Introduzione
In tutto il mondo, l’utilizzo innovativo dei dati nei processi decisionali sta dando vita a un radicale cambiamento, che coinvolge ogni aspetto dell’economia e della società. Questo cambio di passo, determinato dalle nuove tecnologie e tecniche per la raccolta, archiviazione e analisi dei dati, sta producendo una serie di benefici che si manifestano sia a livello individuale (consumatori e imprese) sia a livello aggregato (locale e nazionale), migliorando la qualità della vita, aprendo nuove opportunità economiche e sociali.
Secondo un rapporto di IDC e Open Evidence, il valore del mercato dei dati in Europa ha raggiunto, nel 2020, i 106 miliardi di euro, a fronte di una stima pari a 60 miliardi, per il 2016, con un impatto diretto sull’intera economia continentale che raggiungerà il 4% del PIL.
l fenomeno della “datizzazione”, vale a dire della trasformazione di qualsiasi informazione (film, libri, messaggi vocali, movimenti del corpo, ecc.) in dati, il progressivo aumento dell’uso di strumenti di comunicazione online da parte dei cittadini e delle imprese, nonché la conseguente crescita della
digitalizzazione dei processi produttivi, non solo danno origine a un vasto ammontare di dati economici e sociali, disponibili e elaborati a una velocità sempre maggiore, ma anche a una crescente varietà di formati, ovvero, in sintesi, a quello che è stato definito come il fenomeno dei big data.
I big data rappresentano il fattore produttivo chiave in un’economia data driven; molti sono gli ambiti, sia privati che pubblici, in cui l’utilizzo di tecniche di analisi di big data ha permesso di creare nuovi servizi, migliorare quelli esistenti, innovare i processi produttivi e distributivi. Rendere l’offerta di tutti i prodotti e servizi (anche non digitali) più rispondenti alle esigenze di consumatori e cittadini.
Tale tendenza appare essere incontrovertibile e rafforzata dal fatto che, per la stragrande maggioranza degli individui, una parte rilevante della vita privata, oltre che di quella lavorativa, si è “trasferita” in rete diventando, così, una delle principali sorgenti di dati.
I big data rappresentano un ambito recente di studio e ricerca; come mostra la Figura sotto, che riporta l’analisi di miliardi di ricerche effettuate nel mondo dagli utenti del motore di ricerca Google, il termine “big data” presenta un trend fortemente crescente.
La diffusione dell’uso del termine ha, tuttavia, la conseguenza di semplificare il fenomeno. I big data sono, all’opposto, un fenomeno assai complesso e il loro impatto sul sistema economico e sociale deve essere valutato sulla base di una rigorosa e puntuale analisi.
Le caratteristiche dei big data
Il termine big data fa riferimento a un nuovo approccio delle organizzazioni (imprese, enti pubblici, enti di ricerca e governi), che, tramite la combinazione di diverse banche dati e l’utilizzo di adeguati strumenti statistici e altre tecniche di data mining, riescono a estrarre valore dai dati. Si tratta, quindi, di un processo di radicale riconsiderazione ed evoluzione degli approcci tradizionali all’analisi dei dati che, anche in conseguenza dei progressi tecnologici, necessitano di un nuovo paradigma interpretativo.
Non vi è una definizione univoca del termine big data; per la società di consulenza strategica Gartner, a cui molti attribuiscono un primo tentativo di definire il concetto nel 2001, i big data sono
“high-volume, high-velocity and/or high-variety information assets that require new forms of processing to enable enhanced decision making, insight discovery and process optimization”.
Con l’avvento dei big data, quindi, si rende necessario un nuovo approccio alla gestione dei dati per tener conto di una scala (in termini di volume, velocità) e di una complessità (varietà) che risulta difficile, se non impossibile, affrontare con le tecniche di analisi dei dati tradizionali.
Nell’epoca dei big data, i dati sono spesso raccolti a prescindere da problematiche specifiche a cui fornire una risposta: prima si raccolgono i dati, si conservano, si analizzano, e, successivamente, anche in base a quello che i dati stessi comunicano, si definiscono le questioni di ricerca e commerciali (data-is-abundant model).
Con i big data, quindi, è la necessità di trattare dati che contemporaneamente presentano, con un’intensità senza precedenti, le tre succitate caratteristiche che rende le architetture tradizionali di gestione obsolete e inidonee all’analisi dei dati. Di fatto, la gestione simultanea di queste tre caratteristiche ha determinato il proliferare di tecniche di analisi di dati (analitycs) differenti da quelle tradizionali e tramite le quali è possibile generare valore dai big data sia per la risoluzione di problemi specifici, sia per l’identificazione di nuove opportunità commerciali e per la società nel suo complesso.
Quello dei big data, è un fenomeno dirompente, la cui portata, in termini di cambiamenti economici e sociali, non è ancora ben definita; come tutti i fenomeni di natura radicale e di portata globale, anche i big data si vanno affermando portando con sé significative prospettive di crescita, economica e
sociale, associate, al contempo, a dubbi e perplessità, legate al fenomeno di distruzione di mercati, imprese, mestieri e posti di lavoro, che inevitabilmente si accompagna a (e spesso precede) quello di creazione.
Il flusso di dati attinge la sua portata dalla rapida diffusione di forme nuove di “sorgenti dati”; ad esempio, la diffusione dell’internet delle cose (IoT – internet of Things) e, più in generale, quella sempre più invasiva di sensori di ogni specie, rappresentano fonti di dati che si stanno velocemente diffondendo e integrando con una delle primarie sorgenti rappresentata dall’utilizzo massivo da parte della popolazione mondiale di telefoni cellulari di ultima generazione. Per giunta, lo sviluppo vertiginoso della strumentazione tecnologica per la raccolta, conservazione, classificazione e processamento dei dati, consente alle imprese di produrre un numero sempre maggiore di informazioni, generando al contempo la necessità di avvalersi di personale specializzato, in grado di estrarre valore dai dati, e di capacità legate alla raccolta e conservazione di questa ingente mole di informazioni. Le professionalità che consentono di estrarre valore dai big data, quindi, rappresentano un’importantissima leva competitiva per le imprese, che hanno bisogno della disponibilità di servizi di storage e scalabilità dei dati. Ciò incide sulla struttura dei costi dell’ecosistema dei big data, e quindi sul suo
grado di concorrenzialità così come su quello degli ambiti di mercato interessati da questa rivoluzione tecnologica e commerciale. Nuove sfide, dunque, emergono come conseguenza delle specifiche caratteristiche dei big data.
