Big Data: cosa sono e perché conviene analizzarli

La definizione di Big Data evolve velocemente, ma è quanto mai necessario comprendere cosa sono. In generale, la locuzione fa riferimento al volume di dati con cui le aziende si confrontano quotidianamente. La corretta interpretazione di questo flusso informativo (Big Data Analytics) può conferire un importante vantaggio competitivo alle imprese.

Taglio dei costi, maggiore efficienza e incremento dei profitti sono solo alcuni dei vantaggi che una corretta analisi dei Big Data può offrire agli imprenditori. Grazie ad algoritmi efficaci e a un ambito applicativo vasto e trasversale, quella dei Big Data è una rivoluzione destinata a lasciare il segno.

Cosa sono i Big Data

Se una definizione precisa dei Big Data è difficile da elaborare a causa delle continue evoluzioni a cui è soggetta, più facile è rintracciare un nucleo che ne descriva fedelmente le caratteristiche. Studi accademici hanno portato infatti allo sviluppo della “Teoria delle 5V” che sintetizza gli elementi fondamentali dei Big Data, definendo quindi cosa sono e il loro significato:

• Volume: per determinare se ci troviamo di fronte a dei Big Data è necessario anzitutto valutare la mole di dati immagazzinati. Sebbene sia difficile stimare la quantità limite necessaria per parlare di Big Data, il volume (alto) di dati rimane una caratteristica essenziale.

• Velocità: questo volume di informazioni deve essere necessariamente elaborato per fornire vantaggi alle imprese. La velocità del processo di analisi dei dati determina la capacità delle aziende di prendere tempestivamente le decisioni necessarie.

• Varietà: il volume di dati trattato non è omogeneo, ma fortemente diversificato. Le immagini, i video, i testi e gli audio sono le forme tipiche dei Big Data.

• Veridicità: l’analisi dei Big Data non può prescindere dalla veridicità di quest’ultimi. La qualità dell’informazione che viene elaborata è fondamentale per guidare le aziende verso decisioni ponderate ed efficaci per il loro business.

• Variabilità: se fino a poco tempo fa si parlava di “Teoria delle 4V”, è con l’ingresso della variabilità che il mosaico è stato completato. La variabilità fa riferimento alla volubilità dei dati, elemento da considerare per una corretta interpretazione.

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Perché analizzare i Big Data

La rivoluzione dei Big Data comprende tutti i settori, sebbene alcuni si siano autolimitati a causa della riluttanza a condividere le informazioni (su tutti, il settore della medicina).

Questo enorme flusso di dati opportunamente analizzato può aiutare le imprese a perseguire con successo gli obiettivi prefissati. Il business dei giganti Tech, come Facebook e Google, ruota interamente intorno ai Big Data che gli permettono di avere una visione completa (preferenze, interessi, bisogni) dei clienti che usano i loro servizi.

Ma quali sono i vantaggi legati all’analisi dei Big Data? Questa mole di informazioni può fornire indicazioni sull’interesse del mercato verso un determinato brand, aiutare a comprendere gli elementi che spingono i consumatori a preferire un servizio (o un bene) ad un altro, o anche offrire uno schema predittivo che, grazie proprio al serbatoio di informazioni, si configura come una simulazione ad altissima affidabilità. In sintesi, il contenimento dei costi attraverso l’ottimizzazione delle procedure può portare all’aumento dei profitti, obiettivo finale della Big Data Analytics.

L’enorme successo dei Big Data ha portato persino alla nascita di nuove figure professionali, come il Data Scientist che si occupa di estrarre le informazioni rilevanti e il Data Analyst che, invece, tenta di interpretarle.

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Big Data Analytics: i numeri del settore in Italia

Il mercato dell’analisi dei Big Data in Italia è fiorente nonostante un inizio al rallentatore che ha collocato il Paese lontano dagli standard internazionali. Il rapporto prodotto dall’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence del Politecnico di Milano (dicembre 2019) ne rivela i numeri.

Il settore della Big Data Analytics in Italia è cresciuto nel 2019 del 23% rispetto all’anno precedente, arrivando a quota 1,7 miliardi di euro (nel 2015 il volume era pari a 790 milioni di euro). Forte è l’interesse delle grandi aziende (il 93% ha investito nell’analisi dei dati) e delle PMI (62%), mentre in termini settoriali a guidare la classifica c’è quello bancario (28% della spesa globale). Sul podio anche il settore manifatturiero (24%) e quello delle telecomunicazioni (14%).

Gli investimenti delle piccole e medie imprese sull’analisi dei Big Data (i software sono la principale voce di spesa, 47%) puntano al miglioramento della catena di distribuzione, soprattutto per il settore manifatturiero, e all’analisi della concorrenza per incrementare la precisione e l’efficacia delle campagne di marketing.

Ma la differenza tra PMI e grandi aziende si rileva soprattutto nelle competenze: infatti, solo il 16% delle piccole e medie imprese ha assunto un Data Scientist e poco più di una su cinque presenta un Data Analyst all’interno del proprio organico.

La ricerca del Politecnico di Milano evidenzia anche il dinamismo delle startup. Le 790 analizzate hanno raccolto 6,4 miliardi di dollari di investimenti (la metà hanno base in Nord America). Solo 20 le startup italiane impegnate nell’analisi dei Big Data presenti nella lista, con una media di finanziamenti inferiore al milione di dollari (17 complessivi).