Quando si parla di big data, potremmo immaginare enormi flussi di dati, algoritmi inaccessibili, multinazionali con stanze piene di server… In realtà, la tecnologia dei big data è ad oggi accessibile anche alle aziende di medie dimensioni, purché ci sia un obiettivo chiaro e un progetto strutturato.
Ma per quale utilizzo è congeniale la tecnologia dei big data? In quali contesti si può adoperare? E soprattutto, quali figure servono per poterla gestire?
Strumenti e componenti della tecnologia big data
Con “big data” intendiamo tecnologie capaci di gestire enormi volumi di dati eterogenei, spesso in tempo reale e provenienti da fonti differenti: sensori, sistemi gestionali, e-commerce, social, CRM, dispositivi IoT, log di sistema e così via.
La tecnologia dei big data include:
- Raccolta e ingestione dati: in questa fase si gestisce l’acquisizione dei dati grezzi. Gli strumenti usati (come Apache Kafka, Flume o API personalizzate) permettono di catturare flussi continui da più fonti contemporaneamente, che siano sensori, siti web, sistemi gestionali o app mobili. L’obiettivo è centralizzare i dati in tempo reale o in batch, mantenendo consistenza e velocità.
- Sistemi di storage scalabili: infrastrutture capaci di archiviare grandi quantità di dati in modo distribuito e resiliente. Hadoop e Amazon S3 sono due esempi diffusi: il primo si basa su un file system distribuito, il secondo è uno storage cloud flessibile e facilmente integrabile. La scelta dipende dal budget, dalla complessità del progetto e dalla necessità di scalare nel tempo.
- Motori di elaborazione e analisi: tecnologie come Apache Spark o Hive elaborano i dati grezzi, li trasformano, li aggregano e permettono di ricavare insight. Sono pensati per gestire grandi volumi e rispondere velocemente a query complesse, anche su dataset non strutturati o semi-strutturati.
- Dashboard per la visualizzazione: una volta elaborati, i dati devono essere comprensibili. Dashboard come Power BI o Tableau trasformano gli insight in grafici, tabelle e report dinamici. Consentono a chi prende decisioni di leggere le tendenze, monitorare KPI e intervenire tempestivamente.
Oltre all’infrastruttura, serve quindi una strategia orientata al dato, che parte dall’obiettivo e arriva fino alla valorizzazione dei risultati.
In quali contesti aziendali i big data sono congeniali?
La risposta breve sarebbe: quando hai grandi quantità dati e vuoi usarli bene. Ma entriamo nel dettaglio.
Marketing e vendite: dai dati al comportamento d’acquisto
I big data consentono di incrociare dati comportamentali, anagrafici e transazionali per costruire segmenti di utenti molto più precisi rispetto ai metodi tradizionali. Si possono personalizzare messaggi, offerte, funnel e persino la user experience di un sito o un’app, aumentando così la probabilità di conversione. Inoltre, analizzando i comportamenti d’acquisto passati, è possibile anticipare esigenze future o prevenire abbandoni.
Produzione e logistica
Le linee di produzione e le reti logistiche moderne generano dati costanti: tempi di lavorazione, consumo di energia, stato delle macchine, localizzazione dei mezzi. Analizzarli in tempo reale consente di intervenire prima che si verifichi un problema, ottimizzare i percorsi, evitare sprechi e prevenire fermi macchina costosi. La manutenzione predittiva, ad esempio, è una delle applicazioni più vantaggiose.
Finanza, assicurazioni e credito: analisi del rischio
Le banche e le assicurazioni utilizzano i big data per analizzare le abitudini di spesa, i comportamenti sui canali digitali, la cronologia dei pagamenti e altro ancora. Questi dati aiutano a valutare il rischio, offrire prodotti personalizzati, prevenire frodi e garantire un’esperienza utente più fluida. Un motore di scoring alimentato da big data può aggiornarsi continuamente sulla base delle nuove informazioni ricevute.
Sanità e ricerca: prevenzione, monitoraggio, diagnosi
Nel settore medico, i big data permettono di incrociare dati clinici, genetici e comportamentali per migliorare diagnosi e trattamenti. È possibile monitorare i pazienti da remoto, prevedere crisi o recidive, analizzare la risposta a terapie su larga scala. Per la ricerca scientifica, l’elaborazione di milioni di record può accelerare la scoperta di correlazioni e ipotesi che, a occhio nudo, sarebbero impossibili da individuare.
Pubblica amministrazione e smart city
Nelle città “smart”, ogni sensore, dal semaforo al cassonetto, è una fonte di dati. Analizzarli consente alle amministrazioni di migliorare la mobilità urbana, pianificare i servizi pubblici, gestire le emergenze ambientali e dialogare meglio con i cittadini. In questo caso, la tecnologia big data diventa uno strumento per prendere decisioni basate su evidenze oggettive.
Le figure professionali coinvolte nei progetti big data
Per gestire un progetto di questo tipo, servono figure con competenze tecniche specifiche. Ecco le principali:
- Data Engineer: costruisce l’infrastruttura, si occupa di ingestion, storage, pulizia e trasformazione dei dati. È il responsabile del flusso tecnico dei dati.
- Data Analyst: analizza i dati e li trasforma in insight leggibili. Usa SQL, strumenti di BI e lavora a stretto contatto con chi prende le decisioni.
- Data Scientist: interviene quando servono modelli predittivi, classificazioni avanzate, NLP o machine learning. La sua è una competenza di alto livello statistico-algoritmico.
- Solution Architect / Software Developer: in molti progetti serve sviluppare software personalizzati che integrano la componente big data con altri sistemi (CRM, ERP, app, interfacce). In questo caso servono uno o più sviluppatori esperti.
- Project Manager: coordina il progetto, identifica le priorità, si interfaccia con l’azienda e traduce gli obiettivi di business in soluzioni concrete.
In base alla complessità del progetto, potresti avere bisogno di tutte queste figure o di alcune di loro. Ma se non disponi di un team interno, non è un problema: puoi affidarti a un team esterno specializzato.
Quando esternalizzare un progetto big data?
Molte aziende rinunciano ai progetti più ambiziosi perché non hanno un team dedicato interno.
In questi casi, collaborare con un team esterno può essere la soluzione migliore per validare l’idea iniziale, costruire una prima versione del sistema, scegliere le tecnologie giuste e sviluppare un progetto integrato su misura.
Degli sviluppatori software con competenze in ambito big data possono supportarti dall’analisi iniziale all’implementazione, passando per la creazione di dashboard, report automatizzati, API e integrazioni.
Tecnologia dei big data: obiettivi e team
I big data sono uno strumento potente, ma servono le condizioni giuste: un buon numero di dati, obiettivi chiari e competenze specialistiche.
Se hai una mole crescente di dati ma non sai come sfruttarla, potrebbe essere giunto il momento di parlarne con un professionista specializzato.
Gli sviluppatori di Beehind possono affiancarti in tutte le fasi del progetto: dall’idea alla realizzazione tecnica, con esperti abituati a lavorare su progetti complessi e capaci di adattarsi alle modalità di lavoro dell’azienda.
