Come usare i Big Data con l’Intelligenza Artificiale

Nell’attuale era digitale, la crescita esponenziale dei dati ha spianato la strada a tecnologie trasformative come i Big Data e l’intelligenza artificiale (AI). La quantità di dati generati è davvero sbalorditiva e continua a crescere ad un ritmo esponenziale.

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Ogni clic, ogni scrolling o query di ricerca digitata lascia una traccia, contribuendo alla costruzione di un vasto database, in continua espansione, noto come Big Data. Questi dati rappresentano una miniera d’oro di informazioni. Possono contenere pattern, trend e insight preziosi, ancora da esplorare.

Oggi i dati sono così ampi e complessi che le tradizionali tecniche di elaborazione non sono in grado di gestirli in modo efficiente. Tuttavia, per far emergere questi “tesori” sono necessari dispositivi potenti: è qui che entra in ballo l’intelligenza artificiale. 

L’intelligenza artificiale è uno strumento prezioso dotato di algoritmi avanzati e capacità di elaborazione. Può navigare in un “mare di dati” filtrando terabyte di informazioni e ottenere le conoscenze necessarie per guidare la trasformazione digitale in diversi settori.

L’unione tra queste due forze – AI e Big Data – forma una sinergia che sta trasformando il modo in cui viviamo, lavoriamo e interagiamo con l’ambiente.

Ecco cosa esploreremo in questo articolo:

Big Data: la classificazione

Big Data si riferisce alla vasta raccolta di dati strutturati e non, generati da varie fonti, mentre l’AI comprende la capacità delle macchine di imitare l’intelligenza umana e di svolgere attività che richiedono capacità cognitive.

Possiamo classificare i Big Data in tre tipologie: dati strutturati, semi-strutturati e dati non strutturati o grezzi.

• I dati strutturati sono dati tradizionali, ordinati e conformi a una struttura formale. Sono dati archiviati in sistemi di database relazionali. Ad esempio, un estratto conto bancario include la data, l’ora e l’importo.
  
• I dati semi-strutturati sono dati ordinati in modo incompleto che si discostano dalla struttura dati standard: file di registro, file JSON, file CSV, ecc.
  
• I dati non strutturati sono dati non organizzati che non possono essere inseriti nei database relazionali: file di testo, email, foto, filmati, messaggi vocali, file audio. Facciamo alcuni esempi: i dati disponibili sul web sono “non strutturati”. L’80% dei dati mondiali non è strutturato. Gli articoli blog, i contenuti social, le foto, i tweet, i video non sono dati strutturati.

È importante distinguere tra le diverse fonti di dati:

• I dati trasmessi in streaming provengono dall’Internet of Things (IoT) e da altri dispositivi connessi, come dispositivi indossabili, smart car, dispositivi medici, sensori industriali, ecc.
  
• I dati dei social provengono dalle attività su Facebook, YouTube, Instagram e da altre piattaforme, sotto forma di immagini, video, testo e audio in forma non strutturata o semi-strutturata.
  
• I dati pubblici provengono da fonti di dati aperti, come l’ISTAT, l’Open Data Portal dell’Unione Europea, data.gov del governo degli Stati Uniti, il World Factbook della CIA e così via.

Per far fronte a questa diversificazione nella gestione dei vari dati sono necessari strumenti di analisi dei dati più avanzati dei semplici fogli di calcolo, come il modello Data Analytics, il processo per estrarre valore da questa massa di informazioni.

Qual è la relazione tra AI e Big Data?

Big Data e Intelligenza Artificiale (AI) sono due tecnologie trasformative che interagiscono per sbloccare insight potenti, guidare l’innovazione e risolvere problemi complessi. La convergenza di queste tecnologie crea un ciclo di reciproco rafforzamento, in cui i Big Data alimentano gli algoritmi di sviluppo dell’AI con informazioni preziose e l’AI, a sua volta, con la sua capacità di apprendere e prendere decisioni intelligenti, migliora l’analisi e l’utilizzo di vasti set di dati 

Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono scoprire modelli, tendenze e correlazioni che potrebbero essere sfuggenti ai metodi analitici tradizionali. 

Le tecniche di apprendimento automatico, come l’apprendimento supervisionato e non, consentono ai sistemi di intelligenza artificiale di adattarsi e migliorare le proprie prestazioni nel tempo, rendendoli in grado di svolgere attività complesse, tra cui il riconoscimento delle immagini, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’analisi predittiva.

Inoltre, le tecnologie AI migliorano l’efficienza e l’efficacia dell’analisi dei Big Data. I modelli di apprendimento automatico automatizzati possono setacciare rapidamente enormi set di dati, identificare le caratteristiche rilevanti e fare previsioni o raccomandazioni in tempo reale. 

Ciò accelera i processi decisionali, migliora l’accuratezza e consente alle organizzazioni di estrarre informazioni fruibili dai propri dati più rapidamente.

La combinazione di Big Data e AI ha un impatto decisivo in settori particolari come quelli della sanità, della finanza, del marketing e della logistica. 

In campo sanitario, ad esempio, gli algoritmi di sviluppo AI possono analizzare grandi set di dati di pazienti per identificare potenziali pattern di malattia e suggerire piani di trattamento personalizzati. In finanza, gli algoritmi basati sull’intelligenza artificiale analizzano i trend di mercato e ottimizzano i portafogli di investimento in base a grandi quantità di dati finanziari.

La collaborazione tra Big Data e AI implica l’interazione di tre fasi chiave: raccolta dati, elaborazione dati e analisi dati. In ogni fase, sia Big Data che AI contribuiscono con le loro capacità uniche per migliorare il processo complessivo. Scopriamo le principali sfide sul campo.

Le 3 V dei Big Data: Volume, Variety, Velocity

Nel regno dei Big Data, ci sono tre fattori chiave che definiscono la scala e la complessità delle informazioni analizzate: volume, velocità e varietà. Con l’avanzare della tecnologia e l’espansione dei nostri orizzonti digitali, la quantità di dati generati e raccolti sta crescendo a un ritmo senza precedenti. 

I Big Data abbracciano immense raccolte di dati prodotte attraverso diversi mezzi, tra cui interazioni sui social media, segnali e transazioni finanziarie. Tuttavia, questa vastità di dati porta con sé delle sfide: 

1. Volume
   Le dimensioni dei Big Data sono così grandi che diventa difficile elaborarli, archiviarli,  gestirli e organizzarli utilizzando i metodi tradizionali. Il volume si riferisce alla dimensione dei dati, ovvero alla quantità di dati raccolti e archiviati, generati da esseri umani o macchine e provenienti da varie fonti, tra cui dispositivi IoT (sensori sempre connessi), apparecchiature industriali, applicazioni, servizi cloud, siti web, social media, video e strumenti scientifici, transazioni commerciali e bancarie, movimenti del mercato finanziario, ecc.
   
   In passato, l’archiviazione era un problema importante con le limitazioni degli spazi fisici destinati all’archiviazione dei dati. Nel tempo, fortunatamente, sono emerse tecnologie avanzate come i data lake e Hadoop, che sono diventati strumenti standard per l’archiviazione, l’elaborazione e l’analisi dei dati.
   
   
2. Variety o Varietà
   I Big Data si presentano in varie forme, dai database strutturati ai testi e alle immagini non strutturate, che in genere richiedono metodi di gestione diversi. Il volume e la velocità dei dati sono fattori importanti per un’azienda, ma i Big Data implicano anche l’elaborazione di diversi tipi di dati raccolti da varie fonti.
   
   La varietà riguarda la diversità di formati, fonti e strutture. Le informazioni dei Big Data sono molto diverse tra loro e ognuna ha la propria origine. Le fonti di dati possono essere sia interne che esterne. E questa eterogeneità può diventare critica nella costruzione di un data warehouse. È disponibile un’ampia varietà di dati in tutti i formati, come dati numerici, documenti di testo, immagini, video, tweet, email, audio, post di blog, commenti sui social network, informazioni sui sensori IoT ecc.
   
   
3. Velocity o Velocità
   Vengono generati costantemente nuovi dati, rendendo difficile per le organizzazioni gestire il flusso costante di nuove entrate. Questo aspetto indica la velocità con cui vengono prodotti i dati. Oltre alla quantità esponenziale di dati in arrivo, anche la velocità dei dati è importante.
   
   La velocity dei dati si riferisce alla velocità con cui i dati e le informazioni fluiscono dentro e fuori dai sistemi interconnessi in tempo reale, da cui deriva la velocità crescente con cui i dati possono essere ricevuti, elaborati, archiviati e analizzati dai database relazionali. I set di dati devono essere gestiti in modo tempestivo, in tempo reale, soprattutto quando si ha a che fare con sistemi RFID, sensori e IoT in grado di generare dati ad altissima velocità.
   
   A questo proposito, immaginate un servizio di apprendimento automatico che utilizza costantemente un flusso di dati, o una piattaforma di social media con miliardi di persone che caricano e pubblicano foto 24 ore su 24, 7 giorni su 7. La velocità di accesso ai dati ha un forte impatto sulla possibilità di avere un quadro chiaro e completo per prendere decisioni aziendali tempestive e accurate. Pochi ma buoni dati, cioè elaborati in tempo reale, producono risultati migliori di un grande volume di dati la cui acquisizione e analisi richiedono troppo tempo.

Sono state poi aggiunte altre V per descrivere altre caratteristiche dei Big Data che potrebbero approfondire la natura intrinseca della loro complessità.

Cos’è il Big Data Machine Learning?

Big Data e Machine Learning sono due concetti ormai diventati piuttosto comuni e noti: non c’è dubbio che si tratti di sistemi e tecnologie che hanno stravolto completamente le tradizionali logiche aziendali dei decenni precedenti, e sono oggi i principali driver di un cambiamento radicale che sta interessando tutti i settori produttivi.

Nel mondo odierno, caratterizzato da un sovraccarico di dati e tecnologie avanzate, Big Data e Machine Learning sono due concetti che stanno trasformando radicalmente il modo in cui le aziende e le organizzazioni operano. 

Ma cos’è esattamente il Big Data Machine Learning, e come si integrano questi due campi per generare valore? Scopriamo insieme.

L’integrazione di Big Data e Machine Learning

Il Machine Learning (apprendimento automatico) è una branca dell’intelligenza artificiale che permette ai computer di apprendere dai dati e migliorare le loro prestazioni senza essere esplicitamente programmati. Utilizza algoritmi e modelli statistici per identificare pattern nei dati e fare previsioni o prendere decisioni basate su questi pattern.

L’integrazione di Big Data e Machine Learning crea opportunità interessanti per estrarre valore dai dati. Vediamo come questi due campi lavorano insieme:

• Analisi avanzata
  I Big Data forniscono un ampio set di dati che può essere utilizzato per addestrare modelli di Machine Learning. Maggiore è il volume di dati, più accurati possono diventare i modelli predittivi.

• Scoperta di pattern
  Machine Learning analizza i Big Data per identificare pattern nascosti e tendenze che non sarebbero evidenti attraverso analisi tradizionali. Questo può portare a insight preziosi, utili per guidare le decisioni strategiche.

• Automazione e ottimizzazione
  Con i modelli di Machine Learning, le aziende possono automatizzare processi e ottimizzare le operazioni. Ad esempio, algoritmi di Machine Learning possono migliorare la personalizzazione dei contenuti, l’efficienza operativa e la gestione delle risorse.

• Previsioni e decisioni
  I modelli di Machine Learning possono usare i dati per fare previsioni future, come i trend di mercato, il comportamento dei consumatori e i potenziali rischi. Questo aiuta le aziende a prendere decisioni più informate e tempestive.

L’unione di Big Data e Machine Learning trova applicazioni in diversi settori, tra cui:

• Marketing
  Le aziende possono utilizzare i Big Data e il Machine Learning per analizzare i comportamenti dei clienti e personalizzare le campagne pubblicitarie in base alle preferenze individuali.

• Sanità
  Gli ospedali e le cliniche possono analizzare i dati dei pazienti per migliorare le diagnosi, personalizzare i trattamenti e prevedere le epidemie.

• Finanza
  Le istituzioni finanziarie utilizzano questi strumenti per rilevare frodi, prevedere tendenze del mercato e gestire i rischi.

• Retail
  I rivenditori possono ottimizzare l’inventario, migliorare l’esperienza del cliente e aumentare le vendite attraverso l’analisi dei dati di acquisto e comportamento dei consumatori.

Il Big Data Machine Learning rappresenta una combinazione potente che permette alle aziende di ottenere insight profondi e fare previsioni basate su enormi volumi di dati. Attraverso l’analisi avanzata e l’apprendimento automatico, le organizzazioni possono ottimizzare le loro operazioni, migliorare le decisioni e scoprire nuove opportunità di business. 

Con la continua evoluzione della tecnologia, il potenziale di questi strumenti è destinato a crescere, offrendo nuove possibilità per innovare e guidare il cambiamento.

Il ruolo e i vantaggi dei Big Data nel marketing

I Big Data svolgono un ruolo cruciale nelle moderne strategie di digital marketing, fornendo alle aziende preziose informazioni sui loro clienti. 

Esploriamo due aspetti chiave:

• Migliorare la comprensione del cliente
  Grazie ai Big Data, le aziende possono acquisire una comprensione più approfondita delle preferenze, dei comportamenti e dei modelli di acquisto dei clienti. Analizzando grandi set di dati, i marketer possono identificare le tendenze, segmentare il loro pubblico di riferimento e adattare di conseguenza le loro campagne di marketing. Ciò consente messaggi più personalizzati e mirati e una conseguente maggior soddisfazione del cliente che potrebbe tradursi in migliori tassi di conversione.

• Analisi predittiva e tendenze di mercato
  I Big Data consentono ai marketer di prevedere le tendenze future e il comportamento dei consumatori in base a dati storici e analisi in tempo reale. Sfruttando l’analisi predittiva, le aziende possono anticipare le richieste del mercato, ottimizzare le strategie di prezzo e identificare potenziali opportunità di crescita.

Questo approccio proattivo offre ai professionisti del marketing un vantaggio competitivo e consente loro di rimanere al passo coi tempi.

L’implementazione di una strategia Big Data solida offre numerosi vantaggi per le aziende. Eccone due tra i più significativi:

• Miglioramento del processo decisionale
  I Big Data forniscono informazioni fruibili che possono influire sui processi decisionali dei marketer. Analizzando grandi quantità di dati, le aziende possono fare scelte informate su prezzi, sviluppo di prodotti e strategie di marketing e comunicazione. Questo approccio basato sui dati riduce al minimo i rischi, migliora l’efficienza operativa e aumenta la probabilità di ottenere risultati positivi.

• Personalizzazione e coinvolgimento del cliente
  Uno dei maggiori vantaggi dei Big Data nel marketing è la possibilità di offrire esperienze personalizzate per i clienti. Analizzando i dati, le aziende possono creare campagne marketing mirate, consigliare prodotti pertinenti e offrire promozioni personalizzate. Questo livello di personalizzazione favorisce relazioni più solide, aumenta la fidelizzazione e stimola il coinvolgimento generale dei clienti. 

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