BIG DATA: come estrarre valore dai propri dati


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Le tecniche classiche e tradizionali di valutazione delle imprese stanno sempre più mostrando i loro limiti storici in termini di mancanza dell’adeguato tempismo che è critico nella competizione globale ai fini decisionali soprattutto a livello di scelte finanziarie.

Inoltre vi è la perdita di vista di tutta la dimensione cosi detta “immateriale” che sempre più sta facendo la differenza e sta creando valore per coloro che, invece, la sanno riconoscere per tempo.

L’avvento della digitalizzazione che in primis ha coinvolto la moneta stessa da quando ha perso il rapporto diretto con le riserve auree, ha progressivamente spostato il valore verso nuove forme legate al capitale comportamentale delle scelte degli utenti .

Non è un caso che le realtà che l’han capito siano fra i big 5 (Apple, Google, Facebook, Amazon, Microsoft).

Stanno emergendo nuove fonti di validazione ed attribuzione del valore nei contesti digitali (blockchain) di cui il bitcoin è solo una delle possibili manifestazioni e non è un caso che il senso/valore del bene digitale o prodotto venga a coincidere con il suo “risultato” dettagliato del “processo di produzione e scambio di dati”.

Si pensi, ad esempio, all’acquisto per 3.2 miliardi di dollari di Nest una azienda nata solo pochi anni prima il cui principale prodotto sembra essere un termostato per la casa ma invero sono le scelte comportamentali di milioni di persone sulle modalità di “vivere” i propri spazi domestici! Credere, sperimentare, fare e dominare questa tecnologia richiede un approccio diverso da quello tradizionale e transazionale basato sui Relazionali.

I Big Data e le tecnologie connesse sono la soluzione.

La disciplina della Data Analysis si è sviluppata e perfezionata nel corso degli anni, migliorando costantemente i modelli di database gerarchico e reticolare per arrivare alla consacrazione del modello relazionale. Si può affermare, senza il rischio sbagliare, che ogni realtà informativa usa oggi RDBMS (Relational Database Management System).

Nuove esigenze di business hanno, di recente, creato la necessità di elaborare ed archiviare exabyte e zettabyte di dati fortemente eterogenei per tipologia e formato, spingendo la tecnologia ad esplorare nuove soluzioni di tipo Big Data su piattaforme distribuite.
NoSQL è un paradigma nuovo e rivoluzionario nato per archiviare informazioni su larga scala senza uno schema dati rigido, che non sostituirà gli RDBMS classici, ma li supporterà in quelle specifiche applicazioni che hanno la prerogativa di trasferire velocemente dati ed attingere direttamente da fonti operazionali destrutturate.
Con l’avvento di architetture NoSQL distribuite ed il ritorno al calcolo parallelo, si può pensare di riprendere in mano quei progetti, accantonati perché ritenuti troppo difficili da realizzare.

È giunto il momento di osare, capire, sbagliare ed apprendere per dominare le nuove tecnologie ed amplificare la capacità di fare business, in un mercato in continuo fermento che lascia inevitabilmente indietro chi rimane troppo ancorato alle vecchie soluzioni.

E sono proprio le considerazioni su esposte che han convinto il mio collega Ing. Mauro Liciani ed il sottoscritto ad effettuare lo sforzo non scontato di sintetizzare  in un libro tecnico di circa 140 pagine tutti i concetti necessari per comprendere le logiche delle basi dati e dei Big Data in modo da dominare e facilitare lo sfruttamento di questa opportunità epocale di cambiamento.

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