aereo carta

If "Number rules the universe" as Pythagoras asserted, Number is merely our delegate to the throne, for we rule Number.
Quoted in H. Eves Mathematical Circles Revisited (Boston 1971).

 

Il termine Big Data compare ormai con notevole frequenza in moltissime situazioni della vita di tutti i giorni con le quali siamo costrette a confrontarci, sia come individui, sia come aziende.

A volte troviamo scritto BIG DATA, ANALYTICS, BUSINESS INTELLIGENCE O DATA ANALYSIS… il nome che viene usato non importa più di tanto. Quello che importa infatti è che, ai nostri giorni, possiamo raccogliere ed analizzare i dati in un modo totalmente nuovo rispetto a pochi decenni fa. L’era del Big Data ha iniziato a trasformare la maggior parte delle aree della ricerca, della produzione e della vendita e della maggior parte della nostra vita, portandoci un volume di dati sempre crescente.

Sta a noi trovare soluzioni efficaci per evitare di farci travolgere da questa valanga di misurazioni e trasformarle in conoscenza e valore aggiunto.

Quali sono le caratteristiche principali dei BIG DATA?

Quando si parla di Big Data non si fa riferimento solo alle crescenti dimensioni dei set di dati che possiamo ottenere, acquisire e analizzare, ma anche alla velocità con cui un dato è creato, trasferito, utilizzato e alla diversità dei tipi di dati ottenuti e delle strutture che possiamo analizzare.

Dimensione, Velocità e Struttura: ecco le tre caratteristiche principali dei BIG DATA

Dimensione. Prima cosa a cui pensiamo. La quantità di dati che tutto il mondo sta generando nel tempo che impiegherete nel leggere questa pagine è pari, se non superiore, a tutti i dati generati dall’inizio della storia umana sino alle soglie degli anni 2000. Oltre il 90% dei dati in tutto il mondo è stato creato nel corso degli ultimi due anni.

Velocità. La velocità con cui si generano nuovi dati e la velocità con la quale i dati sono trasferiti è fenomenale. Quanti messaggi di posta elettronica sono inviati, quanti likes su Facebook, o tweet o video caricati su youtube in questo istante? Senza considerare tutte le ricerche web (circa 3,5 miliardi al giorno solo per Google), tutte le transazioni effettuate con carta di credito, tutti i dati di localizzazione GPS, etc… In altri settori, come potrebbe essere un processo industriale, è facile che lungo l’intera linea di produzione siano dislocate centinaia di sensori che forniscono a frequenze anche molto elevate misurazioni indispensabili per valutare se tutto sta procedendo nella norma e, in caso contrario, la velocità di comunicazione è fondamentale per intervenire in modo corretto.

Struttura. Sino a qualche anno fa, per estrarre l’informazione utile a rispondere alle nostre esigenze abbiamo prevalentemente considerato dati strutturati, ovvero dati organizzati in tabelle, tralasciando spesso tutti quelli non strutturati (file di testo, fotografie, video, ecc.) Oggi, abbiamo la possibilità di utilizzare e analizzare una grande varietà di dati, quantitativi e qualitativi (numeri, segnali, testi scritti, parole dette e anche il tono di voce utilizzato!)

Big Data: dove trovarli (e perché)

Le applicazioni dei Big Data sono infinite! Ogni settore della Ricerca & Sviluppo, della produzione del marketing ha degli esempi di applicazione, come di seguito riportato in una lista non esaustiva delle principali tematiche di cui possono essere trovate testimonianze in rete:

- Utilizzo dei Big Data per conoscere meglio e monitorare i propri clienti mettendo insieme i dati che provengono dalle loro operazioni dirette ma anche da quelle indirette (social media)

- Ottimizzazione di un ciclo produttivo, monitorando le materie prime impiegate, la loro provenienza, i diversi step del processo, la qualità del prodotto finito, i percorsi di consegna con l’obiettivo di prevedere tutti i potenziali guasti, difetti, scarti di produzione.

- Settore sanitario per trovare nuove cure, per ottimizzare i diversi trattamenti e persino per provare a prevedere alcune malattie prima ancora che appaiano i diversi sintomi.

- Analizzare e migliorare le prestazioni dei singoli individui (sport, casa o lavoro). I dati provenienti da diversi sensori e/o dispositivi (indossabili) sono combinati insieme e analizzati per ottenere informazioni che tradizionalmente è impossibile ottenere.

- Security. Per prevenire attacchi informatici, per rilevare frodi con carta di credito, attività criminali e terroristiche.

-Efficienza termica e risparmio energetico, per ottimizzare i consumi del riscaldamento o l'illuminazione, il flusso del traffico in città, o l’erogazione di energia in un paese.

Chi ha paura dei Big Data?

Imbattersi in Big Data nell’era dell’Industry 4.0 non è assolutamente un’impresa:

….i big data sono ovunque…

La versa sfida, invece, è nell’analizzarli in modo da ottenere il massimo dell’informazione, senza trascurare nessun dato, e nel riportare l’informazione in modo immediato ed efficiente.

Altrimenti, immagazzinare digitalmente e rapidamente Big Data sarà solamente un’altra maniera, forse più sofisticata e meno ingombrante, di archiviare faldoni di carta contenenti dati non sfruttati appieno per comprendere, acquisire conoscenza e risolvere problemi.

E offrire questi strumenti è il compito del Data Scientist, e del team di ChemSTAMP.

Mandaci un’email ( Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. E' necessario abilitare JavaScript per vederlo. ) per ogni commento/considerazione ed informazione. Saremo lieti di risponderti in tempi brevissimi!