Sempre più spesso si sente parlare di Big Data, termine che indica un elevatissimo volume di dati aziendali strutturati e non, soprattutto in ambito marketing e IT. Non conta, però, solo la quantità di dati, ma anche come vengono utilizzati: la gestione dei Big Data significa anche saper usare strumenti di analisi dei dati adeguati con l’obiettivo di ottenere informazioni necessarie per far crescere business e competitività dell’azienda.
In attesa del report 2019, anche il 2018 si conferma un anno in crescita per il mercato dei Big Data Analytics in Italia. In piena trasformazione verso il concetto di data driven company, le aziende stanno cogliendo il potenziale delle opportunità strategiche che i Big Data possono offrire.
Il mercato italiano nel 2018 ha raggiunto un valore complessivo di 1,393 miliardi di euro, segnando +26% rispetto all’anno precedente, con un risultato che conferma il trend fortemente positivo degli ultimi anni (il settore dei Big Data è cresciuto in media del 21% ogni anno).[1]
Big Data: che cosa sono
I Big Data – letteralmente “grandi dati” – sono una quantità elevata di informazioni che la digital transformation in atto sta creando e facendo circolare dentro e al di fuori delle aziende.
Il concetto di Big Data è stato introdotto all’inizio degli anni 2000 da Doug Laney, analista di settore, con la formulazione delle 3 V dei Big Data
Volume. Le aziende si trovano a raccogliere una grande quantità di dati dalle fonti più diverse (transazioni finanziarie, sensori, social media, ecc.);
Velocità. I dati viaggiano ad altissima velocità e, per questo, occorre gestirli in maniera tempestiva o addirittura in tempo reale;
Varietà. I dati si manifestano in formati diversi dai dati strutturati e numerici a quelli non strutturati come documenti di testo, video, e-mail, audio.
Ad oggi, il modello è stato arricchito da altre due variabili. Tra gli esperti del settore si usa dire “Bad data is worse than no data”: la quarta variabile è infatti la veridicità secondo la quale i dati devono essere affidabili e fondati, mantenendo sempre la qualità e l’integrità delle informazioni come pilastro fondamentale delle analisi. Si è aggiunta, infine, la variabilità, la necessità, cioè, di tenere conto della mutevolezza di significato di dati provenienti da contesti diversi e in formati differenti.
Piramide della conoscenza e Big Data
L’importanza e l’utilità dei Big Data è strettamente legata al loro utilizzo: se a grandi quantità di dati si uniscono gli analytics è possibile determinare in tempo reale le cause di problemi o guasti, sviluppare nuovi prodotti e ottimizzare l’offerta per i clienti e molte altre azioni chiave per un’azienda.
Per quanto riguarda la gestione dei dati è molto utile il modello della piramide della conoscenza inserita all’interno del Knowledge Management (KM). Con questo termine si fa riferimento alla gestione e condivisione della conoscenza che, in seguito alla rivoluzione digitale, si è trasformata nell’insieme delle strategie e metodi per identificare, raccogliere, conservare e rendere accessibile i dati che fanno parte di un’organizzazione attraverso gli strumenti delle tecnologie dell’informazione.
Grazie al modello della piramide della conoscenza, si cerca di categorizzare e semplificare i concetti chiave coinvolti nei processi conoscitivi con l’obiettivo di realizzare sistemi informatici capaci di gestire grandi quantità di dati. La piramide è costruita su una gerarchia chiamata DIKW (Data-Information-Knowledge-Wisdom), costituita come segue:
Dati. Le fondamenta sono costituite da una base molto larga di dati grezzi;
Informazione. Salendo verso la cima della piramide, i dati sono sottoposti ad un processo di aggregazione e contestualizzazione: l’informazione infatti è la scelta di porre i dati in un contesto di riferimento;
Conoscenza. Le informazioni non si trasformano in conoscenza fino a quando non vengono poste in relazione a conoscenze ed esperienze di un determinato soggetto;
Saggezza. Infine, in cima si raggiunge la saggezza che presuppone un livello conoscitivo che si allontana dall’applicazione di un ambito specifico.
I Big Data sono uno strumento fondamentale anche in ambito SEO: i Big Data infatti possono perfezionare le strategie di digital marketing, costituendo un supporto chiave per gli esperti di SEO e content marketing.
La base di qualsiasi campagna di marketing online di successo è la ricerca approfondita di parole chiave: l’uso dei Big Data è utile nell’identificare ciò che i potenziali clienti cercano sul web e con quali keyword.
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[1]Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence https://www.osservatori.net/it_it/osservatori/comunicati-stampa/big-data-analytics-italia-mercato-2018.
