Big Data Management: cos'è e strategie per la gestione dei dati

Il Big Data Management è lo strumento più importante in mano alle imprese: dopotutto, se i dati sono stati definiti "il nuovo petrolio" c'è un ottimo motivo. La consapevolezza dell’importanza del dato è, infatti, un pilastro delle strategie data-driven, qualcosa che tutte le imprese dovrebbero implementare. Secondo una ricerca dell’Osservatorio Big Data & Analytics del Politecnico di Milano, il mercato italiano del Data Management è cresciuto del 18% nel 2023 rispetto al 2022, per un valore complessivo nel 2023 di 5,69 miliardi di euro, dovuto principalmente all’aumento dei progetti software e dei servizi. Ciò si spiega se si chiariscono le finalità del Big Data Management, ovvero la governance di grandi volumi di dati, sia strutturati che non strutturati, con l'obiettivo della qualità dei dati e l’accessibilità da parte delle applicazioni di Business Intelligence. Si parla, dunque, di una gestione dei dati che non è fine a se stessa, ma ha l’obiettivo di individuare informazioni preziose per il business a partire da volumi enormi di dati strutturati e non strutturati. Il Big Data Management parte da qui: diversificare le fonti dei dati e saper riconoscere quelle nuove; dare contesto e valore ai Big Data e accumulare informazioni per potenziali nuove strategie di business future.

La Business Intelligence applicata al Big Data Management

Una delle caratteristiche che identificano i Big Data è, dunque, l’eterogeneità delle fonti da cui provengono. Fonti che, oggi più che mai, continuano a mutare. Una corretta gestione del dato parte da qui: dal monitoraggio delle fonti (dall’Internet of Things fino ai social network) e dall’attenta valutazione di nuove sorgenti di Big Data. 

Il flusso dei dati in ingresso è una delle principali sfide: l’impresa deve costruire una “diga digitale” per far sì che l’enorme flusso di Big Data sia controllato e possa convogliare in modo intelligente in tutti i reparti dell’azienda. Avanzati strumenti di Big Data Management consentono all’impresa di incanalare i dati, gestire lo streaming ad alta velocità e padroneggiare il catalogo di informazioni in suo possesso. Pensiamo, ad esempio, all’Omnichannel Customer Experience: sorgenti diverse di informazioni, provenienti da touchpoint diversi, devono essere utilizzate per garantire fluidità nell’esperienza del consumatore. L’impresa non deve sentirsi travolta dai Big Data, ma deve anche essere conscia che vanno gestiti con cura e con strategia, come ogni asset critico merita. Affinché quei dati siano utili, serve dare loro un contesto. I Big Data “grezzi” possono diventare informazioni costruttive solo se legittimati da una serie di parametri: da dove provengono, come possono essere usati e cosa significano in relazione ad altri dati, per esempio. A quel punto, il dato diventa informazione e conoscenza.

Le sfide del Big Data Management

La gestione dei grandi volumi di dati e la loro contestualizzazione sono le più importanti sfide del Big Data Management, ma non le uniche. Vi sono, infatti, 3 aspetti principali, tra gli altri, che le aziende devono affrontare:

1. Data Quality. I dati grezzi, come detto, devono essere ripuliti e formattati in modo coerente, al fine di garantire accuratezza, completezza, rilevanza e affidabilità delle informazioni. Ciò significa correggere errori, quali, ad esempio, duplicazioni, incongruenze, lacune, o, infine, manomissioni nei vari insiemi di dati. Per garantire la qualità dei dati è necessario, quindi, implementare processi, quali, ad esempio, la profilazione, la pulizia e la standardizzazione, ovvero comprendere la struttura dei dati, colmare le lacune (o rimuovere le duplicazioni) e uniformare i valori alle stesse unità di misura.
2. Data Security. Vi sono rischi crescenti relativi alla cybersecurity, ovvero alla sicurezza e alla privacy dei dati. Le normative di riferimento, come il GDPR o la direttiva NIS2, evidenziano l'importanza di salvaguardare le informazioni sensibili. Le aziende devono, quindi, implementare strategie precise di salvaguardia delle informazioni, quali, ad esempio, la crittografia, il controllo degli accessi, il monitoraggio delle applicazioni e delle infrastrutture, solo per citare i principali.
3. Data Integration. L'integrazione dei dati implica la combinazione di fonti diverse. La soluzione è quella di utilizzare strumenti specifici, quali, ad esempio, i tool Azure Data Services di Microsoft Azure o Data Analytics Services di AWS.

Data la molteplicità e diversità delle sfide da affrontare, risulta chiaro che i Big Data necessitino di una precisa strategia tecnologica, che consenta alle aziende di automatizzare il governo dei dati, riducendo lo sforzo manuale.

Quali sono le tecnologie essenziali per gestire i Big Data

Il rischio della cattiva gestione dei Big Data è quello di non sfruttarne appieno il potenziale, perdendo informazioni preziose. Le giuste scelte tecnologiche possono consentire alle imprese di affrontare le sfide e utilizzare i dati per guidare le scelte di business.

I principali ambiti tecnologici da presidiare sono 4:

1. Data Lakehouse. Le enormi quantità di dati richiedono sistemi scalabili per l'archiviazione e l'elaborazione dei dati. I Data Lakehouse combinano l’archiviazione scalabile dei Data Lake allla gestione delle query strutturate dei Data Warehouse classici.
2. Data Integration Hub. Sono le piattaforme che combinano i vari tool di raccolta e integrazione di fonti dati diverse: ETL - Extract, Transform and Load, API – Application Programmable Interface, piattaforme di Data Streaming.
3. Data Security Platform. Garantisce che i dati siano protetti contro accessi non autorizzati e controlla la conformità alle normative. All’interno di tali piattaforme sono disponibili tool di Data Encryption, Access Control, Data Management, Data Masking, o, infine, Auditing e Compliance, che indirizzano tutti gli aspetti relativi a sicurezza e conformità.
4. Data Quality Framework. Mantiene la qualità dei dati in termini di affidabilità e usabilità.

I Big Data, in quanto raccolta e storicizzazione delle informazioni, rappresentano un'opportunità strategica non solo immediata, ma anche futura, e richiedono una gestione in una prospettiva di lunga durata, e ciò giustifica un investimento sia tecnologico che organizzativo importante.

Come il Big Data Management apre nuove opportunità

Non sempre i Big Data sono utili già nel breve termine. Dati che riguardano il GPS oppure l’uso di un dispositivo, per fare solo due esempi, possono sembrare “inutili” per l’attuale core business dell’impresa, ma sarebbe un grave errore scartarli. Le imprese oggi devono riuscire a far crescere il loro “tesoro”, usando il Big Data management per unire dati strutturati e destrutturati, catalogando con intelligenza e una certa preveggenza tali dati affinché possano, in futuro, essere rapidamente disponibili. Un archivio di Big Data potrebbe essere sfruttato per espandere un’area di business oppure permettere all’azienda di inserirsi in un nuovo segmento commerciale, partendo da solide informazioni sul mercato. La base dei Big Data è l’asset critico sul quale far leva non soltanto oggi, ma anche domani. Gli strumenti di Intelligent Storage, supportati da algoritmi di Intelligenza Artificiale, sono fondamentali per avanzati modelli di data architecture, volti a gestire correttamente il dato, proteggerlo e renderlo disponibile in modo agile e fluido.

AI e Big Data: come supportano le decisioni aziendali

A partire dall’analisi dei dati è possibile avere un quadro realistico dello scenario corrente, prevedere quelli futuri, e prendere decisioni informate. Nello specifico:

• Descriptive Analytics. L’analisi dei dati è funzionale a sapere “cosa è successo” e cosa determina la situazione corrente. Dall’analisi delle vendite del periodo è possibile, ad esempio, capire qual è il momento di picco nelle vendite di un certo prodotto.
• Diagnostic Analytics. “Perché è successo?” Abilita a simulazioni di tipo What-If.
• Predictive Analytics: l’analisi predittiva presenta gli scenari futuri, “cosa succederà?”, in base alle analisi con modelli statistici e matematici di dati storici e di contesto. L’analisi predittiva può indicare, ad esempio, quali saranno le promozioni più efficaci in un dato periodo o, in ambito industriale, quali saranno i cicli di manutenzione delle macchine in base alle attività previste (manutenzione predittiva). Figlia dell’analisi predittiva si trova la Now Casting, l’analisi che ci dice “cosa sta succedendo adesso” è cruciale per applicazioni come il rilevamento delle frodi, l’ottimizzazione dei processi industriali o le campagne di marketing in tempo reale.
• Prescriptive Analytics. L’analisi non si limita a mostrare lo scenario futuro, ma indica la decisione da prendere per ottenere un determinato risultato, “cosa dobbiamo fare?”. In ambito Finance, ad esempio, la Prescriptive Analytics può indicare gli investimenti più opportuni in funzione del portafoglio del cliente e dell’andamento dei titoli.
• Automation. Al vertice del processo analitico, scaturendo dall’Analisi prescrittiva, l'automazione consente di eseguire azioni autonome basate sugli insight analitici, riducendo al minimo l’intervento umano. Esempi comuni includono la regolazione automatica dei prezzi, la gestione intelligente dell’inventario e la manutenzione predittiva.

In tale contesto, l’Artificial Intelligence gioca un ruolo fondamentale. Sebbene sia possibile supportare le decisioni anche senza AI, come nel caso delle ottimizzazioni lineari, delle simulazioni what-if o dei motori a regole, l’uso di AI diventa necessario a fronte di grandi volumi di dati e con relazioni complesse tra gli stessi. Quando, cioè, è necessario definire azioni di business a fronte di pattern di comportamento complessi. Si pensi, ad esempio, alla personalizzazione dinamica dei prezzi in eCommerce, al trading algoritmico (automazione del processo di compravendita), o, infine, all’automazione della Supply Chain (rifornimento automatico, scelte di trasporto, scelta del fornitore).

Una cultura aziendale che valorizza i Big Data

L’adozione di massa dei Big Data vive la sua piena potenzialità solo se il dato è reso accessibile e fruibile da ogni reparto dell’impresa, dai commerciali al marketing, fino all’IT. Il Big Data Management, insomma, fa in modo che queste informazioni diventino parte integrante della cultura aziendale: più persone ne hanno accesso e più occasioni ci saranno per dare solidità a un’intuizione. In questo modo, le strategie data-driven rafforzano le potenzialità delle risorse umane. In tale contesto, assumono sempre più valore le figure del Data Scientist e del Data Analyst.

È bene tenere a mente, però, che introdurre una strategia di Big Data Management richiede cambiamenti significativi nei processi e nelle abitudini operative dell'organizzazione.

Una ricerca condotta dall’Harvard Business Review mostra che le aziende che hanno realizzato una cultura “data-driven” sono passate dal 24% del 2022 al 48% del 2023, creando un presupposto fondamentale per l’utilizzo in azienda di tecnologie avanzate, quali l’AI e il Machine Learning. La Big Data Management è il vero punto di svolta per l’innovazione aziendale. Investire sui dati, strutturarne la gestione, acquisire talenti per sfruttarne il potenziale, significa, oggi, creare un mindset necessario e garantire lo sviluppo aziendale del futuro.