Big Data: definizione ed esempi

Il termine Big Data viene spesso utilizzato senza conoscerne il suo significato. Mentre i sostenitori elogiano l’utilizzo di grandi quantità di dati derivato dalla digitalizzazione, i critici esprimono con toni sempre più decisi i problemi legati alla privacy. Soprattutto dopo lo scandalo di WikiLeaks e la fuga di informazioni avvenuta per mano di Edward Snowden, che ha aperto il caso delle diverse attività di spionaggio e di sorveglianza, anche gli utenti privati temono per la sicurezza dei propri dati personali. Quello che la gente sente e legge riguardo i Big Data è pertanto per lo più negativo, ma pochi conoscono davvero il suo vero significato.

Cosa sono i Big Data?

“Big Data”, traducibile letteralmente con “grandi quantità di dati”, si riferisce appunto a un’enorme quantità di dati talmente complessa che non è più possibile utilizzarla servendosi dei comuni software e hardware di elaborazione dati. Il termine “Big Data” non ha un significato in sé, in quanto può riferirsi a diversi ambiti, come quello della ricerca. Ma poiché i dati raccolti potrebbero riguardare anche persone e il traffico di comunicazione e di consumi degli utenti, questo concetto ha spesso una connotazione negativa. I più critici vedono in questa raccolta e, soprattutto in questa analisi dei dati, una violazione del loro diritto alla privacy.

Quanto sono grandi i Big Data?

Il termine “Big Data” non si riferisce a una determinata quantità di dati. Non ci sono limiti precisi: il termine viene spesso scelto come sinonimo per dimensioni non più misurabili in Gigabyte.

Come si creano i Big Data?

La quantità di dati che l’umanità ha accumulato fino al 2002, è stata generata nel 2014 nel giro di soli 10 minuti e secondo le previsioni questo numero tenderà ad aumentare e anzi raddoppierà. Il flusso di dati deriva dalla crescente digitalizzazione di tutti i settori. I Big Data nascono dalla fusione di diverse fonti di dati come:

  • Uso di internet su dispositivi mobili
  • Social Media
  • Localizzatore GPS
  • Cloud computing
  • Analisi di dati vitali
  • Streaming

Se si parla di Big Data, non si intendono solo i dati stessi ma anche la loro analisi e il loro utilizzo, cercando di trovare modelli e relazioni e di inserirle nel contesto giusto. La sfida non riguarda solo l’enorme volume di dati, ma anche la velocità di trasmissione dei dati e la molteplicità delle informazioni. Le informazioni confluiscono ininterrottamente in diverse fonti, come database o anche dati non strutturati, che dovrebbero essere rilevati, memorizzati ed elaborati, se possibile in tempo reale. Per leggere correttamente i dati e metterli in relazione, è necessaria una sofisticata infrastruttura di dati.

Come faccio a utilizzare correttamente i Big Data?

Secondo la definizione di Big Data il volume di informazioni è così vasto che i normali software non riescono a gestirle tutte e il tipo di tecnologia a disposizione non riesce a elaborare questa enorme quantità in modo efficiente. Nel lavorare con enormi quantità di dati è fondamentale che il software utilizzato possieda anche alcuni requisiti tecnici; infatti solo strutture speciali possono analizzare i dati. Il software deve essere in grado di gestire contemporaneamente e importare grandi quantità di dati il più rapidamente possibile. Inoltre il software dovrebbe mettere i dati a disposizione dell’utente in tempo reale e se necessario rispondere contemporaneamente anche a più richieste fatte al database.  

Una nota soluzione open source è Hadoop. Trattandosi di un software piuttosto complesso, è consigliato il supporto da parte di esperti, i cosiddetti Data Scientist. Per entrare nel mondo dei Big Data sono adatte anche soluzioni Cloud. In questo articolo trovate maggiori informazioni su questo tema.

Esempi dell’utilizzo dei Big Data

I Big Data vengono utilizzati in diversi ambiti e anche quelli della nostra vita quotidiana, che quasi ogni utente conosce, si basano su questa tecnologia. Un esempio per l’analisi di Big Data arriva dal settore dell’Online shopping: chi ha già fatto una volta acquisti su internet, conosce già la solita formula “chi ha comprato il prodotto X, compra anche”. Questi suggerimenti derivano dall’analisi di milioni di dati d’acquisto di altri clienti.

Altri ambiti in cui è possibile utilizzare i Big Data:

  • Ricerca medica: tramite l’analisi di grandi quantità di dati, i medici possono trovare le migliori soluzioni terapeutiche per la cura dei pazienti.
  • Industria: grazie all’utilizzo di propri dati generati da macchine, le aziende possono incrementare l’efficienza della loro produzione e lavorare così in modo sostenibile.
  • Economia: i Big Data consentono all’azienda di conoscere più da vicino i loro clienti e di adattare meglio l’offerta alle loro esigenze.
  • Energia: per adattare il consumo energetico a esigenze individuali, è necessario conoscerle. Dati di consumo elevati garantiscono a lungo termine un approvvigionamento energetico sostenibile.
  • Marketing: i Big Data nel settore del marketing vengono spesso utilizzati per motivi di Targeting. L’obiettivo è per lo più quello di migliorare la relazione con il cliente e ottenere un aumento delle conversioni con diverse misure di marketing.
  • Lotta alla criminalità: anche lo stato e le istituzioni addette alla difesa utilizzano i Big Data, per esempio nella lotta contro il terrorismo.

Critiche ai Big Data

Molte critiche ai Big Data riguardano la tutela della privacy. Grandi banche dati offrono un grande potenziale per aziende e marchi, in quanto grazie ai Big Data è possibile controllare meglio le misure di Marketing. Ma con le quantità di dati utilizzate per il targeting è possibile anche creare profili cliente dettagliati, cosa che viene spesso vista come una violazione della sfera privata. Chi lavora con i Big Data deve informare i clienti e i visitatori del sito sull’utilizzo di dati con un’informativa sulla privacy.

Un’altra critica riguarda il “potere assoluto sui dati”. Purtroppo anche in questo campo ci sono aziende che dominano il panorama dei Big Data e che già da anni lavorano e guadagnano con grandi quantità di dati, come per esempio Google o altri motori di ricerca. In questo modo singole aziende ottengono un controllo incontrastato su un’enorme quantità di dati. Questo monopolio viene spesso criticato, in quanto potrebbe causare un abuso delle informazioni immagazzinate. Senza regole chiare per la protezione e l’anonimizzazione dei dati analizzati non è da escludere che questi possano essere usati in modo erroneo.

Gestione responsabile dei Big Data

Nonostante tutte le critiche, l’uso dei Big Data può essere utile, a condizione che questa tecnologia venga utilizzata correttamente. Per esempio senza i Big Data non sarebbero stati possibili alcuni progressi importanti, come quelli nella ricerca contro il cancro. Il fabbisogno energetico e i trasporti vengono ottimizzati continuamente attraverso l’analisi delle informazioni e offrono pertanto sempre più sicurezza. Nonostante tutte le possibilità nel campo della medicina, dei trasporti e dell’economia, alcune questioni etiche rimangono ancora aperte; basti pensare alla capacità di prevedere determinati avvenimenti, come per esempio la probabilità di una persona di ammalarsi di una precisa malattia. Le restrizioni che la gente comune ha nell’accesso a questi dati causa una paura sempre maggiore nei confronti di un ipotetico abuso delle informazioni personali.

Ad esempio l’associazione digitale tedescaBitkom sta cercando di ostacolare un eventuale uso improprio delle informazioni con la pubblicazione di norme che regolano l’utilizzo dei Big Data, fornendone consigli per un uso responsabile. Temi centrali sono la privacy e la tutela della sfera privata degli utenti. Inoltre viene consigliata un’elaborazione dei dati comprensibile e trasparente, poiché solo quando le aziende rendono pubblici i loro atti e garantiscono trasparenza, è possibile rassicurare gli utenti da possibili abusi di dati da parte di malintenzionati.


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