Gestire e app analisi dei dati e fogli di calcolo per i big data

Se ne parla nei blog, si organizzano conferenze sull’argomento. È ormai assodato che i big data costituiscono una componente centrale delle strategie aziendali, perché hanno un valore immenso nell’odierno panorama competitivo. Le informazioni ricavate dai big data hanno le potenzialità per creare o distruggere un business, cosa ormai risaputa da tutti.

Oggi dunque si parla molto di big data, ma rimane aperta la domanda: dopo averli estratti, come interpretarli per ricavarne un significato utile?

Approccio proattivo e non reattivo nei confronti dei dati

Il modo migliore per assicurarsi il successo è adottare un approccio proattivo all'analisi dei big data. Con un approccio regolato e una strategia ben definita che vada ben oltre la semplice raccolta dei dati, le probabilità di riuscita aumentano notevolmente. Se non si riescono e creare collegamenti e correlazioni tra relazioni o gerarchie, i dati possono facilmente diventare ingestibili.

Per molte organizzazioni, questa responsabilità ricade su una posizione relativamente nuova: il data officer, una figura che si occupa di sovraintendere all'utilizzo delle informazioni come risorsa, solitamente tramite data mining, elaborazione e analisi.

Trasformare i dati in informazioni e le informazioni in intelligence

L'interpretazione dei big data è simile a quella riservata a qualsiasi altro tipo di dati esterni, ma con una differenza di scala. Quando si tratta di gestire enormi quantità di dati, estremamente variabili e ad alta velocità, è comunque necessario contenere i costi e favorire decisioni oculate.

Un esempio tipico è il flusso di dati che si sposta verso l'alto da varie fonti passando per gli archivi. Da questi archivi, i dati raggiungono gli strumenti di analisi e reporting, talvolta sotto forma di fogli di calcolo.

Alcuni dati potrebbero emergere con dimensioni gestibili per cui sarebbe possibile valutarli senza troppi interventi.

Ma i più delle volte, le query possono generare decine di migliaia di righe

in fogli di calcolo estremamente complessi: righe su righe e colonne su colonne di dati, tutti utili. Purtroppo, all'aumento dei big data non corrisponde una maggiore capacità da parte nostra di elaborare queste informazioni grezze in maniera tempestiva.

Considerando le dimensioni dei big data, gli strumenti disponibili rappresentano un modo efficace per affrontare le sfide associate. Con operazioni ripetibili di pulizia e trasformazione, i dati possono rimanere gestibili. Alcuni strumenti analizzano anche i dati e presentano diverse opzioni per le tabelle.

Quali sono gli strumenti disponibili

Gli strumenti per i big data rientrano in un ampio spettro di complessità. Gli strumenti di reporting indicano cosa è successo. Gli strumenti di analisi spiegano perché è successo qualcosa. Gli strumenti di monitoraggio riferiscono dinamicamente cosa sta succedendo. Gli strumenti di previsione ipotizzano cosa potrebbe succedere. Gli strumenti predittivi segnalano cosa succederà probabilmente. Gli strumenti prescrittivi possono anche suggerire il tipo di azione da intraprendere.

Non bisogna farsi spaventare dai big data. Con un approccio flessibile e una buona conoscenza degli strumenti a disposizione, sarà possibile prendere decisioni consapevoli.

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