Gli errori da non commettere con i Big Data

La chiave per i Big Data non è la quantità di dati a disposizione, ma come vengono utilizzati. Se fai parte della rivoluzione dei Big Data, assicurati di evitare i principali errori in questo campo.

Che cosa sono i Big Data?

Cosa intendiamo per "Big Data"? Con questo termine ci si riferisce all’enorme volume di dati che le imprese ricevono quotidianamente. Questi dati possono provenire da diverse fonti, ad esempio transazioni, campagne di marketing, social media, dispositivi di streaming, scanner e altro ancora. I Big Data possono anche essere forniti in diversi formati, come dati numerici strutturati, testi non strutturati, video, audio e così via.

Dare un senso ai dati e trasformarli in qualcosa di utile può essere un compito arduo. Per questo motivo le aziende possono ritrovarsi con grandi quantità di dati inutilizzati. Ma sfruttati correttamente, i Big Data possono essere uno strumento estremamente potente che aiuta le aziende a ridurre i costi, aumentare la produttività, migliorare il processo decisionale e, soprattutto, incrementare le entrate.

I grandi errori da evitare

È chiaro che sfruttare i Big Data può essere molto vantaggioso per le organizzazioni, ma molte non sanno da dove cominciare. Ecco 10 errori da evitare per le aziende che vogliono partire al meglio.

1. Non lavorare in isolamento

Team diversi portano diversi punti di vista, quindi il coinvolgimento di tutte le unità aziendali in un progetto di Big Data può rivelarsi prezioso. Il team di Data Analysts può estrarre i dati, mentre l'IT può predispone l'infrastruttura per l'archiviazione ed il mantenimento delle informazioni. Il team vendite potrebbe avere la chiave per spiegare un'anomalia, mentre il team di marketing può aiutare a promuovere il business e guidare le vendite. Lavorare con diversi team ti aiuterà a sfruttare al meglio i tuoi dati.

2. Non partire in grande

Non pensare subito che o si fanno le cose in grande, o è meglio lasciar perdere. Prima di cercare di usare i Big Data per il tuo nuovo entusiasmante progetto, prova ad usarli per dimostrare qualcosa che hai già imparato da uno dei tuoi progetti più piccoli. E poi applica ciò che hai imparato sui Big Data a un progetto su larga scala. L'esperienza che otterrai esercitandoti con attività che conosci, ti permetterà di ottimizzare i tuoi modelli predittivi per usarli con progetti più grandi.

3. Non dimenticare la sicurezza dei dati

Quando i dati vengono aggregati, vengono raggruppati per attributi simili e non vengono mostrati dati personali. Tuttavia, una volta avviata l'esplorazione dei dati, devi assicurarti che siano privati e sicuri per proteggere la tua azienda da violazioni della privacy dei dati. Inoltre, se ricevi dati di terzi, devi verificare di avere il permesso di utilizzare questi dati come parte della tua analisi prima di iniziare qualsiasi progetto.

4. Non dare nulla per scontato

Ci sono vari pacchetti software disponibili per l'analisi dei dati, quindi è importante prendersi il tempo necessario per indagare su quale sia quello giusto per ciò che si sta cercando di realizzare. Tieni presente che l'analisi dei dati può essere solo una parte della tua analisi. Possono esserti utili anche diversi altri tipi di analisi, come i dati testuali, predittivi e spaziali. È difficile che un solo pacchetto possa rispondere a tutte le tue esigenze.

5. Non trascurare i piccoli dati

Una volta implementati con successo i Big Data, non dimenticarti dei "piccoli dati". I dati esistenti sono personalizzati in base alle esigenze della tua azienda e contengono parametri di riferimento e regole aziendali che puoi utilizzare come confronto con i Big Data.

Consiglio rapido: utilizza la tua banca dati in combinazione con i Big Data per colmare le lacune e completare il quadro di ciò che i dati ti dicono.

6. Non dimenticare la coerenza 

I metadati vengono utilizzati per descrivere il contenuto e le caratteristiche di altri dati. Una volta che hai analizzato i tuoi dati esistenti ed elaborato una serie di metadati, devi assicurarti che i nuovi dati in entrata siano ripuliti e aderenti alle regole prima di poterti fidare. I dati in entrata avranno diversi formati e strutture in base alla loro un’origine, quindi potrebbe essere necessario verificarne la coerenza e confermarne la validità. Come si fa? È necessaria un’osservazione e un'analisi ripetitiva prima di poter utilizzare i dati.

7. Non trascurare l'importanza di un fornitore di cloud storage

I Big Data trattano petabyte di dati (un petabyte equivale a un milione di gigabyte), che è una quantità enorme di dati. Decidere come e dove conservare questi dati è un elemento da considerare quando si avvia un progetto sui Big Data. A seconda della frequenza di accesso ai dati, della dimensione del set dei dati restituiti, dell'hardware e della memoria, i costi possono variare notevolmente.

8. Non tralasciare l'esecuzione

Sebbene i Big Data possano essere utilizzati per creare grafici e diagrammi visivamente accattivanti e di facile comprensione, il processamento dei dati per produrre queste rappresentazioni può richiedere molto tempo. Prenditi il tempo necessario per elaborare una strategia per la gestione delle prestazioni dei tuoi dati. La chiave del successo del tuo progetto è questa, poiché anche i grafici più utili possono rendere un'applicazione inutile se ci vogliono cinque minuti per caricarla.

A seconda dell'applicazione, è possibile utilizzare istantanee dei dati pre-generate a intervalli frequenti piuttosto che in tempo reale. Dovresti anche elaborare una serie di standard e di convenzioni di denominazione per garantire che la tua struttura di dati sia coerente e ottimizzata.

9. Non concentrarti su una sola soluzione generalizzata

Come per la selezione di un pacchetto software, non dare per scontato di poter applicare lo stesso metodo di analisi predittiva a tutti i rami dell'azienda. Il marketing, le vendite, le risorse umane, la finanza e l'IT possono avere obiettivi o problemi molto diversi tra loro e possono richiedere l'interazione umana per comprendere e utilizzare appieno i dati.

Cerca di concentrarti sul miglioramento e l'automazione di un processo decisionale di routine alla volta per ogni dipartimento piuttosto che cercare di applicare un'analisi a tappeto per tutto.

10. Non concentrarti sulla raccolta dei dati

Invece di concentrarti sulla raccolta del maggior numero possibile di dati, concentrati sulla raccolta di dati utili e su come applicarli ai processi aziendali che stai cercando di correggere.

Secondo lo studio Digital Universe, solo il tre per cento dei 2,8 zettabyte (uno zettabyte è un trilione di gigabyte) di dati disponibili era pronto per la manipolazione, e solo lo 0,5 per cento è stato utilizzato per l'analisi. L'analisi predittiva può aiutare a scoprire quali dati raccogliere e come applicarli ai processi aziendali.

Conclusione

Nel 2013, Viktor Mayer-Schonberger e Kenneth Cukier hanno scritto un libro intitolato "Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think", e oggi possiamo vedere che questo sta già diventando realtà. Da Facebook a Google e a Instagram, la maggior parte dei principali siti web e delle applicazioni raccoglie costantemente dati basati sulle interazioni degli utenti e li utilizza per personalizzare le pubblicità e le preferenze.

I Big Data vengono utilizzati anche da aziende come Geotab per contribuire a rendere le città più sicure identificando le aree in cui la guida può essere pericolosa, le zone con le strade dissestate e le aree ad alta probabilità di incidenti.

Le applicazioni dei Big Data sono infinite, capire come possono aiutare e come possono essere utili alla tua organizzazione dipende da te, l’importante è evitare questi errori comuni!