L'analisi dei Big Data è il processo di raccolta, organizzazione e analisi di grandi set di dati (chiamati Big Data) per scoprire schemi e altre informazioni utili. L'analisi dei Big Data può aiutare le organizzazioni a comprendere meglio le informazioni contenute nei dati e aiuterà anche a identificare i dati più importanti per l'azienda e per le decisioni aziendali future. Gli analisti che lavorano con i Big Data in genere vogliono la conoscenza che deriva dall'analisi dei dati.
Analisi ad alte prestazioni richiesta
Per analizzare un volume così elevato di dati, l'analisi dei Big Data viene in genere eseguita utilizzando strumenti e applicazioni software specializzati per l'analisi predittiva, il data mining, il text mining, la previsione e l'ottimizzazione dei dati. Collettivamente, questi processi sono funzioni separate ma altamente integrate di analisi ad alte prestazioni. L'utilizzo di strumenti e software per Big Data consente a un'organizzazione di elaborare volumi estremamente grandi di dati raccolti da un'azienda per determinare quali dati sono rilevanti e possono essere analizzati per guidare migliori decisioni aziendali in futuro.
Le sfide
Per la maggior parte delle organizzazioni, l'analisi dei Big Data è una sfida. Considerare l'enorme volume di dati e i diversi formati dei dati (dati sia strutturati che non strutturati) raccolti nell'intera organizzazione e i molti modi diversi in cui i diversi tipi di dati possono essere combinati, confrontati e analizzati per trovare modelli e altre attività utili informazione.
La prima sfida consiste nell'abbattere i silos di dati per accedere a tutti i dati archiviati da un'organizzazione in luoghi diversi e spesso in sistemi diversi. Una seconda sfida consiste nella creazione di piattaforme in grado di estrarre dati non strutturati con la stessa facilità dei dati strutturati. Questo enorme volume di dati è in genere così grande che è difficile elaborarlo utilizzando database e metodi software tradizionali.
Come viene utilizzata oggi l'analisi dei big data
Con il miglioramento della tecnologia che aiuta un'organizzazione ad abbattere i silos di dati e ad analizzare i dati, il business può essere trasformato in tutti i modi. I progressi odierni nell'analisi dei big data consentono ai ricercatori di decodificare il DNA umano in pochi minuti, prevedere dove i terroristi intendono attaccare, determinare quale gene è più probabile che sia responsabile di determinate malattie e, naturalmente, a quali annunci è più probabile che risponda su Facebook .
Un altro esempio viene da uno dei più grandi operatori di telefonia mobile del mondo. La francese Orange ha lanciato il suo progetto Data for Development rilasciando i dati sugli abbonati per i clienti in Costa d'Avorio. I 2.5 miliardi di record, resi anonimi, includevano dettagli sulle chiamate e sui messaggi di testo scambiati tra 5 milioni di utenti. I ricercatori hanno avuto accesso ai dati e hanno inviato a Orange proposte su come i dati potessero servire da base per progetti di sviluppo volti a migliorare la salute e la sicurezza pubblica. I progetti proposti ne includevano uno che mostrava come migliorare la sicurezza pubblica monitorando i dati dei telefoni cellulari per mappare dove si recavano le persone dopo le emergenze; un altro ha mostrato come utilizzare i dati cellulari per il contenimento delle malattie. (fonte)
I vantaggi di Big Data Analytics
Le aziende cercano sempre più di trovare informazioni utili sui propri dati. Molti progetti di Big Data nascono dalla necessità di rispondere a domande aziendali specifiche. Con le giuste piattaforme di analisi dei big data in atto, un'azienda può aumentare le vendite, aumentare l'efficienza e migliorare le operazioni, il servizio clienti e la gestione del rischio.
La società madre di Comeaprire, QuinStreet, ha intervistato 540 responsabili delle decisioni aziendali coinvolti negli acquisti di big data per scoprire quali aree di business le aziende intendono utilizzare l'analisi dei Big Data per migliorare le operazioni. Circa la metà di tutti gli intervistati ha affermato di applicare l'analisi dei big data per migliorare la fidelizzazione dei clienti, aiutare con lo sviluppo del prodotto e ottenere un vantaggio competitivo.
In particolare, l'area di business che riceve la massima attenzione riguarda l'aumento dell'efficienza e l'ottimizzazione delle operazioni. In particolare, il 62% degli intervistati ha affermato di utilizzare l'analisi dei big data per migliorare la velocità e ridurre la complessità.