Soprannominati l’oro nero del digitale, i Big Data offrono nuove prospettive alle imprese che li trattano.
Definizione e esempi di applicazione
Ricorrere quotidianamente a internet, ai servizi di telecomunicazione, alle carte di credito, agli acquisti online e anche alla geolocalizzazione genera grandi quantità di dati, chiamati anche Big data. Questi megadati digitali si caratterizzano per la loro quantità, la rapidità del loro trattamento così come il plusvalore che possono apportare se vengono analizzati, ad esempio grazie all’intelligenza artificiale.
I Big data vengono inseriti e registrati grazie a dei sistemi di trattamento ad alta velocità, al fine di permettere il loro futuro sfruttamento e la loro analisi. Questi dati sono però talmente voluminosi che superano le capacità d’analisi umana e devono essere raccolti su sistemi di archiviazione esterni. Essi devono pure essere securizzati correttamente. Infatti, dato che recuperano tutti i dati degli utenti, i Big data presentano dei rischi che vanno dalla perdita dell’anonimato, la discriminazione ed anche la commercializzazione da parte di terzi.
Opportunità per le imprese svizzere
Dall’applicazione del Big Data all’inizio degli anni 2010, le imprese lavorano per integrare questo nuovo strumento nel loro modello d’affari. Questi megadati possono, ad esempio, fornire un’indicazione sull’utilizzo e sulla reale soddisfazione dei clienti, ma anche di cosa desiderano acquistare, analizzando le loro preferenze di consumo.
Infatti, grazie a questi strumenti analitici e alla modellizzazione dei dati, le imprese possono fare un’analisi della tendenza o della predittività, stilare dei profili, anticipare dei rischi e seguire dei fenomeni in tempo reale. Nell’industria, i Big data possono, ad esempio, prevedere la rottura di una macchina o un bisogno di manutenzione. Sviluppati in maniera iterativa (ovvero con processi ripetuti, sistematici) essi forniscono alle imprese un’altra forma di creazione di valore.
Approfondimenti
"Big Data et Machine Learning - Les concepts et les outils de la data science", Pirmin Lemberger, Marc Batty, Médéric Morel, Jean-Luc Raffaëlli (2019), Editions Dunod.
"Le Big Data", Pierre Delort (2018), Editions "Que Sais-je", Presse Universitaires Françaises.
"BIG DATA", Brian Clegg (2017), Editions Faber & Faber Libri.
