Tra le locuzioni informatiche più ricorrenti c’è oggi il termine big data usato, non sempre a proposito, per indicare la mole delle informazioni della moderna azienda e gli strumenti necessari per la gestione.

Secondo la più precisa definizione di Gartner, i big data sono gli asset informativi che hanno tre fondamentali qualità: volume, velocità e varietà. Il volume fa riferimento all’enorme mole di dati dei big data che può essere resa utile attraverso tecnologie e metodologie d’interpretazione.

La velocità riguarda la capacità di gestire flussi che provengono da fonti real-time differenti, attitudine che si accompagna con alti volumi di dati, non necessariamente destinati all’utilizzo.

L’ulteriore elemento caratterizzante dei big data è la varietà delle tipologie di dati, che fa riferimento alla capacità di gestire sia dati strutturati (tabelle database, dati geospaziali e multi-modello) sia non strutturati, come e-mail, testi, file immagini, audio/video e così via.

Parliamo dei dati che derivano dalla moltiplicazione delle fonti digitali aziendali, la cui gestione è diventata importante per poter avere una visione olistica sui clienti e sui processi. Pensiamo, per esempio, alle applicazioni dell’ambito sanitario, dove i dati di registrazione di un paziente si accompagnano con radiografie, tracciati elettrocardiografici, note del medico e molto altro.

Oppure alla gestione delle manutenzioni, dove l’efficacia del lavoro dipende dalla capacità di reperire dati sulla localizzazione degli impianti, misure dei sensori IoT, foto delle parti, documenti tecnici e così via. La capacità di gestire moli di dati eterogenei permette di applicare metodi analitici avanzati, di machine learning e d’intelligenza artificiale per estrarre più conoscenza dai dati, trovare opportunità di business e ottimizzare processi.

Per avere successo nei progetti che riguardano i big data, gli esperti di Boston Consulting Group (BCG) raccomandano di creare team multidisciplinari che uniscano le competenze d’informatica e di analisi dei dati con quelle di business.

La conoscenza della metodologia agile è, secondo BCG, indispensabile per ottenere risultati efficaci con i big data. La formazione e la padronanza nell’uso degli approcci iterativi ed empirici del metodo agile sono i mezzi con cui, a partire dal prototipo d’analisi, si arriva progressivamente all’obiettivo attraverso i perfezionamenti suggeriti dai feedback degli utenti.

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