Che cos'è la big data analytics?

L'analytics dei big data consente di scoprire tendenze, modelli e correlazioni in grandi quantità di dati non elaborati per aiutare gli analisti a prendere decisioni informate sui dati. Questo processo consente alle organizzazioni di utilizzare i dati in crescita esponenziale generati da diverse fonti, tra cui sensori Internet of Things (IoT), social media, transazioni finanziarie e dispositivi intelligenti per ricavare insight attuabili attraverso tecniche analitiche avanzate.

All'inizio degli anni 2000, i progressi nelle funzionalità software e hardware hanno reso possibile per le organizzazioni la raccolta e la gestione di grandi quantità di dati non strutturati. Grazie a questa esplosione di dati utili, le comunità open source hanno sviluppato framework di big data per memorizzare ed elaborare tali dati. Questi framework vengono utilizzati per lo storage distribuito e l'elaborazione di set di dati di grandi dimensioni in una rete di computer. Insieme ad altri strumenti e librerie, i framework di big data possono essere utilizzati per:

• Modellazione predittiva tramite l'integrazione di intelligenza artificiale (AI) e algoritmi statistici
• Analisi statistica per l'esplorazione approfondita dei dati e per scoprire modelli nascosti
• Analisi "what-if" per simulare diversi scenari ed esplorare i potenziali risultati
• Elaborazione di diversi set di dati, tra cui dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati provenienti da varie fonti.

Quattro metodi principali di analisi dei dati (descrittivo, diagnostico, predittivo e prescrittivo) vengono utilizzati per scoprire insight e modelli all'interno dei dati di un'organizzazione. Questi metodi facilitano una comprensione più profonda delle tendenze del mercato, delle preferenze dei clienti e di altre importanti metriche aziendali.

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 tradizionale dei dati 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.

Questi sono i quattro metodi di analisi dei dati utilizzati all'interno dei big data:

Le seguenti dimensioni evidenziano le principali sfide e opportunità inerenti all'analisi dei big data.

L'enorme volume di dati generati oggi, dai feed dei social, ai dispositivi IoT, ai record delle transazioni e altro ancora, rappresenta una sfida significativa. Le soluzioni tradizionali di trattamento dei dati e data storage spesso sono inadeguate per gestire questa scala in modo efficiente. Le tecnologie dei big data e le soluzioni di storage basate su cloud consentono alle organizzazioni di memorizzare e gestire questi set di dati di grandi dimensioni in modo conveniente, proteggendo i dati preziosi dall'eliminazione a causa delle limitazioni di storage.

I dati vengono prodotti a velocità senza precedenti, dagli aggiornamenti in tempo reale dei social ai record di trading azionario ad alta frequenza. La velocità con cui i dati fluiscono nelle organizzazioni richiede solide funzionalità di elaborazione per acquisire, elaborare e fornire analisi accurate quasi in tempo reale. I framework di elaborazione dei flussi e il trattamento dei dati in memoria sono progettati per gestire questi flussi di dati rapidi e bilanciare l'offerta con la domanda.

I dati odierni sono disponibili in numerosi formati, dai dati strutturati a quelli numerici nei database tradizionali a testo, video e immagini non strutturati provenienti da fonti diverse come i social e la videosorveglianza. Questa varietà richiede sistemi di gestione dei dati flessibili per gestire e integrare tipi di dati eterogenei per un'analisi completa. I database NoSQL, i data lake e le tecnologie schema-on-read offrono la flessibilità necessaria per adattarsi alla natura diversificata dei big data.

L'affidabilità e l'accuratezza dei dati sono fondamentali, in quanto le decisioni basate su dati imprecisi o incompleti possono portare a risultati negativi. La veridicità si riferisce all'affidabilità dei dati, che comprende problemi di qualità dei dati, rilevamento del rumore e di anomalie. Le tecniche e gli strumenti per la pulizia, la convalida e la verifica dei dati sono parte integrante per garantire l'integrità dei big data, consentendo alle organizzazioni di prendere decisioni migliori sulla base di informazioni affidabili.

L'analisi dei big data mira a estrarre insight attuabile che offrano un valore tangibile. Questo implica la trasformazione di set di dati di grandi dimensioni in informazioni significative in grado di orientare decisioni strategiche, scoprire nuove opportunità e stimolare l'innovazione. Analisi avanzate, apprendimento automatico e AI sono fondamentali per sbloccare il valore racchiuso nei big data, trasformando i dati non elaborati in asset strategici.

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'analytics dei big data, l'NLP estrae insight da enormi dati di testo non strutturati generati in un'organizzazione e non solo.

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.

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.

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 possono presentare sfide per le organizzazioni che cercano di utilizzare i loro ampi volumi di dati. Di seguito sono riportati i benefici che le organizzazioni possono ottenere una volta raggiunto il successo con l'analytics dei big data:

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.

Con l'analytics dei big data, le organizzazioni possono scoprire tendenze, modelli e correlazioni che in passato rimanevano nascosti. Una comprensione più approfondita fornisce ai leader e ai decision-maker le informazioni necessarie per elaborare strategie efficaci, migliorando così le decisioni aziendali a livello di gestione della supply chain, e-commerce, operazioni e direzione strategica generale.

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.

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.

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:

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.