Dalla previsione delle tendenze di mercato alla scoperta di pattern nascosti nei dati, il mondo dell’analytics big data sta spingendo le aziende e le istituzioni a ripensare i propri modelli analitici.

L’analytics big data si afferma come leva strategica per ricavare valore dai dati e guidare le scelte in modo intelligente.

A breve, analizzeremo cosa s’intenda con il termine “analytics big data”, quali tecnologia lo adottano, le sfide etiche, le normative e i progetti che stanno plasmando il settore. Continua a leggere.

Indice dei contenuti

Analytics big data: cos’è e perché è strategico

L’analytics big data è il processo avanzato di raccolta, gestione e analisi di enormi volumi di dati, sia strutturati che non con l’obiettivo di generare insight utili per scelte strategiche. A differenza della tradizionale business intelligence, l’analytics big data tratta set di dati caratterizzati da volume, velocità, varietà, veridicità e valore: le cosiddette 5V dei big data.

Le principali tipologie di analytics sono:

  • analisi descrittiva: spiega cosa è accaduto;
  • analisi diagnostica: approfondisce le cause degli eventi;
  • analisi predittiva: stima cosa potrebbe accadere in futuro;
  • analisi prescrittiva: suggerisce azioni da intraprendere;
  • analytics automatizzato: consente ai sistemi di agire in autonomia.

Questo approccio è essenziale al fine di migliorare i processi decisionali, ottimizzare le risorse e anticipare in trend di mercato.

Analytics big data: un decennio di evoluzione tecnologica

Negli ultimi 10 anni l’evoluzione dell’analytics big data è stata guidata da innovazioni tecnologiche, come:

  • il framework Apache Hadoop, che ha reso l’elaborazione distribuita accessibile;
  • Apache Spark, che ha introdotto l’elaborazione in-memory e lo streaming in tempo reale;
  • la diffusione dei data lake, repository flessibili e scalabili;
  • gli algoritmi di intelligenza artificiale (AI) e machine learning;
  • l’adozione del cloud computing, che ha democratizzato l’accesso a una potenza di calcolo senza precedenti;
  • l’avvento di soluzioni di edge analytics, che elaborano i dati direttamente alla fonte.

Governance, privacy e sovranità digitale: le nuove sfide

Dal 2019 in poi l’attenzione si è spostata verso i seguenti temi:

  • governance dei dati;
  • privacy;
  • sovranità digitale.

In Europa, iniziative come GAIA-X, il GDPR e il Data Act hanno tracciato un percorso verso un utilizzo etico e trasparente dei big data.

Il nuovo paradigma impone alle organizzazioni di:

  • garantire la qualità e l’affidabilità dei dati;
  • rispettare la protezione dei dati personali;
  • favorire l’interoperabilità tra sistemi e piattaforme differenti.

Progetti europei e opportunità nell’analytics big data

L’Unione Europea (UE) sta investendo nell’analytics big data con programmi come Horizon Europe. Ecco alcuni progetti emblematici:

  • SoBigData: piattaforma europea per il social mining etico;
  • EVEREST: ambiente per l’analisi exascale su piattaforme eterogenee;
  • Extreme Data Mining: tecnologie innovative per scoprire pattern nascosti da dataset distribuiti;
  • Advanced real-time data analysis: sistemi predittivi per infrastrutture critiche;
  • Exscalate4CoV: analytics e simulazioni per accelerare la scoperta di farmaci.

Questi progetti condividono obiettivi comuni come rafforzare la competitività europea, promuovere l’open science e il riuso dei dati, sostenendo lo sviluppo di soluzioni ad alto impatto sociale. PMF Research, grazie alla sua consolidata expertise nel settore, si propone come partner tecnico per partecipare a iniziative simili (dai un’occhiata ai progetti a cui abbiamo già partecipato!).

Perché diventare partner di PMF Research

  • sviluppare idee progettuali di ricerca e innovazione;
  • co-partecipare a bandi Horizon Europe e simili;
  • applicare soluzioni analitiche avanzate in contesti reali.

Contattaci per il tuo prossimo progetto europeo

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Insieme, possiamo trasformare i dati in valore, diventando leader nell’innovazione in Europa.