I big data sono una risorsa inestimabile nell’era digitale, perchè cambiano il modo in cui le aziende operano e prendono decisioni. Dai significato ai vantaggi fino ai rischi, gli esempi di applicazioni pratiche e l’importanza strategica per tutti

Negli ultimi anni, il termine “big data” ha guadagnato sempre più importanza nel panorama tecnologico e aziendale. Questa espressione, che racchiude un mondo di dati di vasta portata, ha rivoluzionato il modo in cui le aziende raccolgono, analizzano e utilizzano le informazioni che tutti ogni giorno produciamo anche senza saperlo nel mondo digitale, con grosse ripercussioni di privacy e implicazioni sull’intelligenza artificiale.

I big data possono venire generati, raccolti, analizzati e utilizzati dalle organizzazioni per vari scopi, come migliorare le decisioni, ottimizzare i processi, creare nuovi prodotti o servizi, personalizzare le offerte, prevenire i rischi e prevedere i trend. In questo articolo, esploreremo il significato dei big data, forniremo esempi pratici di applicazioni e discuteremo della loro importanza cruciale nella società moderna.

Indice

Cosa sono i big data?

Ogni volta che facciamo click generiamo dei dati. Ognuno di noi produce centinaia o migliaia di dati in ogni momento della giornata, ad esempio navigando in rete o utilizzando applicazioni sullo smartphone. Si tratta di frammenti di codice che finiscono in enormi banche dati che hanno un grande valore strategico ed economico, tanto da essere considerate il ‘nuovo petrolio’ del millennio.

I big data si caratterizzano per le cosiddette 5 V: volume, varietà, velocità, veridicità e valore. Il volume si riferisce alla dimensione dei dati, che possono raggiungere l’ordine degli zettabyte (un miliardo di terabyte). La varietà indica la diversità delle fonti e dei formati, che possono essere strutturati (come i database), semi-strutturati (come i file XML o JSON) o non strutturati (come i testi, le immagini, i video o i dati sensoriali).

La velocità riguarda la frequenza con cui i dati vengono generati e trasferiti, che può essere in tempo reale o quasi reale. La veridicità si riferisce alla qualità e all’affidabilità dei big data, che devono essere accurati, completi, coerenti e pertinenti. Il valore indica la loro capacità di generare vantaggi economici o sociali per le organizzazioni che li usano.

Chi usa i Big Data?

I big data rappresentano una grande opportunità per le aziende di ogni settore, tanto da essere considerati il nuovo petrolio del millennio. Ci sono innumerevoli applicazioni che vedono i dati protagonisti di ogni istante della nostra vita, sia che si tratti di salute, benessere, istruzione, lavoro, risparmio o tempo libero. Di seguito vediamo chi usa i dati e perché.

Nel marketing i big data permettono di conoscere meglio bisogni, preferenze e comportamenti dei clienti, per offrire prodotti o servizi personalizzati e mirati. Ad esempio, Amazon analizza le abitudini di acquisto degli utenti e suggerire loro prodotti correlati o complementari. Netflix e Spotify usa i dati degli utenti per raccomandare film o musica più adatta ai loro gusti. Google se ne serve per ottimizzare le ricerche o creare annunci pertinenti.

Nella sanità l’utilizzo dei dati conse di migliorare la diagnosi, la prevenzione e la cura delle malattie, grazie all’analisi di grandi quantità di parametri clinici, genetici, ambientali e comportamentali. Esistono algoritmi basati sull’intelligenza artificiale che usano i big data per supportare i medici nella diagnosi del cancro e nella scelta delle terapie più efficaci.

Nella finanza i dati permettono di ottimizzare la gestione del rischio, la valutazione del credito, il trading algoritmico e la prevenzione delle frodi. Le banche online e i sistemi di pagamento elettronico li utilizzano per monitorare le transazioni dei clienti e rilevare eventuali anomalie o tentativi di truffa.

Nella logistica l’analisi automatica dei dati permette di migliorare l’efficienza e la sicurezza del trasporto di merci e persone, grazie all’analisi di dati provenienti da sensori, GPS, telecamere e altri dispositivi. Gli spedizionieri utilizzano i big data per ottimizzare i percorsi dei camion e ridurre i consumi di carburante e le emissioni di CO2.

Importanza dei big data

Come abbiamo visto i big data rappresentano una grande opportunità per le aziende di ogni settore, in quanto consentono di ottenere informazioni preziose sui clienti, sui mercati, sui concorrenti e sulle tendenze. Come spiega Alessandro Chessa, data scientist e amministratore del centro studi Linkalab, nel libro Smart Data (Egea), questo diluvio di dati ha ricadute importanti sulla società e nel mondo degli affari.

Grazie all’analisi dei big data, innanzitutto è possibile basare le decisioni su dati concreti e non su intuizioni o supposizioni. Sfruttarli in modo efficace consente di identificare opportunità e minacce, prevedere gli scenari futuri, testare le ipotesi e valutare gli impatti delle azioni delle persone, aumentando l’efficienza, la qualità, la produttività e la sicurezza in tutti i settori industriali e della produzione di idee e servizi.

I big data possono stimolare l’innovazione e la differenziazione delle aziende, permettendo di creare nuovi prodotti o servizi basati su bisogni, preferenze e comportamenti dei clienti. Servono per sviluppare soluzioni interattive, intelligenti e personalizzate in base a criteri come profilo demografico, comportamento d’acquisto, grado di soddisfazione e fedeltà. Possono essere usati per inviare messaggi personalizzati e pertinenti attraverso i canali più appropriati.

Grazie ai big data, le aziende possono rilevare e prevenire frodi, violazioni di normative, crisi di immagine e di mercato. Per sfruttali meglio i dati, le aziende devono essere dotate di tecnologie avanzate di raccolta, archiviazione, elaborazione e analisi dei dati, come il cloud computing, l’intelligenza artificiale, il machine learning e l’analisi predittiva e avere esperti nel campi data science, statistica, matematica e informatica.

La sfida delle aziende è sfruttare i dati in modo corretto, ma tutti dovremmo essere consapevoli dei cambiamenti imposti dalla data science. Ciò pone grandi interrogativi di responsabilità e sicurezza: nel nome della tecnologia stiamo mettendo la nostra libertà in pericolo ed esiste un grande fratello da cui è impossibile uscire? Con l’emergere delle nuove tecnologie è necessario stabilire precise regole.

Sicurezza dei dati e privacy

I big data sono una grande opportunità, ma anche una enorme sfida per la privacy e la sicurezza degli utenti di cui rappresentano il loro lifelog. I dati devono essere accurati, completi, aggiornati e pertinenti per essere utili e affidabili. Chi li usa deve avere criteri di validazione, pulizia, integrazione e standardizzazione di diverse fonti e formati. Devono essere anche protetti da possibili attacchi informatici, furti, perdite o violazioni con sistemi di crittografia, autenticazione, backup e il recupero.

Le politiche di gestione e trasparenza dei dati si riflettono sul diritto alla privacy delle persone coinvolte, a livello di informazione, consenso, accesso, rettifica e cancellazione. Per proteggere i consumatori esistono da tempo precise norme che gli operatori online devono rispettare. Il punto è che non tutte le decisioni algoritmiche prese dai sistemi di intelligenza artificiale sono note o possono essere controllate. Le norme in materia di responsabilità faticano a trovare un equilibrio tra protezione dei cittadini e incoraggiamento dell’innovazione.

La consapevolezza sull’impatto dei big data e della tecnologia in generale è molto bassa. Tutto avviene on the cloud, ovvero in una ‘nube’ di file salvati in enormi server gestiti dalle grandi corporation internazionali. Amazon, Microsoft, Oracle, Alibaba, Google e Ibm gestiscono un mercato da 300 miliardi di dollari che si prevede in crescita esponenziale fino ad arrivare, secondo una ricerca di McKinsley, ad un trilione di dollari nel prossimo decennio.

Etica dei dati

La gestione dei big data come visto ha enormi impatti economici, sociali ma anche etici. L’etica dei dati è un campo interdisciplinare che si occupa di questioni associate alla loro raccolta, gestione, analisi e diffusione. In un mondo in cui le informazioni sono un bene prezioso, è fondamentale stabilire linee guida morali per garantire che il loro uso avvenga in modo trasparente, equo e rispettoso dei diritti individuali.

Intelligenza artificiale e machine learning sono già i principali protagonisti dell’ecosistema del marketing e dei media. Se i consumatori sono sempre più attenti alle pratiche sostenibili in termini ambientali e di filiera di lavorazione dei prodotti, la sostenibilità deve riguardare anche il modo in cui i dati sono rilevati e usati. Anche se i consumatori non conoscono i dettagli del problema, molte aziende stanno promuovendo una maggiore consapevolezza in questo ambito.

La World Federation of Advertisers ad esempio ha lanciato una guida etica dei dati usati nella pubblicità, delineara in quattro principi chiave: rispetto, equità, responsabilità e trasparenza. La stessa Google si confronta quotidianamente con pratiche etiche per unire lo sviluppo tecnologico, la sicurezza dei dati. Una nuova moralità dev’essere condivisa dal sistema industriale e della comunicazione. Ma non basta.

Un altro aspetto cruciale è l’equità nell’uso dei dati. Poiché i Big Data possono riflettere e amplificare le disuguaglianze esistenti, è necessario adottare approcci per mitigare il rischio di discriminazione. Questo implica di un’etica dell’AI che usi algoritmi e modelli di machine learning che non favoriscano né penalizzino ingiustamente determinati gruppi di persone. Una comunicazione chiara e onesta riguardo agli obiettivi e alle implicazioni dell’analisi dei dati può costruire fiducia tra le organizzazioni e il pubblico.

Alla fine di questo articolo sui big data non si può non citare la Cliodinamica. È una scienza inventata dallo scienziato Peter Turchin che si basa sul progetto di ricerca scientifica Seshat della Evolution Institute di San Antonio. In tempi non sospetti c’era già chi cercava di capire l’andamento del futuro studiando gli algoritmi matematici. Vent’anni fa sembrava fantascienza, ma oggi è più che mai reale studiare miliardi di variabili. Se non a predire il futuro, c’è da augurarsi che i big data serviranno a migliorare la vita dell’uomo.


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Autore: Redazione
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