Ultimo aggiornamento 4 anni fa
Attraverso la tecnologia produciamo una miniera di dati da saper raccogliere e gestire, leggere e interpretare che oggi chiamiamo Big Data.
In un solo giorno nel mondo si caricano miliardi di foto e di testi sui social network, quasi 100 terabyte di dati ogni 24 ore solo su Facebook; e dai computer vengono spedite almeno 300 milioni di e-mail. Questa enorme massa di informazioni digitali ha un nome, Big Data. Sono i dati che girano sui laptop o sugli smartphone, che vengono archiviati nei server aziendali o che passano nelle reti telematiche per transazioni economiche.
I Big Data sono informazioni con un alto valore commerciale. C’è chi le raccoglie, chi le vende e chi le compra perché rappresentano una chance di guadagno e possono diventare una risorsa per prendere delle decisioni con maggiore consapevolezza. Basta capire come usarle.
La dimensione dei Big Data
La crescita e l’accessibilità esponenziale di dati informatici non sono una novità. I primi ad avere avuto bisogno di processare grandi quantità di informazioni sui loro esperimenti sono stati i fisici del CERN, l’organizzazione europea per la ricerca nucleare, negli anni 60. Per lungo tempo i risultati di quei test sono stati archiviati in computer che occupavano stanze grandi quanto un edificio. Dunque, non solo era necessario spazio, ma è stato difficile anche mettere a disposizione quelle informazioni.
Basti pensare a quegli studiosi costretti a recarsi alla sede del CERN a Ginevra per connettersi agli archivi ed elaborare i dati.
Tra la fine degli anni 70 e l’inizio degli anni 80, però, la tecnologia ha subito una rivoluzione fondamentale. Potenti processori sono diventati sempre più piccoli fino addirittura a poter stare su un tavolo. Contemporaneamente la memoria e la capacità di calcolo sono diventate più grandi. Poi, nel 1991 proprio al CERN il ricercatore Tim Berners Lee ha definito il protocollo che permise una lettura ipertestuale e multimediale dei dati e consentì alla rete di processare immagini e testi. Il Web come lo conosciamo oggi.
La comunità scientifica ha risolto così molti problemi e ha regalato al mondo strumenti di condivisione e di comunicazione.
Oggi
Negli ultimi vent’anni le tecnologie sono diventate sempre più piccole, economiche e portatili e addirittura indossabili. La loro potenza è cresciuta e la loro diffusione nelle case si è moltiplicata. Nel frattempo, satelliti e reti telematiche hanno connesso l’intero pianeta.
Oggi un solo individuo con un semplice smartphone è in grado di produrre, elaborare e ricevere una quantità di Big Data per i quali un tempo ci sarebbe voluto un intero centro di ricerca.
Informazioni sulla posizione geografica, sulle relazioni amicali, sullo stato di salute, sulle scelte di consumo, sui gusti e sulle preferenze e persino informazioni sulle nostre opinioni personali. Siamo diventati i più grandi, anche se inconsapevoli, fornitori di dati. Saperle raccogliere ed elaborare è una scelta che nasconde dei rischi, ma può diventare il più formidabile strumento per migliorare il nostro mondo, per esempio nell’organizzazione della sanità pubblica o nella sostenibilità dei processi industriali.
Per la maggior parte delle aziende l’applicazione dei Big Data si traduce nell’implementazione del Machine Learning, campo dell’Artificial Intelligence (Deep Learning, Online Learning, Model Prediction).
È già ampiamente presente nella nostra vita, dai filtri antispam al riconoscimento vocale. Un algoritmo di questo genere esplora i dati per dedurne correlazioni, pattern e quindi modelli predittivi: la macchina osserva un determinato campione di dati e ne ricava delle regole per prevedere il comportamento delle persone anche attraverso il riconoscimento delle immagini.
