Le 5(+2) V dei Big Data

Il Volume, la Varietà e la Velocità dei Big Data sono importanti, ma quali altre caratteristiche hanno queste informazioni? Scoprilo!

Nel primo articolo di questa serie 3(+1) numeri che non conoscevi sulla Business Intelligence abbiamo visto come la quantità di informazioni a disposizione delle aziende e delle Pubblica Amministrazione stia aumentando velocemente. Ma che caratteristiche hanno questi dati? Come si identificano? Che cosa hanno di riconoscibile e in comune tutti questi database? Come per le pietre preziose dove ci sono le 4 C per valutare le caratteristiche, ad esempio, di un diamante, in questo campo abbiamo le 5 V ! Scelte sicuramente per essere facilmente ricordabili queste 5 V non sono sempre state 5 ma in una prima fase 3, poi 4 e quindi finalmente 5! Ciò non toglie che magari prossimamente non diventino 6 o 7 …

Vediamole assieme:

Volume: Sicuramente la prima e più significativa, i numeri relativi li abbiamo già visti, ma se non siete ancora convinti delle dimensioni coinvolte e non riuscite a visualizzare praticamente ciò di cui stiamo parlando vi invito a visitare il sito http://onesecond.designly.com/ dove si può vedere quanto viene pubblicato, caricato, scambiato su Internet in un (1) solo secondo! Attenzione la visione di tali dimensioni ha un effetto lievemente ipnotico, siete avvertiti!

Velocità: Con questo termine ci si riferisce alla velocità con cui vengono prodotte e memorizzate le informazioni. Si parla anche di velocità di raccolta che diventa (spesso) maggiore della possibile velocità di analisi. Qui non si tratta di aumentare semplicemente le caratteristiche del computer che deve elaborare questa mole di informazioni, ma proprio di un nuovo tipo di problema che coinvolge strategie nuove per poter elaborare quasi, o tendente a, in tempo reale le informazioni via via che queste si materializzano.

Varietà: Abbiamo già accennato al fatto che la provenienza dei dati può essere la più varia come ad esempio di provenienza interna o esterna, dai social. I dati social hanno la caratteristica di essere a bassa strutturazione e cioè difficilmente inquadrabili con le tradizionali tecniche di organizzazione dei database. Pensate ad esempio a social come Instangram dove ci sono foto collegate ad hashtag con like e indicazioni geolocalizzate o a Twitter dove ci sono “solo” enormi quantità di parole e hashtag.

Variabilità: Qui a differenza del punto precedente ci si riferisce al contesto in cui è necessario analizzare le informazioni, dove le stesse parole possono avere significato opposto. Si porta spesso l’esempio della frase “Leggere il libro X” dove, se tratta da un forum di letteratura può avere una connotazione positiva, mentre se tratta da una serie di tweet relativi ad un film può essere una connotazione negativa perché, magari il film “tratto da X” non è aderente, è peggiore e così via.

Viralità: La grande velocità di produzione e soprattutto il tempo di reazione a queste informazioni rappresenta la viralità delle conseguenze che possono nascere da esse. Pensate ad un grande evento o ad una crisi e alla viralità per esempio di un hashtag che può portare a cambiare le proprie decisioni o a compiere azioni conseguenti. Ricordate per esempio la pubblicità di Twitter e il terremoto?

E infine molti ritengono necessario introdurre anche la V relativa a:

Veridicità: Ovvero l’affidabilità delle informazioni stesse e delle decisioni da essa derivanti. Il campione è rappresentativo del fenomeno che si vuole analizzare? I dati raccolti dai social sono pertinenti con la ricerca in corso o sono annacquati da altre manifestazioni in corso? Avete notato, per esempio, che perfino nelle previsioni del tempo è assegnato un “indice di affidabilità”?

A cosa servono tutte queste V? Per Valutare con attenzione e precisione  il …

Valore di questi Big Data!

Adesso che abbiamo conosciuto meglio le caratteristiche dei Big Data abbiamo visto che propongono tante nuove sfide a richiedono emergenti figure professionali per poter essere sfruttati al massimo! E tu pensi sia necessario introdurre qualche altra V?