I Big Data fanno ripensare gli strumenti di analisi

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Con le informazioni non strutturate va rivista le gestione , mentre i tradizionali strumenti di analytics non bastano più

I cosiddetti Big Data stanno obbligando utenti e vendor a ripensare l’utilizzo degli strumenti di analisi a loro disposizione , i cosiddetti analytics. Come ha spiegato in un recente convegno sull’argomento Carlo Vercellis , responsabile scientifico dell’Osservatorio della Shool of management del Politecnico di Milano, “ I Big Data non sono l’ennesima buzzword a vita breve proveniente dagli Usa. I Big Data rappresentano data set di dimensioni tali da rendere impossibile raccoglierli, immagazzinarli , condividerli con altri, analizzarli e rappresentarli tramite i tradizionali strumenti di DBMS e di Business Intelligence”.

Per diverse ragioni ( volumi, velocità di analisi, varietà di formati non strutturati, variabilità di interpretazione) i tradizionali strumenti di analytics non bastano più. Sembrano un passo oltre le attuali tecnologie di DBMS e anche gli strumenti di storage che devono gestire informazioni distribuite sulla rete sembrano non tenere il passo. Un esempio di attualità è quello di Facebook a cui vengono attributi 2700 nodi in rete per la gestione di 40 Petabyte di dati.

La scalabilità costituisce un altro elemento di sfida per i modelli di analisi. “ Il data mining tradizionale non basta”, ricorda Vercellis . Per tornare all’esempio dirompente dei social media : il numero di messaggi ( informazioni non strutturate) cresce a dismisura e gli algoritmi di analisi non reggono il passo.

Siamo alle soglie di un passaggio dell’analytics verso la cosiddetta Avanced Analytics , nuovi strumenti sofisticati che devono affrontare diverse sfide: la varietà delle fonti che producono informazioni non strutturate e molto spinte sul piano della multimedialità, la dimensione dell’informazione da analizzare e il fatto che i dati da analizzare dipendono sempre maggiormente dal contesto anche geografico in cui sono stati generati . A questo punto il processo di decision making e problem solving per migliorare l’operatività decisionale delle organizzazioni richiede anche un intervento intelligente dell’analista .

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