Si legge e si sente parlare di Big Data in ogni dove, oggidì. Online, offline, finanche a cena fuori tra amici.
Domanda: qualcuno può affermare (in onestà intellettuale, please…) di aver compreso appieno la locuzione “Big Data” nel suo senso più profondo? Beh, neanche noi. Per questa ragione ci siamo inseriti in un piano di Ricerca e Studio perenne ad essi dedicato, congiuntamente – ovvio – agli immancabili “fratelli semantici” quali l’Artificial Intelligence, il Data Mining, la Business Intelligence, il Machine Learning e il Deep Learning.
Sì. Ci coglie oggi oltremodo consapevoli il fatto di doverli oramai studiare per sempre. Alle volte ci chiediamo quale nome assumeranno, quali i parametri e le forme futuri e quali le tecniche di applicazione. Nel dubbio eterno circa la futura dimensione del fenomeno, viviamo al contempo un’assoluta certezza: essi ci riguardano davvero da vicino, e fanno già parte delle nostre vite. Del resto, lo dicono tutti… ☺
Ecco perché ci proponiamo oggi di affrontare il fenomeno in maniera auspicabilmente leggibile, poiché abbiamo ragione di credere (e non esageriamo…) che tra di voi potrebbe già esserci il futuro developer del Big Data concept. Visione poetica, ma meno irrealizzabile di quanto pensiate.
Che dite, quindi, studiamo e apprendiamo insieme? ☺
Big Data. Definizione e Analisi
Letteralmente geolocalizzabile per l’Italia con le locuzioni “Grandi Dati” o “Grossi Dati”, cominciamo col dire che esse risultano entrambe sommariamente imprecise. Al più, poco esaustive.
Il Big Data concept moderno, infatti, si impernia principalmente sulla nuova capacità di interpretare e connettere la massiva produzione di Dati – anche apparentemente distanti tra loro, concettualmente – che la Digital Transformation ha irrimediabilmente generato. Per questa ragione, l’asse di analisi e studio degli stessi vede oggi impiegati nel loro sviluppo primariamente Psicologi, Linguisti, esperti di Semantica, Semiotica ed Analisi Comportamentale (in Team – rigorosamente armonico e sinergico – con i cari e devoti Statistici Computazionali, Analyst e Programmatori). Questo lo diciamo unicamente perché poniate da parte la paura e il timore di avvicinarvi a questo nuovo mondo, che forse percepite ancora come un qualcosa d’alta ingegneria e a cui preferite non guardare mai da vicino – perché è bene sottolineare e tenere sempre a mente che l’Algoritmo non richiede a nessuno alcun titolo specifico…
Valuta e rileva benissimo da sé le figure con cui vuole intraprendere un cammino di sviluppo, e il sistema di valutazione è peraltro altamente meritocratico. ☺
Diciamo pure che “gli interessa” un dato mindset… Molto vicino a quello di chi decide di studiare per sempre. ☺
Al resto, pensa “lui”.
In effetti, quanto era esclusivo appannaggio d’Ingegneri, Programmatori e Statistici, necessita oggi di Team molto complessi ed eterogenei, primariamente in grado di fornire la corretta lettura – altamente interpretativa e predittiva – del nuovo io dell’Uomo: l’io digitale. Potremmo quasi affermare che l’Algoritmo sia la prima “entità” ad aver colto e messo a fuoco – traendone immane profitto – quanto in Azienda si ferma spesso alla mera forma di affascinante speech di fine anno: la ricchezza della Diversity.
Ma cosa fanno, esattamente, questi Team così ricchi e peculiari con i Big Data?
Creano legami tra fenomeni eterogenei – e ne prevedono i futuri – dall’estrapolazione algoritmica dei Dati e dalla conseguente interpretazione degli stessi.
Vi invitiamo quindi – calorosamente – a non guardare ai Big Data come ad un mero insieme di dati massivi, quanto – soprattutto – come interpretazione strategica degli stessi.
Siamo i Big Data. Perché nessuno ci chiede mai da dove veniamo?
Questo era pressoché lo scenario dei Big Data, Anno Domini 2018. Crediamo tuttavia che la contestualizzazione di un fenomeno sia un fattore chiave perché questo divenga di facile lettura.
Facciamo quindi un passo indietro, a quando tutto è cominciato.
Le definizioni ad essi correlate cominciano nel “lontano” 2011, e si susseguono alla velocità della luce. Il fenomeno è infatti soggetto, ancora oggi, a rapidissime modifiche endemiche.
In quegli anni il McKinsey Global Institute non esita ad interpretare il fenomeno con la seguente definizione: “Un sistema di Big Data si riferisce a dataset la cui taglia/volume è talmente grande che eccede la capacità dei sistemi di database relazionali di catturare, immagazzinare, gestire ed analizzare“.
Grattacapi, fin dalle origini? Non solo. ☺
Gli scenari successivi hanno visto gli studiosi di settore impegnati nella produzione di dataset gestionali basati su modelli vincenti, ma relativi alla gestione di – per analogia – “piccoli dati”. In buona sostanza, si è tentato di passare dal micro al macro utilizzando validi modelli di comprovata efficacia su scale di minor portata.
Si cambia quindi ordine e dimensione, nascono contestualmente sistemi in grado di acquisire informazioni (Data… ☺) nella forma esatta in cui vengono erogati dalle fonti originali. Il termine “Big” connota precisamente questo tipo di passaggio: il concetto di Big Data vede la luce per la prima volta quando Organizzazioni e Istituzioni (tutte…) hanno impattato con l’incremento folle del flusso d’entrata nonché della velocità dei Dati – che negli ultimi anni ha superato il 90% – e con la contestuale necessità di “interloquire” con essi nella maniera corretta. Emergono prepotenti la relativa unità di misura specifica – il zettabyte (miliardi di terabyte) – gli infiniti modelli, le metodologie e gli strumenti in naturale e continuo mutamento (dovuto al variare della mole e dell’entità stessa dei Dati).
Storia piuttosto breve, che tuttavia si scrive da sé ad alta velocità. Giorno dopo giorno. Non esiste null’altro – in campo IT – di pari mutevolezza.
Perché?
Beh, siamo noi Uomini a dettare inconsapevolmente le regole del gioco. Tutti noi possediamo un io digitale, anche coloro che si dichiarano, fermi nella propria posizione, distanti alla questione Digital. In effetti, questa lontananza non è che un’illusione. I motori di ricerca hanno oggi ben chiara l’importanza di “leggerci” nella maniera corretta, quando facciamo un giro in Rete. Soprattutto, sono oggi in grado di definirci come persone, sino a raggiungere ed ipotizzare correttamente le nostre peculiarità più nascoste…
Come?
Attraverso i Dream Team di cui sopra. ☺
Do ut des, quindi. E pare proprio che su questo non si disquisisca neanche più.
Immaginiamo che possiate tutti scorgere gli oggettivi benefici dei Big Data ben letti ed interpretati, in una Strategia di Marketing… Needless to say. Quando vi siete sentiti timorosamente “osservati” dal vostro Smartphone per la prima volta, o avete pensato sommessamente “ma come fa Google a sapere che questo mi piace?”, avete tutti incontrato i Big Data per la prima volta… sottoforma di Algoritmo Intelligente.
Big Data. Dov’è che ci siamo già visti?
Di Netflix, Spotify e Amazon ne abbiamo già parlato. Esempi oramai prominenti di come, quando acquistate qualcosa – qualunque cosa – lasciate un’immane mole di informazioni in Rete in un lasso di tempo microscopico. Questo rapporto mole/tempo è sufficiente a giustificare l’entrata in gioco degli algoritmi gestionali legati al sistema Big Data. La Rete, per contro, non attende altro. State dando vita al vostro Customer Journey, e l’Algoritmo lo sta registrando propriamente perché viviate un’esperienza esponenzialmente migliorata, ove decideste di “tornare” nuovamente nei medesimi luoghi digital.
Big Data. Il tallone d’Achille.
Quando questa mole di dati entra in gestione di Organizzazioni di qualunque natura, i contro non tardano a manifestarsi prepotenti. Vi sarà senza meno capitato, da Responsabili della Formazione, di entrare in contatto (o semplicemente di osservare “da fuori”) con delle Risorse che – come stile di lavoro – non condividono i dati con i membri del loro stesso Team. Corretto? Sapreste quindi raccontarci come questo ha impattato sul raggiungimento dei goal del Team, nonché sull’armonia gestionale dello stesso?
Esatto, proprio così. Null’altro che un bel guaio, quando si verifica.
Ebbene, nulla di troppo distante da ciò che accade in Azienda in relazione ai “Grandi Dati”. La maggiore problematica, troppo spesso assolutamente non voluta, resta la complessità della corretta condivisione degli stessi. Fin troppe sono le realtà organizzative complesse in cui le policy di Data Management s’imperniano ancora sulla “registrazione a scomparti” dei Dati, generando un’“asinergia” gestionale che riesce spesso ad annullare il valore oggettivo che i Big Data avrebbero apportato, ove gestititi in armonica comunicazione.
Si noti che tutto ciò è ben distante dal concetto di Data Protection, che resta invece una necessità oggettiva e un obbligo (morale ed esecutivo) di tutte le Organizzazioni/Istituzioni – indistintamente. Il tema è, in effetti, da tenere in altissima considerazione, a prescindere dall’effettiva implementazione dei sistemi algoritmici correlati ai Big Data.
Sono le Organizzazioni in tal senso più snelle, oggidì, a poter vantare esempi di buon impiego e oggettivo beneficio dei Big Data. Snellezza che ha rappresentato (non a caso) il tratto caratteristico – in fase embrionale – proprio dei Colossi su citati (Spotify, Amazon…), nonché dei più grandi Rappresentanti del mondo Digital e IT (il garage di Steve Jobs ce lo ricordiamo tutti, corretto?).
Esempio lampante e concreto d’eccellente applicazione del Big Data Management è senza meno visibile nella recentissima rivoluzione che SAP sta avviando nel mondo dei CRM (a seguito della recente acquisizione di CallidusCloud), con la sua nuova Suite Sap C/4HANA. Sap HANA Data Management Suite nasce con l’obiettivo di trasformare enormi quantità di dati – strutturati e non – in conoscenze utili e altamente fruibili, indipendentemente da dove risiedano.
La strada sembra ancora lunga, vero? No panic: lo studio è sempre un eccellente compagno di viaggio.
Non trovate?☺
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