Oggi la sfida delle organizzazioni è creare informazione, innovazione e valore a partire dai Big Data. I Dati, infatti, sono l’energia vitale che alimenta tutti i processi aziendali, i progetti e le strategie.

 

L’importanza dei Big Data

Il mercato odierno si caratterizza per la sua destabilità, da una parte dovuta alla rapidità con cui si sviluppano nuove tecnologie e, dall’altra, dovuta alla competizione sempre più crescente che porta i mercati alla saturazione. Ne consegue che per riuscire ad emergere, le aziende devono continuamente innovarsi e stare al passo con i tempi.

Con lo sviluppo di nuovi dispositivi, modi di interagire tra persone e macchine, la mole di dati a disposizione delle organizzazioni è cresciuta a dismisura. Analizzare quest’enorme mole di dati porterebbe a una nuova conoscenza in grado di guidare le aziende verso decisioni più consapevoli. Non è un caso, infatti, che le forze di mercato stiano premiando le organizzazioni che utilizzano i Big Data e si fanno guidare da essi. Tuttavia, per raggiungere risultati positivi le organizzazioni devono essere in grado di raccogliere e usare i dati in modo strategico.

 

Le V dei Big Data

Nel 2021 Douglas Laney creò il “Modello delle 3V” in cui descrisse le tre caratteristiche principali dei Big Data. La prima sta per volume ed indica l’enorme dimensione dei dati generati e raccolti. La seconda riguarda la varietà dei dati raccolti che possono avere diverse forme ed essere strutturati, semi-strutturati o non strutturati come ad esempio testi, pagine web, video e audio. L’ultima fa riferimento alla velocità con cui i dati vengono generati.

A queste 3 V se ne sono aggiunte altre negli anni. La quarta V è la veridicità, cioè la qualità e significatività dei dati raccolti e/o elaborati. Poi ci sono la valenza e la visualizzazione. La prima indica il grado di connessione del dato con altri dati e la visualizzazione, mentre la seconda la necessità di riassumere in maniera visuale e facilmente interpretabile i dati più rilevanti e la conoscenza estratta da essi.

 

La grande sfida dei Big Data

La maggior parte dei Big Data sono in forma non strutturata perché scritti in linguaggio umano (o naturale), di difficile comprensione per le macchine. Ecco quindi che iniziamo ad accumulare dati destrutturati che il software non sarà in grado di classificare e di conseguenza, non potrà restituire dati che diventino informazioni utili a costruire le nostre strategie di business. Per ovviare a questo limite, negli ultimi anni sono stati creati e perfezionati algoritmi di Natural Language Processing (NLP).

 

Natural Language Processing e Clusterizzazione Semantica

L’NLP è una branca a cavallo tra Intelligenza Artificiale e Linguistica. È volta a far interpretare e comprendere alla macchina il linguaggio naturale, con l’obiettivo di trasformare dei testi scritti in dati ben strutturati e classificati, su cui svolgere successive analisi volte a creare valore per l’organizzazione. Possiamo intuire la complessità di tale processo date le continue mutevolezze del linguaggio umano. I dati devono essere analizzati anche dal punto di vista semantico, capendo il significato delle singole parole e la relazione tra esse.

La Clusterizzazione Semantica è quel processo che permette alla macchina di suddividere le parole in cluster a seconda del loro contenuto semantico. In altre parole, prende dati destrutturati e li struttura e classifica in modo che la macchina riesca a restituire informazioni utili. Grazie ad essa, per esempio, possiamo usufruire dei servizi di Sentiment Analysis per i contenuti sul web, o possiamo rendere più veloci i processi di recruiting e people management nel campo delle Risorse Umane.

In conclusione, non basta raccogliere dati non curandosi del metodo di raccolta e pensando che accumularne in grandi quantità sia sufficiente a creare valore. Perché essi portino valore all’organizzazione sono necessari gli accorgimenti qui sopra descritti.

 

Le soluzioni di Pragma Etimos

Sviluppiamo modelli di dati strutturati e classificati (Intelligence Data Table) frutto di anni di innovazione in campo semantico e li usiamo come base per la costruzione di modelli neuronali, collegamenti territoriali e analisi semantiche. Ricaviamo così informazioni da dati destrutturati, creandone relazioni e classificandoli in modo che siano riutilizzabili in modo analitico e strategico.

Vantaggi:

  • Dati fruibili di qualità
  • Database arricchito
  • Strategie basate su analisi di dati coerenti e completi
  • Riduci tempi e costi

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