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Cosa sono i Big Data?

Big data e intelligenza artificiale

Quando si parla di big data, si parla di enormi quantità di dati difficilmente gestibili con mezzi e modalità convenzionali.

In realtà, ci sono molti dati interessanti e, soprattutto, preziosi, in particolar modo quando si tratta di dati provenienti dal settore industriale.

I dati sono considerati l’oro del 21° secolo e devono sicuramente essere usati in modo opportuno, devono essere elaborati per migliorare la produzione o i processi aziendali grazie all’aiuto di un’analisi approfondita.

In vari ambiti si raccolgono grandi quantità di dati, su Internet, nel mondo privato, nel mondo degli affari e, soprattutto, nel settore industriale.

La raccolta dei dati di solito non è un problema in sé, il vero problema è la valutazione dei dati che causa difficoltà molto maggiori.

Nelle aziende, in particolare, si hanno grandi quantità di dati non strutturati senza una struttura riconoscibile, che vengono prodotti ed elaborati quotidianamente.

Questo trattamento dei dati richiede soluzioni informatiche nuove, potenti ed efficaci. A tal fine, viene utilizzata molto spesso l’intelligenza artificiale (AI), che può aiutare in modo significativo a riconoscere schemi e strutture nelle enormi quantità di dati, in modo da analizzarli al meglio.

L’elaborazione manuale (anche detta convenzionale) di questi dati mostra ben presto i suoi limiti.

Alcuni modelli in questi dati possono essere scoperti e utilizzati in modo ragionevole, ad esempio sotto forma di modelli o processi aziendali riproducibili nell’area di produzione, per i seguenti scopi:

  • Rilevare errori nei processi produttivi, comportamenti sospetti o fraudolenti nelle transazioni commerciali
  • Riconoscere le cause di problemi o colli di bottiglia nelle operazioni o nei processi aziendali, possibilmente in tempo reale
  • Calcolare o anticipare eventi o risultati futuri
  • Eseguire previsioni del rischio o prevedere guasti dei macchinari dovuti all’usura dei materiali, contribuendo a prevenirli

Data mining e big data

Come si evince da quanto detto, i big data sono da considerare un valore aggiunto, grazie al quale abbiamo l’uso sistematico di vari metodi per l’analisi dei dati e il riconoscimento di schemi. Qui entra in gioco un altro termine: il data mining.

Con questo termine si fa riferimento all’uso della statistica e della matematica, unite alla creazione di analisi che poggiano su computer con database più grandi.

Vengono utilizzati diversi processi nel campo dell’intelligenza artificiale per identificare le connessioni incrociate, i modelli e, non ultimi, i trend che possono fornire importanti aiuti per il processo decisionale nelle aziende. In parole povere, i dati attuali dovrebbero essere utilizzati per trarre vantaggi in futuro.

Le attività coinvolte nell’analisi dei big data e nel data mining possono essere suddivise in diverse aree:

  • Riconoscere relazioni o dipendenze nelle strutture dati con l’aiuto di una cosiddetta analisi delle dipendenze
  • Assegnare singoli oggetti a classi specifiche sotto forma di classificazione e creare regole decisionali da essi
  • Identificare singole aree di dati o oggetti che non rispettano le regole di dipendenza precedentemente determinate
  • Combinare oggetti dall’analisi dei dati con caratteristiche comuni secondo determinate regole in gruppi (segmentazione)
  • Effettuare una previsione sulla base dei risultati o delle conoscenze acquisite dagli insiemi di dati

I diversi metodi per l’analisi dei dati

I metodi e le tecniche utilizzate oggi per riconoscere i modelli nei database sono molto diversi.

I metodi provengono dal campo della statistica, ma recentemente anche dal machine learning, per cui vengono utilizzati metodi diversi come l’analisi fattoriale, l’analisi delle connessioni, gli alberi decisionali o i modelli di regressione.

Tuttavia, i termini data mining e big data non devono essere confusi durante l’analisi dei dati.

Molto spesso questi termini sono usati quasi allo stesso modo, anche se sono sostanzialmente diversi. I big data descrivono semplicemente le enormi quantità di dati che i metodi convenzionali difficilmente possono essere elaborare in modo efficiente e manuale in un lasso di tempo ragionevole.

Il data mining, d’altra parte, viene spesso utilizzato con questa grande quantità di dati, ma non è limitato solo a quest’uso. Infatti, il data mining si occupa anche del processo effettivo mediante il quale si acquisisce conoscenza dai dati disponibili.

L’uso dei big data per ottenere un vantaggio competitivo

Le grandi quantità di dati che si accumulano nelle aziende possono dare un contributo significativo all’acquisizione di nuove conoscenze sui singoli processi produttivi, sugli interessi e sui comportamenti dei clienti.

Tuttavia, sono necessari metodi di analisi sofisticati per identificare modelli nascosti e correlazioni sconosciute per poter generare così un vantaggio competitivo per l’azienda rispetto ai suoi competitors.

Con le crescenti possibilità in ambito tecnico, tuttavia, viene data l’opportunità di utilizzare progetti di big data per strutturare enormi quantità di dati alla maggior parte delle aziende, riducendo il numero di database necessari e ottimizzando l’analisi dei dati stessi.

Oggi sono disponibili una varietà di strumenti software che vengono utilizzati specificamente per l’analisi, in particolar modo per predittiva, che consente di predire i risultati probabili sulla base di dati storici.

Questo è il vero valore aggiunto per le aziende, ad esempio, si può usare l’analisi predittiva per la manutenzione predittiva degli impianti, uno dei possibili metodi applicativi della valutazione dei dati.

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