Big Data: il problema è la gestione delle informazioni, non lo storage

Il termine ‘Big Data’ è tra i più in voga del momento, accanto a cloud, analytics e mobile. E gran parte del dibattito si è finora focalizzato sullo storage. In passato erano in molti a ritenere che quella dei Big Data fosse solo una problematica legata all’archiviazione. Le aziende si domandavano se in futuro sarebbero state in grado di far fronte alle esigenze di storage dei dati da esse generati. Sebbene la capacità sia importante - e le aziende devono fare in modo di essere preparate per ogni necessità futura - il vero problema dei Big Data non è lo storage, ma la gestione delle informazioni.

Una strategia di gestione delle informazioni lungimirante consente alle aziende di categorizzare e analizzare i dati. Un buon esempio può essere offerto dal settore bancario dove migliaia di transazioni vengono elaborate e archiviate ogni secondo. Ai primordi dell’home banking si potevano visualizzare solo le transazioni più recenti sullo schermo del proprio computer. Chi voleva dare uno sguardo a operazioni un po’ più datate, diciamo di tre settimane prima, doveva fare riferimento all’estratto conto cartaceo. Oggigiorno diverse banche offrono la possibilità di andare parecchio indietro nel tempo ed effettuare ricerche molto approfondite. Anche le applicazioni di home banking stanno contribuendo a semplificare la vita di chi è in cerca di qualsivoglia informazione finanziaria. Più una banca - o un altro istituto finanziario -  è in grado di fornire queste informazioni specifiche relative agli utenti,  più si differenzia sul mercato. È ovvio che si tratti di una questione di marketing piuttosto che di tecnologia. Gli e-commerce di successo applicano gli stessi principi: utilizzano i dati relativi alle transazioni per offrire servizi, intrattenimento e per interagire coi propri clienti. Usano dati statici e li trasformano in informazioni di valore tramite il loro riutilizzo.

Potenziale
Molte aziende ora guardano ai Big Data, in quanto ne comprendono il potenziale. Secondo l’istituto di ricerca Gartner [1],  i progetti sono molti, ma sono pochissime le aziende che hanno compiuto passi concreti verso implementazioni reali. Prima di tutto si deve determinare quali dati possono offrire valore aggiunto all’azienda. Più facile a dirsi che a farsi. Ce ne sono molti da esaminare e trovare le “gemme” può risultare complicato. Nonostante tutto, questo è senza ombra di dubbio il primo step in ogni strategia di Big Data.

Le aziende devono in seguito scegliere il tool di analisi appropriato per la determinazione degli andamenti dei dati, per esempio i trend sull’impatto di una specifica campagna di marketing o di customer service.  Con questi strumenti i dati vengono analizzati e le informazioni raccolte possono essere utilizzate per il miglioramento dei processi di business.

Tecnologia in evoluzione
Da sempre la grandi aziende non solo hanno un volume maggiore di dati da analizzare, ma anche di risorse da investire in questo processo. Questa tecnologia è tuttavia in rapida evoluzione e di conseguenza l’analisi e l’individuazione dei trend non sono più appannaggio esclusivo delle grandi aziende. Anche le organizzazioni di media grandezza possono trarre benefici da essa ottenendo vantaggi da tool user friendly adatti alle loro esigenze e dimensioni.

Rodolfo Falcone
Country Manager CommVault Italia

[1] Analisi dell’indagine: “Big Data Adoption in 2013 Shows Substance Behind the Hype”