi da dati non strutturati.

Dati semi-strutturati

I dati semi-strutturati sono a metà tra i dati strutturati e quelli non strutturati. Pur non risiedendo in un database relazionale, contengono tag o altri marcatori per separare gli elementi semantici e rafforzare le gerarchie di record e campi all'interno dei dati. Ecco alcuni esempi:

• File JSON (JavaScript Object Notation) e XML (eXtensible Markup Language), comunemente utilizzati per lo scambio di dati Web
• E-mail, in cui i dati hanno un formato standardizzato (ad esempio, intestazioni, oggetto, corpo) ma il cui contenuto all'interno di ogni sezione non è strutturato
• I database NoSQL possono memorizzare e gestire dati semi-strutturati in modo più efficiente rispetto ai database relazionali tradizionali

I dati semi-strutturati sono più flessibili dei dati strutturati ma più facili da analizzare rispetto ai dati non strutturati, fornendo un equilibrio particolarmente utile nelle applicazioni Web e nelle attività di integrazione dei dati.

Garantire l'integrità e la qualità dei dati, integrare fonti di dati eterogenee, proteggere la sicurezza e la privacy dei dati e trovare il talento giusto per analizzare e interpretare i dati può presentare sfide per le organizzazioni che cercano di sfruttare i loro ampi volumi di dati. Di seguito sono riportati i vantaggi che le organizzazioni possono ottenere una volta raggiunto il successo con l'analisi dei big data:

Intelligence in tempo reale

Uno dei principali vantaggi dell'analisi dei big data è la capacità di fornire intelligence in tempo reale. Le organizzazioni possono analizzare enormi quantità di dati, poiché questi dati vengono generati da innumerevoli fonti e in vari formati. Gli insight in tempo reale consentono alle aziende di prendere decisioni rapide, rispondere istantaneamente ai cambiamenti del mercato e individuare e agire sulle opportunità che si presentano.

Decisioni più informate

Con l'analisi dei big data, le organizzazioni possono scoprire tendenze, modelli e correlazioni che in passato rimanevano nascosti. Una comprensione più profonda fornisce ai leader e ai decisori le informazioni necessarie per elaborare strategie efficaci, migliorando il processo decisionale aziendale nella gestione della supply chain, nell'e-commerce, nelle operazioni e nella direzione strategica generale.  

Riduzione dei costi

L'analisi dei big data consente di risparmiare sui costi, in quanto consente di identificare le efficienze e le ottimizzazioni dei processi aziendali. Le organizzazioni possono individuare le spese inutili analizzando grandi set di dati, semplificando le operazioni e migliorando la produttività. Inoltre, l'analisi predittiva può prevedere le tendenze future, consentendo alle aziende di allocare le risorse in modo più efficiente ed evitare costosi passi falsi.

Miglior coinvolgimento del cliente

Conoscere le esigenze, i comportamenti e i sentimenti dei clienti è fondamentale per un coinvolgimento di successo e l'analisi dei big data fornisce gli strumenti per raggiungere questa conoscenza. Le aziende ottengono insight sulle preferenze dei consumatori e personalizzano le loro strategie di marketing analizzando i dati dei clienti.

Strategie di gestione del rischio ottimizzate

L'analisi dei big data migliora la capacità di un'organizzazione di gestire il rischio fornendo gli strumenti per individuare, valutare e affrontare le minacce in tempo reale. L'analytics predittiva è in grado di prevedere potenziali pericoli prima che si concretizzino, consentendo alle aziende di elaborare strategie preventive.

Poiché le organizzazioni di tutti i settori cercano di sfruttare i dati per orientare il processo decisionale, migliorare l'efficienza operativa e arricchire l'esperienza dei clienti, la domanda di professionisti qualificati nell'analisi dei big data è aumentata. Ecco alcuni importanti percorsi di carriera che utilizzano l'analisi dei big data:

Analista scientifico dei dati

I data scientist analizzano dati digitali complessi per aiutare le aziende a prendere decisioni. Utilizzando la loro formazione nella data science e nelle tecnologie di analisi avanzate, tra cui l'apprendimento automatico e la modellazione predittiva, scoprono insight nascosti all'interno dei dati.

Data Analyst

Gli analisti di dati trasformano i dati in informazioni e le informazioni in insight. Utilizzano tecniche statistiche per analizzare ed estrarre tendenze significative dai set di dati, spesso per orientare la strategia e le decisioni aziendali.

Data engineer

Gli ingegneri dei dati preparano, elaborano e gestiscono l'infrastruttura e gli strumenti dei big data. Inoltre, sviluppano, mantengono, testano e valutano le soluzioni di dati all'interno delle organizzazioni, spesso lavorando con enormi set di dati per assistere i progetti di analytics.

Ingegnere del machine learning

Gli ingegneri del machine learning si concentrano sulla progettazione e l'implementazione di applicazioni di machine learning. Sviluppano algoritmi sofisticati che apprendono dai dati e fanno previsioni su di essi.

Business intelligence analyst

Gli analisti di business intelligence (BI) aiutano le aziende a prendere decisioni basate sui dati analizzando i dati per produrre insight fruibili. Spesso utilizzano strumenti di BI per convertire i dati in report e visualizzazioni di facile comprensione per gli stakeholder aziendali.

Specialista nella visualizzazione dei dati

Questi specialisti si concentrano sulla rappresentazione visiva dei dati. Creano visualizzazioni di dati che aiutano gli utenti finali a comprendere il significato dei dati inserendoli in un contesto visivo.

Data architect

I Data Architect progettano, creano, distribuiscono e gestiscono l'architettura dei dati di un'organizzazione. Definiscono il modo in cui i dati vengono archiviati, utilizzati, integrati e gestiti da diverse entità di dati e sistemi IT.