Cosa sono i Big Data

Si scrive Big Data e si legge come una delle evoluzioni più profonde e pervasive del mondo digitale. Un trend destinato a rimanere e a incidere profondamente sulla nostra vita e sul nostro modo di fare business.

Per definire cosa sono i Big Data pensiamo un attimo al nostro quotidiano: interazioni sui social network, un click su un sito web, i nostri smartphone interconnessi. Tutto ciò genera una mole di dati incredibilmente più elevata di qualche decennio fa. Enormi volumi di dati eterogenei per fonte e formato, analizzabili in tempo reale: tutto questo sono i Big Data. In breve, tre le caratteristiche fondamentali: volume, velocità e varietà.

Siamo sempre più circondati da dati, insomma, ma la definizione di Big Data da sola non basta per comprendere appieno il fenomeno. Come estrarne valore? Sono le competenze e le tecnologie di Analytics a trasformare i dati grezzi in informazioni di valore per i decision maker aziendali: è oggi possibile ottenere vantaggio competitivo grazie a decisioni tempestive e più informate, non solo per le organizzazioni più grandi ma anche per le piccole e medie imprese. Il che non è un dettaglio. Parlare di Big Data non vuol dire parlare soltanto di grandi moli di dati, la trasformazione in atto è più profonda. Cambia il processo di raccolta e gestione dei dati, si evolvono le tecnologie a supporto del ciclo di vita del dato e si sviluppano nuove competenze per la valorizzazione del dato (tratteremo a lungo la centralità della figura del Data Scientist).


I Big Data in numeri: mercato, trend e prospettive!
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La definizione di Big Data, insomma, non è sufficiente per offrire un quadro completo del fenomeno. Perché sono importanti i Big Data e qual è il loro livello di adozione all’interno delle aziende? Quanto vale il mercato Big Data in Italia e quali sono i progetti di spicco nel nostro Paese? Le domande sono tante e le implicazioni toccano anche ambiti trasversali e sensibili come quello della Privacy e della tutela dei dati personali. Proviamo a rispondere ai quesiti più incalzanti con un’unica grande certezza: il tempo dei Big Data è adesso, domani è già troppo tardi! Ad aiutarci nell'impresa, i contributi e gli spunti originali dell'Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence, da anni punto di riferimento per gli innovatori del settore.

In questa pagina approfondiremo:

Di Big Data Analytics se ne fa un gran parlare, in ogni ambito. I dati sono il nuovo petrolio e saperne estrarre valore è la vera chiave competitiva per grandi aziende e PMI. La rilevanza dei Big Data è confermata anche dai numeri: il mercato degli Analytics, come vedremo nel seguito della guida, continua a crescere e la gestione dei Big Data si conferma ai vertici tra le priorità di investimento di CIO e Innovation Manager italiani. Come possono essere utilizzati i Big Data nelle aziende? In vari modi, per raggiungere diversi obiettivi, per ottenere molteplici benefici di tipo economico, ma anche sociale-
>> Scopri vantaggi e opportunità dei Big Data per il business

a cosa servono i big data
Le 5 V dei Big Data
volume dei big data
Volume

Elevate moli di dati (più di 50 TB) o in forte crescita (>50% annua)

velocità dei big data
Velocità

Dati generati e
acquisiti rapidamente

varietà dei big data
Varietà

Dati eterogenei
per fonte e formato

veridicità dei big data
Veridicità

Qualità e
affidabilità dei dati

variabilità dei big data
Variabilità

Mute­volezza del significato di un dato
a seconda del conte­sto

progetti di big data analytics

Quando le organizzazioni introducono una progettualità Analytics, possono farlo con differenti livelli di maturità, in termini di modelli d’analisi, algoritmi e tool tecnologici da mettere in campo. In base a questi livelli, è possibile identificare quattro classi di Analytics: Descriptive, Predictive, Prescriptive e Automated. Un po' tutte le organizzazioni fanno uso di Descriptive analytics, ma sta aumentando in modo considerevole anche la parte relativa ai livelli successivi più avanzati. E si inizia a parlare di una "second wave" di progetti... Scopri di più...


I Big Data mai in vacanza: il caso "Lastminute.com"
Approfondisci il caso
big data e pmi

Cosa significa per una piccola o media impresa approcciarsi ai Big Data? Quali sono le reali opportunità offerte da questo nuovo mondo? E quali possono essere, invece, i rischi di un approccio troppo tardivo? Dai dati in possesso all'Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence risultano molteplici le opportunità tutt’oggi inesplorate: solo il 7% delle aziende ha implementato progetti di Big Data Analytics e le PMI pesano poco più del 10% sul mercato Analytics. Scarsità di risorse o scarsità di competenze?   Scopri di più...

le startup dei big data

Sono 234 le startup operanti nel mercato Big Data Analytics individuate nel 2017 dagli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano. Si tratta di aziende fondate dal 2012 in poi e che hanno ricevuto almeno uno o più finanziamenti da investitori istituzionali negli ultimi 3 anni. La somma dei finanziamenti ricevuti dalle aziende oggetto d’analisi da parte di finanziatori istituzionali ha totalizzato 4,47 miliardi di dollari. Una cifra molto interessante per un connubio startup-grandi aziende, che sta crescendo e lascia ben sperare.  Scopri di più...

mercato big data

Nel 2017 il mercato Big Data Analytics in Italia ha raggiunto il valore di oltre 1,1 miliardi di euro, con un tasso di crescita del 22%. Gran parte di questo mercato è oggi trainato dalle grandi imprese (sopra i 250 addetti), che sono responsabili dell’87% della spesa complessiva, mentre le PMI si fermano al 13%. A fronte di questa crescita incontrastata, è poi possibile scomporre la spesa in Analytics in alcune voci principali e - all’interno di queste - identificare gli atti di moto delle singole componenti. Una scomposizione che, numeri alla mano, ci fa entrare nel cuore di questo settore.  Scopri di più...

evoluzione delle tecnologie big data

L’infrastruttura tecnologica è uno degli elementi abilitanti la raccolta, l’analisi e la conservazione dei Big Data. Le tecnologie più innovative permettono analisi real-time e l’integrazione di nuove tipologie di dati. Ma fare ordine e scegliere con consapevolezza come strutturare un’architettura Big Datanon è semplice.

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velocità di analisi dei dati

La diffusione dei Big Data ha cambiato la tipologia di dati raccolti e trattati all'interno dei sistemi informativi delle organizzazioni. Negli anni passati, ad esempio, si è registrata una progressiva diffusione dei dati di tipo destrutturato e di origine esterna ai sistemi informativi aziendali.

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data lake e integrazione dati

Nelle architetture tradizionali, si è soliti ricorrere all’utilizzo di  silos che contengono il sottoinsieme dei dati aziendali ritenuti d’interesse e sui quali vengono poi applicate le metodologie di analisi. Ma le architetture evolvono e dai silos tradizionali si va verso un modello integrato tra Data Warehouse e Data Lake.

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L'avvento dei Big Data fa breccia nelle aziende sotto diversi aspetti. Cambiano le priorità di investimento, evolvono tecnologie e modelli interpretativi e, di conseguenza, le aziende corrono ai ripari, creando veri e propri team di professionisti volti alla gestione e alla valorizzazione di questa grande mole di dati. Ma chi sono i professionisti dei Big Data, i cosiddetti "specialisti della Data Science"? Analisti, matematici, informatici, esperti in economia? Nessuno di questi. O meglio, tutti questi messi insieme. La Data Science è una materia complessa, i cui confini sono difficili da tracciare. Non a caso, i professionisti della Data Science provengono dai percorsi di formazione più disparati: dall’informatica all’economia, passando per statistica, matematica o fisica. Fare ordine non è facile, ma ci abbiamo provato, individuando le cinque aree di competenza fondamentali a cui deve& rifarsi un esperto di Big Data e le figure professionali più diffuse nelle aziende cosiddette "data-driven". Il quadro è tracciato, o quasi...   >> Scopri skills e competenze per la Data Science

big data scientist

Per molti è il mestiere del futuro. Per altri è già quello del presente. Il Data Scientist è la figura professionale che comunemente si associa alla capacità di gestire i Big Data e trarne informazioni rilevanti. Tuttavia, forse proprio per l’interesse che ha suscitato a livello globale, questa nuova figura ha generato molta confusione, sin dalle sue origini. Per questo motivo diventa necessario far chiarezza sulle competenze distintive di questa nuova figura professionale all'interno delle aziende e sui tanti altri aspetti che le ruotano intorno. Uno su tutti? Lo stipendio. Quanto guadagna uno specialista dei Big Data e come si diventa Data Scientist?
>> Scopri di più sulla professione del Data Scientist

big-data-analyst

Meno “sexy” del Data Scientist, ma ugualmente ricercato e sempre più fondamentale nella gestione della Data Science. Il Data Analyst è colui che esplora, analizza e interpreta i dati, con l’obiettivo di estrapolare informazioni utili al processo decisionale. In altre parole, l’obiettivo del suo lavoro è ricercare evidenze quantitative all’interno di grandi moli di dati, supportando in tal mondo le decisioni di business. Nel concreto cosa fa e quali strumenti utilizza l'analista dei dati? Qual è il suo background e lo stipendio medio? Quanto è diffuso nelle grandi aziende italiane? Tutte domande a cui abbiamo provato a dare rispondere.
>> Scopri di più sulla professione del Data Analyst


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Raccogliere e analizzare i Big Data pone enormi criticità dal punto di vista del trattamento dei dati personali e della tutela della privacy. Le aziende devono conoscere le regole procedurali e i principi cardine da seguire, in conformità con le fonti normative, per evitare di incorrere in sanzioni. In più, il 25 maggio 2018 il panorama legislativo cambierà: il General Data Protection Regulation (GDPR) andrà a ridisegnare i confini del trattamento dei dati personali. Come farsi trovare pronti? Per capirlo è necessario indagare a fondo i problemi normativi legati ai Big Data e le linee guida raccomandate a livello internazionale.  Scopri di più...

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