A questo punto, dovreste essere consapevoli di cosa sono i big data, come sono nati, dove vengono utilizzati e perché sono utili. Ma che dire del futuro dell'analisi dei big data? I big data cambieranno il mondo? O saranno dimenticati nel giro di un paio di mesi?
Ho raccolto alcune delle previsioni più diffuse sui big data per aiutarvi a capire cosa aspettarvi in futuro.
1. Il volume dei dati è destinato ad aumentare
Gli esperti di big data affermano che il volume di dati prodotti crescerà in modo esponenziale. Secondo il rapporto Data Age 2025 di IDC, entro il 2025 la quantità di dati potrebbe raggiungere i 175 zettabyte. Si tratta di un volume 40 volte superiore a quello del 2013.
2. Machine learning continuerà a svilupparsi
Come ha affermato Wei Li, vicepresidente e direttore generale di Intel, ogni anno l'apprendimento automatico diventa sempre più sofisticato. Lo usiamo nelle auto a guida autonoma, nei dispositivi di rilevamento delle frodi e nei big data, e il numero di modi in cui lo usiamo è destinato a crescere. Questo perché l'apprendimento automatico dipende dalla quantità di dati forniti in ingresso, quindi con l'aumentare della quantità di dati aumenta anche l'accuratezza dei risultati dell'apprendimento automatico.
Inoltre, per molto tempo l'apprendimento automatico non è stato disponibile per la maggior parte delle aziende perché le piattaforme open-source dominavano questo settore. Ciò significa che le aziende che volevano implementare l'apprendimento automatico nei loro processi dovevano configurare le soluzioni da sole e la maggior parte di esse soffriva di una mancanza di competenze in questo ambito. Ma tutto è cambiato quando i fornitori commerciali hanno iniziato a costruire le loro soluzioni a prezzi accessibili che non richiedono troppe configurazioni. Le applicazioni e le piattaforme di machine learning hanno raccolto rispettivamente 28,5 e 14,4 miliardi di dollari di finanziamenti fino a marzo 2019, e questi numeri aumentano di pari passo con la domanda.
3. Gli esperti di big data saranno molto richiesti
Posizioni come chief data officer e scienziato dei dati sono relativamente nuovi ed esistono solo dopo l'implementazione massiccia dell'apprendimento automatico e dei big data.
A good data officer or scientist is also valuable for his/her knowledge base. They have to be familiar with a wide range of subjects, including programming languages, machine learning algorithms, data manipulation techniques, and data platforms and tools. Specialists have to know the latest trends and how to use them in order to solve particular tasks, which takes time and experience. While these two factors mean that specialists may be expensive, they can potentially bring significant profit to your company, so starting to search for a specialist now might be a good idea.
4. L'uso di dati rapidi e fruibili è destinato a crescere rapidamente.
La concorrenza tra le aziende significa che devono prendere decisioni che cambiano le carte in tavola prima che gli altri concorrenti ne vedano l'opportunità. I big data facilitano l'individuazione e l'azione su questi cambiamenti.
Se parliamo di analisi dei dati, anche quando si tratta di machine learning, di solito intendiamo l'analisi in modalità batch (quando raccogliamo batch di dati, li diamo a un algoritmo e questo ci fornisce informazioni preziose sull'output). Ma questo non significa che possiamo prendere una decisione nel momento stesso in cui riceviamo i dati; ci vuole tempo per fare un'analisi finale.
I dati veloci consentono l'elaborazione in tempo reale, così come appaiono nei nostri database. Ciò significa che possiamo analizzare i cambiamenti nei flussi di dati sul posto e rispondere rapidamente. Si tratta di un vero e proprio cambio di rotta.
I dati utilizzabili sono il risultato dell'analisi dei big data. Quando si ottiene un gran numero di dati di vario tipo, non si può fare quasi nulla con essi. Ma dopo averli elaborati con gli strumenti di analisi dei big data, possiamo ottenere informazioni che ci aiuteranno a prendere decisioni informate e razionali.
Secondo alcuni esperti, in futuro i big data potrebbero addirittura essere sostituiti da fast data e actionable data.
5. Un numero maggiore di aziende cercherà di monetizzare i propri dati
I dati vengono raccolti ovunque, dai negozi di alimentari ai siti web e alle applicazioni, e tutti questi dati possono essere venduti ad altre aziende come ulteriore fonte di guadagno. La domanda di questo tipo di dati è elevata e non sembra diminuire.
6. Un maggior numero di strumenti di analisi dei dati non richiederà più l'intervento di un analista.
La domanda di analisi dei dati è elevata, ma come abbiamo già detto, c'è una carenza di professionisti in questo settore. È molto probabile che i venditori comincino a fornire ai clienti soluzioni che richiedono molte meno competenze tecniche.
7. I big data potrebbero porre fine al dibattito sul cambiamento climatico
Ulteriori analisi dei big data possono aiutare gli scienziati a consolidare la comprensione del cambiamento climatico e delle sue cause ed effetti. Questo aiuterà a portare avanti dibattiti politici basati su dati concreti.
8. I big data potrebbero aiutare a trovare cure per le malattie infettive
Il settore sanitario è uno dei principali utilizzatori dei big data. Alcuni scienziati ritengono che, dopo aver consolidato grandi quantità di cartelle cliniche in un unico lotto di dati, si possano trovare nuove cure molto prima del previsto.
L'idea è valida, ma si scontra con due grandi problemi. In primo luogo, il volume dei dati delle cartelle cliniche è stato di circa 170 exabyte solo nel 2019 e l'aumento annuale stimato è da 1,2 a 2,4 exabyte all'anno. Si tratta di una grande quantità di dati e la sfida consiste nel raccoglierli e archiviarli in un unico luogo. Un'altra sfida è rappresentata dal fatto che gli istituti di ricerca possono rallentare il processo di scoperta a causa delle complicate leggi sui brevetti.
9. L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sarà utilizzata in modo più diffuso.
La tecnologia diventa sempre più accessibile e facile da usare. Alcuni esperti prevedono che nel prossimo futuro non dovremo più usare il codice per interagire con i sistemi intelligenti.
Le aziende possono trarre vantaggio dall'NLP già ora, mettendo a disposizione dei propri clienti chatbot intelligenti in grado di fornire informazioni rapidamente, come farebbe un agente umano. L'analisi delle interazioni verbali tra il cliente e l'azienda può anche aiutare gli addetti al marketing a capire come il cliente si sente nei confronti del marchio.
10. La sicurezza informatica sarà ancora una sfida
Più dati si memorizzano, più è difficile proteggerli. Le aziende che utilizzano i big data dovranno affrontare più sfide di cybersecurity, poiché l'utilizzo di prodotti software aggiuntivi offre ai criminali informatici maggiori opportunità di rubare i dati.
11. I dati continueranno a migrare verso il cloud
Dato che il volume dei dati è in crescita, le aziende che utilizzano i dati si troveranno a dover scegliere se creare un sistema di archiviazione dei dati con maggiore capacità o lasciare che siano i servizi cloud a gestire il problema dell'archiviazione dei dati. Considerando il fatto che i servizi cloud offrono un ampio spazio di archiviazione a prezzi accessibili, senza necessità di manutenzione hardware, ci aspettiamo che la maggior parte delle persone opti per la seconda soluzione. Questo è particolarmente vero perché se si esaurisce lo spazio di archiviazione nel cloud, non è necessario installare altro hardware, ma solo espandere il proprio piano.
12. I big data non sostituiranno i ricercatori
È ovvio che l'analisi dei big data può fornire molte più informazioni rispetto ai metodi di ricerca tradizionali, e che queste informazioni saranno più precise e preziose. Il problema principale, però, è che possiamo insegnare a una macchina a trovare schemi e correlazioni, ma non possiamo insegnarle a comprendere il contesto come farebbe un essere umano. Gli esperti di big data rimarranno quindi un aiuto per i ricercatori, non una sostituzione.
13. In futuro, le competenze in materia di scienza dei dati potrebbero diventare comuni come lo sono oggi le competenze nell'uso di Excel.
Il CEO e fondatore di Lotame Andy Monfried presume che emergeranno applicazioni self-service per i big data con un'interfaccia facile da usare, rendendo così quasi tutti i lavoratori in grado di analizzare grandi volumi di dati, cosa che in futuro potrebbe diventare una routine lavorativa.
14. I Big Data saranno integrati con l'Internet degli oggetti (IoT).
Le aziende sono alla costante ricerca di maggiori profitti dai loro prodotti e la generazione di dati è un modo per farlo. I dispositivi IoT possono raccogliere molte informazioni sugli utenti e sull'ambiente circostante. Questi dati possono essere analizzati all'interno dell'azienda per migliorare l'esperienza dei clienti o le vendite.
15. Un maggior numero di dati sarà analizzato e utilizzato nel processo decisionale.
Il 99,5% dei dati raccolti non viene mai analizzato o utilizzato in alcun modo. Si tratta di una perdita enorme per le aziende che raccolgono questi dati. Con lo sviluppo dei big data e dell'apprendimento automatico, questa percentuale è destinata a diminuire. Gli scienziati dei dati troveranno sicuramente un modo per utilizzare quel 99,5%.
16. Le aziende che utilizzano i big data vedranno ridursi le spese
Secondo le indagini condotte da Syncsort e NewVantage, l'analisi dei Big Data ha aiutato il 59,4% degli intervistati a ridurre le spese. Il 66,7% delle aziende ha iniziato a utilizzare i Big Data proprio a questo scopo.
17. I big data rinnoveranno l'interesse per la tecnologia blockchain
Grandi quantità di dati comportano problemi di sicurezza e la blockchain può essere molto utile per risolverli. Nel prossimo futuro potremmo assistere a un maggiore interesse per la tecnologia blockchain per la sicurezza dei dati.
18. Le aziende inizieranno a utilizzare più di uno strumento di analisi dei dati
Gli strumenti di analisi dei dati sono ancora nuovi e a volte un unico prodotto software non è in grado di soddisfare tutte le esigenze di una particolare azienda. Ad esempio, una soluzione può essere abbastanza buona per lavorare con i big data, ma non ha capacità di analisi dei dati veloci, mentre un'altra può essere in grado di lavorare con i dati veloci, ma ha un'interfaccia utente non facile da usare.
Ecco perché le aziende combineranno diverse applicazioni per generare il massimo profitto. Secondo Gartner, alcune aziende utilizzano già più di un'applicazione "standard aziendale".
19. Prevedere un uso più ampio dell'architettura data fabric
Il data fabric è un'architettura che supporta dati e analisi compositi insieme a una serie di loro componenti. I vantaggi includono una riduzione del tempo di progettazione dell'integrazione di 30%, una riduzione del tempo di implementazione di 30% e una riduzione della manutenzione di 70%. Il Data Fabric può anche sfruttare le competenze e le tecnologie esistenti di data hub, data lake e data warehouse. Tutto questo, insieme alla capacità di introdurre nuovi approcci e strumenti per il futuro, non lascia dubbi sul fatto che questa architettura sarà ampiamente utilizzata.
20. Il GDPR rimarrà una grande preoccupazione
Le iniziative di governance dei dati non hanno ridotto le loro attività. Il GDPR ha nominato i clienti come proprietari di tutte le informazioni che creano e hanno il potere di scegliere a quali aziende dare i loro dati. Se un'azienda si comporta male, possono rivolgersi a un concorrente, con conseguente perdita di fatturato.
I big data si basano sui clienti, quindi le aziende dovranno rispettare il GDPR e le normative locali, non solo per evitare sanzioni ma anche per mantenere il reddito dei dati.
