Al giorno d'oggi è impossibile prendere in mano un giornale o una rivista senza leggere dei tremendi cambiamenti che stanno per abbattersi sulla nostra società. Non stiamo parlando del cambiamento climatico o dello Stato di sorveglianza, ma di qualcosa che promette di migliorare le nostre vite: parliamo dei Big Data.
Prima di tutto, un po' di chiarezza su ciò a cui ci riferiamo esattamente quando parliamo di Big Data. Stiamo parlando dell'uso moderno di supercomputer estremamente potenti per archiviare e analizzare enormi quantità di dati su scala macro. Sebbene l'uomo abbia quasi sempre raccolto dati, fino a poco tempo fa non aveva gli strumenti per analizzarli senza un enorme dispendio di energie. I dati dovevano essere setacciati a mano, i calcoli elaborati su carta e infine compilati insieme, il tutto in uno sforzo coordinato così complicato da essere di fatto impossibile. Anche dopo l'invenzione dei computer, ci sono voluti decenni prima che fossero abbastanza potenti e in grado di immagazzinare abbastanza informazioni da rendere possibile l'analisi di questi enormi insiemi di dati. Anche dopo lo sviluppo di computer sufficientemente potenti, non erano alla portata di tutti, tranne che di quelli con le tasche più profonde. Venivano chiamati "supercomputer" per differenziarli da quelli utilizzati da tutti gli altri.
Ma siamo nel bel mezzo di un mare di cambiamenti: per la prima volta nella storia, l'analisi di questi vasti archivi di dati non solo è possibile, ma è anche accessibile e fattibile per l'azienda media. Questo accesso promette di cambiare il nostro modo di vivere. Benvenuti nell'era dei Big Data.
Una delle prime storie di successo dei Big Data è quella dello sport
Tenendo presente l'ossessione che gli appassionati di sport hanno per le statistiche di ogni tipo, sembrerebbe naturale che sia uno dei primi luoghi di applicazione dei Big Data. Ci sono tutti gli ingredienti: i dati ci sono e sono facilmente accessibili, c'è molto interesse per l'argomento e ci sono anche molti soldi in ballo. E alla fine è successo nel baseball (la storia è poi diventata la base dell'acclamato film Moneyball).
Ma il baseball non è l'unico luogo in cui i Big Data possono trovare applicazione, anzi, l'hockey è un altro sport in cui ha iniziato ad avere un grande impatto. Scienziati come Aaron Clauset hanno stravolto molte "regole" sportive del passato. In un articolo pubblicato in open access su EPJ Data Science, Clauset ha sfatato l'idea consolidata del "momentum", il concetto secondo cui i giocatori e le squadre hanno "strisce calde" durante le quali vengono segnati molti punti in rapida successione. Clauset ha scoperto che si tratta di poco più di una scelta casuale: le persone vedono schemi nelle foglie di tè.
Ma questo non significa che i Big Data non possano essere utilizzati in modo produttivo dagli allenatori. In un seminario del 2013 sulle applicazioni dei Big Data all'hockey, tenutosi a Toronto , sono stati individuati diversi modi in cui gli allenatori possono utilizzare i dati dei loro giocatori per migliorare il loro gioco. Utilizzando un'analisi complicata, è possibile assegnare ai giocatori valutazioni diverse in base a caratteristiche particolari, come la capacità di giocare in una determinata posizione. Questo può aiutare gli allenatori a scegliere dove (e quando) schierare un giocatore per massimizzare le sue possibilità di segnare. Sebbene la maggior parte degli sport sia stata più resistente alla rivoluzione dei Big Data rispetto al baseball, è solo questione di tempo prima che tutti gli sport organizzati adottino questi metodi di analisi dei dati.
Dati: Meglio di una sensazione istintiva su qualcuno
Uno dei punti di forza dei Big Data è la capacità di determinare relazioni tra fattori apparentemente non correlati. Un altro settore in cui i dati hanno la possibilità di rivoluzionare il modo in cui vengono condotti gli affari è quello del reclutamento. Il settore del recruiting si occupa di tutti i tipi di metriche di successo, dal reperimento dei talenti alla fidelizzazione dei dipendenti. Un esempio utile è quello di Gate Gourmet, un'azienda di catering per il settore aereo. Uno dei suoi analisti delle risorse umane ha notato che il personale dell'aeroporto O'Hare di Chicago registrava un tasso di turnover del 50% e si è messo a cercarne la ragione. Da un'analisi approfondita è emerso un forte legame tra il turnover dei dipendenti e il tempo trascorso per recarsi al lavoro; Gate Gourmet è riuscita a modificare le proprie strategie di assunzione per trovare lavoratori più vicini all'aeroporto e a dimezzare il tasso di turnover.
Vedere la foresta per gli alberi
Per certi versi, la gestione forestale, con la sua attenzione alle tendenze e alle relazioni a lungo termine, ha anticipato i Big Data. Ma a quei tempi gli scienziati erano costretti a fare i conti con le astrazioni e le previsioni dovevano essere adattate a regioni specifiche o addirittura a foreste specifiche. Oggi i forestali possono ottenere informazioni basate su strumenti generali semplicemente inserendo i dati della propria foresta. Il software può tenere conto dei tipi di alberi, dei diversi tassi di crescita, dei climi, delle condizioni meteorologiche e di molte altre variabili, e può prevedere i risultati per anni, decenni o addirittura secoli. Questa analisi ha dimostrato il suo valore grazie alla capacità di identificare le aree ad alto rischio di incendi boschivi pericolosi o addirittura di collasso ecologico. Proprio così: I Big Data possono persino salvare vite umane.
Un impatto salutare
Non sorprende quindi che uno dei settori più importanti in cui i Big Data influenzeranno il futuro sia quello dell'assistenza sanitaria. Finalmente gli scienziati hanno accesso a statistiche anonime su milioni di persone, fornendo (con le dovute analisi) uno sguardo impareggiabile sui dettagli della vita delle persone e i modi in cui questo può aiutare sono molteplici. Un esempio recente è stato pubblicato sul Journal of American Medical Informatics Association, che ha analizzato le ricerche delle persone su Google per identificare un'interazione farmacologica precedentemente sconosciuta. Hanno scoperto che le persone che cercavano sia la paroxetina (un antidepressivo) sia la pravastatina (un farmaco per il colesterolo) avevano maggiori probabilità di cercare i sintomi dell'iperglicemia, un collegamento che è stato poi stabilito in uno studio.
Big Data: Grandi conclusioni
Questi quattro esempi sono solo la punta dell'iceberg. In realtà, ovunque si guardi, ci sono processi che possono essere migliorati grazie all'applicazione dei dati, che si tratti di calcolatori di prestiti aziendali gratuiti o di statistiche avanzate sull'hockey. Qui abbiamo trattato solo alcuni settori in cui il suo impatto si farà sentire, ma la vera domanda potrebbe essere: dove i Big Data non cambieranno tutto?
Nick Rojas è un consulente aziendale e scrittore che vive a Los Angeles e Chicago. Da oltre vent'anni è consulente di piccole e medie imprese. Ha contribuito con articoli a Visual.ly, Entrepreneur e TechCrunch. È possibile seguirlo su Twitter @NickARojas o all'indirizzo [email protected].
