Big Data, cosa sono e perché ogni azienda dovrebbe analizzarli

Cosa sono i Big Data

I Big Data sono insiemi di dati così vasti, veloci e variabili da non poter essere gestiti con gli strumenti tradizionali. Il termine si riferisce a tutte quelle informazioni (strutturate, semi-strutturate o non strutturate) che vengono generate in grandi quantità da fonti eterogenee: sensori IoT, social network, smartphone, transazioni online, GPS, log di sistema, video e audio.

Questi dati, se correttamente raccolti, archiviati e analizzati, permettono di ottenere insight preziosi su comportamenti, tendenze e processi. Tuttavia, la sfida non sta solo nella quantità, ma nella capacità di estrarre valore utile in tempi brevi e con la giusta qualità e affidabilità. È qui che entra in gioco la Big Data Analytics, insieme a tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale e il machine learning.

Big Data: le 5V (più 2) per capire come funzionano

Per comprendere appieno la natura e le sfide dei Big Data, è possibile fare riferimento alla teoria delle cosiddette 5V:

• Volume: la quantità di dati è immensa e in continua crescita, con previsioni oltre i 180 zettabyte entro il 2025.
• Velocità: i dati vengono generati, raccolti e analizzati in tempo reale o quasi.
• Varietà: i dati possono avere forme diverse: numeri, testi, immagini, video, audio, dati geospaziali, ecc.
• Veridicità: è essenziale potersi fidare della fonte dei dati e verificarne l’accuratezza.
• Variabilità: i dati sono spesso instabili, fluttuano rapidamente e richiedono modelli analitici flessibili.

Alle 5V tradizionali si aggiungono oggi:

• Valore: la capacità di generare insight utili e applicabili alle decisioni aziendali.
• Validità: la conformità legale e tecnica dei dati, che ne garantisce la sicurezza, la privacy e l’affidabilità.

Perché le aziende investono (e dovrebbero investire) sempre più nei Big Data

Investire nella raccolta e nell’analisi dei Big Data, non deve più essere visto come un lusso riservato alle big tech, ma come una necessità per chiunque voglia restare competitivo.

Investire nella raccolta e nell’analisi dei Big Data non è più un’esclusiva delle grandi aziende, ma una necessità per qualsiasi impresa che voglia restare competitiva.

L’economia attuale, infatti, è sempre più basata sui dati e le aziende che riescono a raccogliere, analizzare e interpretare informazioni in tempo reale sono in grado di anticipare le tendenze, comprendere meglio i propri clienti e adattarsi più velocemente ai cambiamenti. Al contrario, chi ignora il valore dei dati rischia di prendere decisioni lente, approssimative e poco efficaci.

L’utilizzo dei Big Data offre vantaggi concreti e misurabili in ogni fase del ciclo di vita aziendale:

• Migliore conoscenza del mercato e dei clienti: attraverso l’analisi dei comportamenti d’acquisto, delle interazioni online e dei feedback, le aziende possono capire cosa vogliono davvero i consumatori e prevedere i loro bisogni futuri.
• Ottimizzazione dei processi produttivi e riduzione dei costi: i dati raccolti lungo la supply chain o nei sistemi interni consentono di identificare inefficienze, sprechi e colli di bottiglia, migliorando la gestione delle risorse.
• Personalizzazione di prodotti e servizi: grazie all’analisi predittiva, è possibile offrire esperienze su misura che aumentano la soddisfazione e la fidelizzazione del cliente.
• Prevenzione dei rischi e pianificazione avanzata: i modelli basati sui dati aiutano a individuare anomalie e a simulare scenari alternativi, permettendo una gestione più accurata del rischio.
• Campagne marketing più efficaci e mirate: le strategie basate su insight reali consentono di segmentare il pubblico, ottimizzare i messaggi e massimizzare il ritorno sugli investimenti pubblicitari.

In sintesi, i Big Data permettono di passare da un approccio reattivo a uno proattivo e le decisioni aziendali diventano data-driven, ovvero fondate su evidenze concrete.

Strumenti e tecnologie per l’analisi dei Big Data

Per sfruttare davvero il potenziale dei Big Data, non basta raccogliere grandi quantità di informazioni. È fondamentale avere gli strumenti giusti per organizzarle, analizzarle e visualizzarle in modo efficace. Negli ultimi anni, le tecnologie per la Big Data Analytics sono diventate sempre più avanzate, ma anche più accessibili, permettendo anche alle PMI di beneficiarne senza dover sostenere costi proibitivi.

Vediamo quali sono le principali soluzioni oggi disponibili e a cosa servono:

• Hadoop e Spark: sono due framework open source fondamentali per chi deve elaborare enormi volumi di dati in modo distribuito, ovvero sfruttando più server in parallelo. Hadoop è ideale per l’archiviazione e la gestione dei dati, mentre Spark è più adatto a un’analisi veloce e in tempo reale. Sono molto usati in contesti aziendali dove si analizzano milioni di record al giorno, ad esempio nei settori finanziario, assicurativo o della grande distribuzione.
• Tableau e Microsoft Power BI: sono strumenti di Business Intelligence che aiutano a trasformare i dati in grafici, dashboard e report facili da leggere e condividere per esplorare i dati, individuare trend e ottenere insight visivi utili per prendere decisioni rapide.
• Cloud computing (come Azure, AWS, Snowflake): il cloud è diventato la base operativa per molte aziende, perché consente di archiviare e processare dati in modo flessibile e scalabile, pagando solo per le risorse effettivamente usate. Questo permette anche alle piccole realtà di affrontare progetti complessi senza grandi investimenti iniziali.
• Intelligenza artificiale e machine learning: queste tecnologie sono oggi il vero punto di svolta. Gli algoritmi di AI analizzano i dati in profondità per riconoscere modelli ricorrenti e fornire previsioni su ciò che potrebbe accadere in futuro. È la base dell’analisi predittiva e prescrittiva, quella che non si limita a spiegare cosa è successo, ma suggerisce cosa succederà e come reagire.

Il mercato della Big Data Analytics in Italia: numeri in crescita

In Italia il settore dei Big Data sta registrando una crescita importante. Nel 2024 ha superato i 2 miliardi di euro di valore, con un trend di crescita annuo oltre il 20%.

• Il settore bancario e assicurativo guida gli investimenti (30%).
• Seguono il manifatturiero (25%) e le telecomunicazioni (15%).
• Cresce anche l’interesse delle PMI, spinte dalla necessità di ottimizzare i processi e migliorare la gestione del cliente.

Tuttavia, resta il problema della mancanza di competenze specialistiche: solo una PMI su cinque ha in organico un Data Scientist o un Data Analyst, figure sempre più cruciali per interpretare correttamente i dati raccolti.