Big Data: una miniera di dati da sfruttare con prudenza
La parola “Big Data” è una delle più abusate in termini tecnologici degli ultimi anni, meglio dunque fare un po' di chiarezza. Con Big Data si intende una grossa mole di dati, strutturati o no, di natura eterogenea: da testi a immagini, fino a ricerche web e transizioni finanziarie.
Tuttavia non possiamo descrivere la dimensione dei Big Data solo attraverso il loro volume (ovvero la quantità di dati da essi contenuti), ma abbiamo bisogno di altre caratteristiche. Nel 2001, l’analista aziendale Doug Laney articolò la definizione attuale di Big Data attraverso tre V: volume , velocità e varietà(natura eterogenea). Per quanto riguarda il volume, si stima che entro il 2020 verranno creati 35 Zettabyte (1021 byte) di dati, e il loro flusso, grazie ai molteplici dispositivi in grado di raccoglierli e condividerli, sarà sempre più veloce. Per questa ragione la velocità di analisi dei dati è fondamentale per non tralasciare alcuna informazione.
A seconda degli analisti al modello delle 3V si possono aggiungere altri parametri di cui i più importanti a mio parere sono la veridicità (o valore), ovvero il livello informativo (qualità) dei dati prelevati, e la variabilità che si riferisce alla possibilità di inconsistenza dei dati che può ostacolarne l'analisi.
Brainstorming della parola Big Data, fonte: Wikimedia Commons
Ma quali sono le possibilità che nascono dallo studio di questi grandi serbatoi di dati? In realtà le potenzialità dell'analisi dei Big Data sono notevoli in svariati campi, a partire dalla ricerca scientifica dove ad esempio viene resa possibile la decodifica del DNA umano in pochi minuti, per non parlare dell' ambito economico-sociale dove l'intreccio di questi immensi database permette previsioni su tendenze o comportamenti futuri.
Un esempio lampante in questo senso è il caso Walmart, la più grande catena di distribuzione di beni di consumo al mondo. Questa multinazionale sfrutta i dati provenienti dagli acquisti passati dei consumatori intrecciandoli con altri fattori come luogo, tempo, disponibilità in magazzino e frequenza di acquisto per prevedere gli interessi futuri del soggetto in questione. Successivamente, quando le condizioni saranno simili a quelle iniziali (tempo, distanza dal negozio, ecc) l'azienda invierà buoni relativi ai prodotti risultati compatibili con l'analisi dei dati, in modo da invogliare il cliente a procedere all'acquisto.
Ma ci sono dei pericoli? Certo! Pensiamo ad esempio se il nostro profilo digitale venisse sfruttato dalle assicurazioni o dalle banche, per capire il nostro stile di vita e comportarsi di conseguenza magari non concedendoci un mutuo o proponendoci una polizza assicurativa basata sulla pericolosità della nostra vita quotidiana. Oppure pensiamo allo studio dei dati di una persona comune che risulta poi essere potenzialmente pericolosa per l'ordine pubblico, come possiamo affermare con certezza che l'analisi dei dati corrisponda alla verità?
In conclusione l'attento studio dei Big Data può portare a grosse opportunità di ricerca, prevenzione e a nuovi modelli di business. Inoltre essendo un fenomeno recente, esso esige nuove figure professionali che sappiano sfruttare al meglio queste risorse. Allo stesso tempo i Big Data lanciano una grande sfida a coloro che dovranno regolare lo sfruttamento di questi dati, senza tralasciare i diritti (in termini di protezione di dati sensibili) degli utenti coinvolti. Spetta in ogni caso a noi essere vigili e informati su come le nostre informazioni possano essere raccolte e utilizzate.
Paolo Destefanis