24 GEN 2018

I Big Data, tante applicazioni di valore: da Google Flu a Facebook fino alla smart city

I Big Data sono grandi quantità di dati che possono essere analizzati, lavorati e sfruttati per avere una maggiore comprensione dei fenomeni ad essi collegati. I Big Data sono fondamentali per le attività di Marketing in ogni settore perché permettono di analizzare informazioni prima non disponibili.

Per comprendere la portata del fenomeno, basti pensare a come sia cambiata la profilazione degli utenti esposti all’advertising: in passato la pubblicità di un prodotto tramite uno spot andava in onda associata ad una data trasmissione. L’unico dato ottenibile riguardo alla diffusione dello spot era il numero di spettatori, ma non era chiaro quanti di questi appartenessero al target del prodotto. Oggi, con la pubblicità su internet, si riescono ad avere informazioni in dettaglio non solo sul numero degli utenti, ma anche sulle loro caratteristiche.

È evidente come i Big Data siano, letteralmente, una miniera di informazioni che, elaborate nel modo opportuno, possono fornire un vantaggio competitivo. Un altro esempio che trasmette immediatamente il valore dell’analisi dei Big Data è quello di Google Flu. Google ha mostrato di essere in grado di prevedere la diffusione delle influenze stagionali, rispetto alla mappa elaborata dall’Organizzazione Mondiale per la Sanità, basandosi solamente sull’analisi (statistica) delle ricerche fatte dagli utenti.

Esistono diverse tipologie di Big Data, variabili in base alla raccolta e alle analisi applicabili ai dati, che sono moltissime. Un esempio classico sono i dati dei Social Network, che crescono a velocità vertiginose. In base ai dati del 2017, sui Social ogni minuto si generano circa 41.000 post su Instagram, circa 350.000 nuovi tweet su Twitter e quasi 900.000 accessi a Facebook. Se si fa riferimento al solo Facebook, il cui unico asset sono le informazioni che gli iscritti cedono gratuitamente, si ha un’idea della portata dei volumi di informazioni e dei Big Data. Al solo condividere la foto del piatto di spaghetti mangiati per pranzo, l’utente comunica al Social dove si trova, con chi, cosa fa e quali sono i suoi gusti culinari.

Non solo i Social Network generano grossi volumi di dati, ma tutti gli operatori della rete ne sono produttori. I colossi del web sono quelli che hanno il maggior patrimonio mondiale in termini di Big Data: Amazon ormai conosce i gusti degli utenti al punto che sta per lanciare un servizio in cui consegna a casa la merce prima ancora di averla ordinata, basandosi sui profili di acquisto e sugli acquisti fatti in passato.

Facebook e Google sfruttano le informazioni che hanno sui singoli individui per proporre loro pubblicità ad hoc: se si cerca un oggetto su Amazon e poi non lo si compra, con alta probabilità nei giorni successivi verrà visualizzato quell’oggetto, o dei prodotti simili, nelle pubblicità dei siti visitati. Così come avviene per i Social o per i colossi in rete, anche le aziende medie e piccole possono collezionare grandi quantità di dati legati alle attività quotidiane. Quello che però spesso manca in contesti piccoli, è la capacità di fare Business Intelligence da questi dati.

Un altro esempio dell’applicazione dei Big Data è il caso Netflix che ha deciso di produrre la serie TV House of Cards sulla base delle informazioni presenti nel proprio database, che raccoglieva le preferenze dei suoi clienti relativamente al noleggio di film .

Un caso di applicazione futuristica dei Big Data è la relazione tra i Big Data e il paradigma delle smart city. L’idea stessa di smart city ruota intorno ai dati: il principio è lo stesso della Business Intelligence, ovvero collezionare dati per trasformarli in informazioni da usare per pianificare le decisioni, in questo caso decisioni relative alla città.

Un esempio semplice: ormai tutti usano il navigatore per spostarsi e per scegliere il percorso più breve. Immaginiamo che mille persone usino il navigatore nello stesso istante, ognuna con una destinazione diversa, potrebbe capitare che questi mille percorsi diversi passino tutti per una stessa strada, con il rischio di intasarla: un sistema di gestione del traffico per smart city potrebbe suggerire percorsi leggermente diversi a ognuno, in maniera da far arrivare tutti prima.

Redatto da Lucia D’Adamo, in collaborazione con Luigi Laura, supervisionato da Marco Pirrone

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