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Il futuro dei big data - Previsioni e ricerche | L'analisi dei dati e i suoi impatti sul business

Tutti abbiamo sentito parlare di big data e di come abbiano iniziato a dominare il mondo. Tutti dicono che sono il futuro dell'analisi dei dati, ma se volete far lavorare i big data per voi, è importante che capiate cosa significa esattamente questo termine. L'approccio ai big data senza una solida comprensione è un rischio troppo grande. Scopriamo quindi cosa Big data è, come può essere utilizzato e dove andrà a finire.

Che cosa sono i Big Data?

Cominciamo con una definizione.

I big data hanno tre V: varietà, volume e velocità. In termini più semplici, si tratta di un insieme di dati grandi e complessi. Questo nuovo tipo di set di dati di grandi dimensioni può fornire molte più informazioni alle aziende per aiutarle a prendere decisioni basate sui dati, ma non può essere gestito dai tradizionali software di elaborazione dei dati.

Ora che avete una solida conoscenza di cosa sono i big data, probabilmente potete vedere tutti i modi in cui stanno già influenzando la vostra attività. Quasi tutti gli ambiti della nostra vita personale e professionale sono guidati dai dati, poiché ci affidiamo sempre più a Internet e ai relativi dispositivi. È chiaro che i big data non sono altro che il futuro dei dati e la conservazione di set di dati preziosi è il futuro dell'analisi.

L'emergere dei Big Data nell'analisi

Prima che emergessero i big data, gli analisti archiviavano solo dati strutturati, ma la quantità e i tipi di dati raccolti sono aumentati nel tempo. Man mano che i dati diventavano destrutturati e semi-strutturati, non potevano più essere gestiti da database transazionali o analizzati con strumenti tradizionali.Questo nuovo insieme di dati, più grandi e più diversificati, è stato chiamato "big data". È diventato il presente e il futuro dei dati e dell'analisi dei dati.I big data vengono raccolti da fonti diverse, ed è per questo che sono così vari. Comprendono tutto, dai semplici numeri ai contenuti multimediali, e devono essere analizzati tutti insieme. Perché? Perché più dati vengono analizzati, più informazioni si ottengono e più si possono prendere decisioni informate. Questo potrebbe aiutare un'azienda a prevedere con maggiore precisione i risultati delle scelte future e a evitare perdite inutili.Per analizzare i dati, è necessario memorizzarli da qualche parte. Poiché i database tradizionali non sono in grado di soddisfare le nostre esigenze, dobbiamo sviluppare qualcosa che lo faccia. A questo scopo sono stati creati i database non relazionali o NoSQL.I NoSQL risolvono il problema, ma non hanno solo bisogno di memorizzare i dati. Dobbiamo anche analizzarli e trarne il maggior numero possibile di informazioni utili. Poiché le tecnologie tradizionali di analisi dei dati non sono in grado di gestire i big data, dobbiamo ricorrere a tecniche non tradizionali. L'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale riempiono bene questa nicchia.L'archiviazione e l'analisi dei big data possono essere incredibilmente redditizie per le aziende. Perché? I big data contengono molte informazioni e l'estrazione dei dati con l'aiuto dell'apprendimento automatico o dell'intelligenza artificiale rende la gestione di questi enormi insiemi di dati rapida, semplice e molto più accurata. Queste tecnologie sono in grado di trovare schemi e correlazioni che un analista di dati umano non noterebbe nemmeno, e gli strumenti automatizzati di visualizzazione dei dati semplificano la lettura dei big data e permettono di prendere decisioni rapide e accurate.Dove vengono utilizzati i Big Data?I big data possono essere utilizzati in diversi ambiti. Sono particolarmente utili in:- Istruzione- Banking e sicurezza- Comunicazioni e media-Sanità- Produzione- Trasporti- SportSebbene questi siano i settori in cui i big data vengono utilizzati più spesso, non si tratta certo di un elenco esaustivo. Possono essere uno strumento prezioso in quasi tutti i settori.

Un elevato volume di dati ostacola un'analisi e un processo decisionale efficaci.

Utilizzando la tecnologia dei big data, sarete in grado di analizzare grandi serie di dati per aumentare la vostra efficienza operativa.

Dove possono essere utili i Big Data Analytics?

In generale, i big data possono essere utili ovunque l'analisi di grandi insiemi di dati sia molto richiesta. Come la vendita al dettaglio, il commercio elettronico, il marketing e così via. Ma gli usi più redditizi si trovano nell'istruzione, nella sanità e nel marketing.

Nel campo dell'istruzione, l'analisi dei Big Data può essere utile per valutare le prestazioni degli studenti e dei tutor o addirittura per adattare interi programmi di studio. Ad esempio, può aiutare ad adattare un elenco di letteratura obbligatoria o a riconoscere quando gli studenti sono interessati a un particolare corso.

In ambito sanitario, l'utilità maggiore si riscontra nel prevedere l'insorgere di particolari malattie, il che significa che i professionisti del settore medico possono reagire più rapidamente e rallentare o addirittura prevenire la diffusione della malattia.

Nel marketing, l'analisi dei big data consente di individuare con maggiore precisione il pubblico target di un prodotto, il che molto probabilmente aumenterà l'efficacia di una determinata campagna, portando maggiori profitti a costi inferiori. È molto probabile che i big data sostituiscano le ricerche di mercato nel prossimo futuro.

Quali sono le tecnologie Big Data più richieste?

Se state pensando di utilizzare l'analisi dei big data per aumentare l'efficacia della vostra azienda, dovete capire quali sono le tecnologie più adatte alle vostre esigenze. Queste tecnologie per i big data, sia open source che proprietarie, sono molto richieste e probabilmente valgono il loro costo:

- Strumenti di analisi dei dati di Apache Software (Hadoop, Spark, Kafka, ecc.)

- MongoDB

- Strumenti di Qlik

20 previsioni da conoscere sul futuro dei Big Data

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.

Un buon data officer o scienziato è prezioso anche per la sua base di conoscenze. Deve conoscere un'ampia gamma di argomenti, tra cui linguaggi di programmazione, algoritmi di apprendimento automatico, tecniche di manipolazione dei dati e piattaforme e strumenti per i dati. Gli specialisti devono conoscere le ultime tendenze e sapere come utilizzarle per risolvere determinati compiti, il che richiede tempo ed esperienza. Se da un lato questi due fattori fanno sì che gli specialisti siano costosi, dall'altro possono potenzialmente portare un profitto significativo alla vostra azienda, quindi iniziare a cercare uno specialista ora potrebbe essere una buona 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.

Conclusione

I big data sono un fenomeno davvero interessante. In questo articolo abbiamo dato un'occhiata a cos'è, come è emerso, dove viene utilizzato e quale sarà il suo futuro.

I big data cambieranno il mondo? Lo hanno già fatto. Vengono utilizzati nell'istruzione, nella sanità, nel marketing, nel rilevamento delle frodi e in molti altri settori. Aiutano le persone e le aziende di tutto il mondo. Questo non sta forse cambiando il mondo?

Sostituirà i lavoratori umani e persino interi settori dei processi aziendali? Forse, ma anche se l'analisi dei big data è uno strumento molto potente, ha bisogno delle mani di un professionista. Ciò significa che gli esperti di big data saranno molto richiesti per molto tempo.

Sarà sostituito dai dati veloci? Non direi. Anche se è fondamentale intraprendere azioni in loco per le quali l'analisi rapida dei dati è un assistente insostituibile, ci sarà sempre bisogno di un'analisi più lunga.

Ieri era il giorno migliore per iniziare a pensare all'implementazione di soluzioni di big data nei processi aziendali, ma oggi è il giorno successivo. I big data offrono opportunità che non avevamo mai visto prima della loro implementazione. La concorrenza li sta già utilizzando, quindi provateli oggi.

FAQ

I risultati della ricerca sui big data prevedono una maggiore adozione dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale per l'analisi dei dati, la crescita dell'edge computing per l'elaborazione dei dati in tempo reale e l'uso dei big data per l'analisi predittiva e prescrittiva. Inoltre, ci si concentra sul miglioramento della privacy e della sicurezza dei dati e sull'integrazione dell'informatica quantistica per un'elaborazione più rapida dei dati.
L'analisi dei dati si sta evolvendo verso applicazioni più avanzate di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, una maggiore enfasi sull'analisi in tempo reale e un maggiore utilizzo di piattaforme analitiche basate sul cloud. La crescita delle aziende è favorita da un migliore processo decisionale, da esperienze più personalizzate per i clienti, da una maggiore efficienza operativa e dalla capacità di identificare e agire sulle tendenze emergenti del mercato.
Le tendenze future previste per i big data e l'analytics includono l'aumento dell'automazione e dell'augmented analytics, l'incremento dell'uso dell'elaborazione del linguaggio naturale per l'interazione con i dati, la crescente importanza della governance e dell'etica dei dati, l'integrazione dei dati IoT nell'analytics aziendale e l'espansione dell'analytics predittivo in vari settori.
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