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Quello delle Big Data Analytics, ovvero le analisi che coinvolgono i Big Data, è diventato uno tra i più attuali argomenti di conversazione in ambito economico e tecnologico. A tal proposito, ci si chiede spesso perché sia al giorno d’oggi un argomento così importante e, di riflesso, perché fino a qualche decennio fa nessuno – o quasi – ne facesse menzione.

Ripensando alla prima metà degli anni ’90, ci si rende subito conto di quanto sia stato semplice e naturale vivere senza l’ansia di comunicare e condividere, attività che poi hanno invece contraddistinto l’era di cellulari, computer, e ancor più di smartphone e social. Il motivo – non così oscuro a dir la verità – sta nel fatto che la tecnologia oggi ci ha invasi e resi interdipendenti, il che non costituisce necessariamente motivo di preoccupazione, ma è senz’altro qualcosa con cui fare i conti quotidianamente.

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Big Data Analytics: come si comportano i tuoi clienti?

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Se dunque l’aspetto tecnologico è ormai parte imprescindibile dell’esistenza umana, anche l’analisi dei comportamenti di ciascuno di noi necessita del supporto della tecnologia per dare risposte il più possibile coerenti ed esaustive. Questo è l’aspetto cardine della scienza dei dati oggigiorno: riuscire a monitorare una miriade di stimoli, complessi e variegati, che possono non avere origine nella tecnologia, ma che vanno tutti (o la maggior parte di essi) integrati per ottenere un quadro completo di ciascun individuo. E per individuo, in un’ottica meramente aziendale, si intende soprattutto il cliente, che ormai interagisce continuamente con la tecnologia creando e ricevendo stimoli tramite lo scambio di informazioni comportamentali.

In Italia, una grande azienda su due ha assunto almeno un Data Scientist

Affinché possa trarre beneficio da tali informazioni, un Data Scientist (colui che analizza i Big Data) ha bisogno di calcolatori molto potenti e di tecnologie capaci di sopportare (e supportare) grandi moli di dati che si aggiungono in ogni momento da più sorgenti. Ovviamente, sono necessarie competenze in ambito matematico-statistico e informatico per utilizzare queste tecnologie in modo che rappresentino un valore aggiunto per l’azienda e quindi per il cliente finale.

Per quantificare l’importanza dei Big Data in Italia al giorno d’oggi, si può far riferimento ai dati sul mercato italiano dei Big Data nel 2017 diramati da “Osservatori Digital Innovation della School of Management del Politecnico di Milano”: le tecnologie Big Data sono in continua crescita e rappresentano circa l’87% delle spese totali delle grandi aziende. Solo nel 2017 più di un miliardo di euro è stato investito tra software (42%), servizi (33%) e infrastrutture (25%) per i Big Data. Attualmente, solo in Italia, circa una grande azienda su due ha assunto almeno un Data Scientist.