Ultimamente, qualunque sia il tuo settore, potresti aver sentito parlare dell'importanza dei dati e più in generale dei Big Data. Secondo le statistiche, il mercato dei big data e dell'analisi vale 208 miliardi di dollari all'anno, con una crescita complessiva stimata del 13%. Grand View Research prevede che il mercato dei "data as a service" varrà $ 15 miliardi all'anno, con un tasso di crescita di circa il 25%. Si tratta quindi di un mercato che muoverà più di un trilione di dollari in meno di 5 anni.
Sappi che con i dati, le organizzazioni cercano di migliorare i propri prodotti, servizi o attività, realizzando notevoli profitti e un ritorno sull'investimento (ROI).
Gli inizi dei Big Data?
L'idea dei Big Data è stata creata dalla NASA negli anni '1990 e mirava a mescolare tutti i tipi di informazioni generate nei database esistenti dell'agenzia. L'obiettivo era progettare un'intelligenza in grado di estrarre e interpretare queste informazioni, ma la piena implementazione era impossibile a causa dei limiti tecnologici dell'epoca. Successivamente, questa intelligenza è stata chiamata Data Analytics.
Fu l'inizio dell'esecuzione di calcoli complessi in statistica, probabilità, ingegneria e altre analisi matematiche che, fino ad allora, erano state eseguite solo manualmente o, con l'aiuto di alcune di queste cifre, da elaboratori estremamente lenti.
Da allora, l'analisi dei dati ha continuato ad evolversi. Tutto è cambiato radicalmente, soprattutto negli ultimi anni, con la trasformazione digitale e il cloud computing, che si è innovato potendo finalmente archiviare un volume gigantesco di informazioni generate da internet e altri mezzi.
Cosa significano davvero i "grandi" dati
I dati sono sempre stati preziosi, ma non sono mai stati così abbondanti. Entro il 2024 produrremo circa 180 zettabyte (180 trilioni di gigabyte) di dati ogni anno. Ma cosa sono esattamente i dati? E perché le aziende dovrebbero preoccuparsi di tutti quei petabyte (1 petabyte = 1 quadrilione di byte)? Il valore dei dati deriva dalla sua capacità di dirti qualcosa che non sai già. Richiede una serie di informazioni e consente scoperte che prima non sarebbero state possibili. In poche parole, i dati trasformano le tue conoscenze esistenti in nuove conoscenze. E i dati non sono solo un tipo di cose. Esistono molti tipi diversi, ognuno con i propri casi d'uso a seconda delle dimensioni o delle dimensioni.
Quando i Big Data penetrano nel settore del vino e degli alcolici
I dati che le aziende raccolgono – sui loro clienti, le loro vendite, i loro prodotti, ecc. – sono tradizionalmente molto preziosi. Con i progressi tecnologici, sempre più aziende inizieranno a utilizzare grandi quantità di dati per prendere decisioni. L'industria del vino è tradizionalmente rimasta indietro rispetto ad altri settori per quanto riguarda l'utilizzo dei dati. Le grandi aziende vinicole acquistano enormi set di dati e li pagano migliaia di dollari al mese, senza comprendere appieno cosa ne ricavano o come possono migliorare ciò che stanno facendo in base ai risultati di quei set di dati. Ma grazie a siti come Wine-Searcher, WineAccess e Wine-searcher, le aziende stanno iniziando a raccogliere i propri big wine data dai consumatori di tutto il mondo.
Perché e in che modo i dati aiutano le aziende?
Parliamo spesso di dati come grandi, piccoli, strutturati o non strutturati. Sebbene queste siano distinzioni importanti per assicurarti di raccogliere e organizzare i tuoi dati in un modo che abbia senso per te, non sono davvero ciò che rende i tuoi dati grandi. La vera chiave dei Big Data ha a che fare meno con la dimensione dei set di dati che con il loro volume – che può essere piccolo, ma non trascurabile – così come la loro velocità (quanto velocemente cambiano) e varietà (i tipi diversi formati in cui loro esistono).
Questa capacità di elaborare grandi volumi di informazioni nel tempo offre alle aziende un'opportunità senza precedenti di analizzare le tendenze sulla base di dati reali e aggiornati. In breve, le aziende oggi hanno più dati che mai nella storia. Ma solo perché ci sono più dati non significa necessariamente che ci siano dati migliori. Solo perché ho tutti i miei amici su Facebook non significa che sappia tutto di loro e questo non fa di me il loro migliore amico.
