I cosiddetti e famosi Big Data sono quei gruppi informazioni molto ampi e diversificati, che crescono a livello esponenziale e a ritmi sempre maggiori. È l’espressione stessa anglofona “big data” che vuole dire “grandi dati” a indicare la mole di informazioni e la velocità con cui vengono create e raccolte le diverse informazioni. Inoltre, questi Big Data molto frequentemente derivano dal data mining, che sarebbero l’insieme di tecniche per estrarre informazioni da grandi quantità di dati con strumenti automatizzati o semiautomatici.
Che cosa sono i Big Data?
I Big Data, come accennato, rappresentano una grande mole di informazioni variegate, che arrivano a volumi sempre crescenti e con velocità sempre più elevate. Possono trovarsi in forma strutturata (spesso numerici, facilmente formattati e archiviati) o non strutturata (più in forma libera, meno quantificabili).
Come esempi quotidiani di Big Data nella nostra vita 2.0 connessa h24 possiamo indicare quelli racconti dai commenti condivisi pubblicamente su social network o siti web. Queste informazioni vengono raccolte volontariamente da dispositivi elettronici e app installate sui proprio smartphone, o altri dispositivi, oppure tramite questionari, acquisti di prodotti e check-in online per i viaggi.
Dunque, la nostra vita quotidiana genera questo grande numero di informazioni, i Big Data, che di solito vengono archiviati in database presso computer e analizzati utilizzando software appositamente progettati per gestire insiemi di dati grandi e complessi.
H2 Big data a cosa servono
Come accennato, questa grande mole di dati può essere classificata come non strutturata o strutturata. I dati strutturati sono formati da informazioni già gestite dall’organizzazione in database e fogli di calcolo (spesso sono di natura numerica). I dati non strutturati, invece, sono informazioni non organizzate e, dunque, non rientrano in un modello o formato predeterminato. Questi ultimi comprendono dati raccolti da fonti come FaceBook, Twitter, Instagram e gli altri social media, che aiutano le aziende a raccogliere informazioni sulle esigenze dei clienti.
I Big Data servono sostanzialmente a questo, a raccogliere informazioni per usi di marketing o simili.
Il concetto dei Big Data, per fare un altro esempio semplice sta alla base degli algoritmi dei social e delle pubblicità mirate, che ci raggiungono quando usiamo il nostro smartphone ad esempio.
Quasi tutti i reparti di un’azienda possono utilizzare i risultati dell’analisi dei dati, dalle risorse umane e dalla tecnologia al marketing e alle vendite. A cosa servono i Big Data? Servono ad aumentare l’efficacia della campagna marketing, che grazie a queste informazioni è sempre più mirata e più veloce. L’incremento della velocità di raggiungimento dell’obiettivo è una delle caratteristiche dei questa raccolta di grandi moli di dati. In questo modo, infatti, le aziende sanno che potranno raggiungere il target di vendita in modo molto più repentino.
H2 Big data: i pro e i contro delle troppe informazioni
L’aumento della quantità di dati disponibili, i Big Data, presenta sia PRO che CONTRO. In generale, avere più dati sui clienti (e potenziali clienti), da parte delle aziende, dovrebbe consentire il loro reparto marketing di personalizzare meglio i prodotti e indicizzare più precisamente le campagne pubblicitarie al fine di creare il massimo livello di soddisfazione. Le aziende che raccolgono i Big Data hanno l’opportunità di condurre analisi più approfondite e ricche a beneficio di tutte le parti interessate, sia le aziende, sia i destinatari del prodotto.
Con la quantità di dati personali disponibili oggi in rete, è fondamentale che le aziende adottino misure per proteggere questi dati. Un argomento che è diventato fonte di un acceso dibattito nel mondo online di oggi, vede il problema delle continue violazioni che questi dati subiscono.
Dunque, nonostante una migliore analisi dei desideri e delle ricettività sia positiva per mirare ancora di più l’offerta, i Big Data possono anche creare sovraccarico e confusione, riducendone l’utilità. Le aziende devono gestire volumi maggiori di dati e determinare quali dati rappresentano segnali utili e quali rappresentano solo “rumore”.
Inoltre, la natura e il formato dei Big Data possono richiedere trattamenti particolari prima di essere sfruttati. I dati strutturati, costituiti da valori numerici, come visto, possono essere facilmente archiviati e ordinati. Mentre i dati non strutturati, come e-mail, video e documenti di testo, potrebbero richiedere l’applicazione di tecniche più sofisticate prima che diventino utili, e questo ovviamente richiede più tempo e risorse.
