Big data: luci e ombre di una nuova frontiera

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Le applicazioni dei Big Data

Per capirne la potenza, si ipotizzi che il sindaco di una città voglia sfruttare i Big Data per migliorare il trasporto pubblico. Si prendano due sconosciuti alla fermata del tram con Facebook sul proprio cellulare: già oggi è possibile che i due ricevano i suggerimenti del profilo dell’altro nella voce “persone che potresti conoscere”, visto che l’applicazione ha accesso alla geolocalizzazione del proprio Wi-Fi o rete dati internet. Se il comune acquistasse le informazioni sulla posizione delle migliaia di utenti che utilizzano i mezzi pubblici, si creerebbe un pool di dati relativo a quali persone si spostano nel tragitto casa-lavoro, con relativi orari e tempi di spostamento. Sarebbe possibile utilizzare questi dati per capire come estendere la linea del tram o della metro, l’affollamento dei mezzi su ruote, quali sconti destinare a determinate fasce della popolazione e persino predire dove e quando si timbrano meno biglietti, spedendo pochi controllori in maniera efficiente.

Potrebbe sembrare un’analogia inverosimile, ma in alcuni settori è già realtà. Le norme sulla privacy rendono molto complesso sfruttare queste informazioni, perché quando un’azienda acquista i dati di account Facebook in realtà ha accesso a un segmento ridotto di essi. Inoltre, la limitazione principale è che i dati formano un panel non strutturato, ovvero ogni utente può fornire una serie di parametri richiesti (come età, genere, orientamento politico) che però cambiano nel tempo, aggiungendone altri e modificando continuamente la tabella dati di riferimento, per cui è difficile analizzare dati “incrociati”, correlando più variabili tra di loro, nel tempo. Per fare questo, Facebook si basa sul software Apache Hadoop, un software di gestione Big Data per i propri account; tra i più conosciuti vi è anche Hana della SAP, Map’R, e Hortonworks‘ di Microsoft che forniscono servizi specifici.

I software vengono impiegati per ridurre i dati e segmentare il mercato, ovvero dividere i consumatori in varie fasce, riconducendo a ogni fascia alcune necessità del cliente e preferenze sul prodotto. Un altro utilizzo è quello di sostituire lavoro umano con lavoro automatizzato, come avviene già nel settore assicurativo, dove i prodotti vengono proposti al cliente sulla base di un software basato sui bisogni e sulle peculiarità di quest’ultimo. Il software si ritiene abbia una capacità di valutazione del rischio superiore ad un impiegato, fornendo una combinazione di prodotti più adeguata. Il settore potrebbe espandersi in futuro nei Big Data, per analizzare dati incrociati in tempo reale da più fonti, e per capire i reali rischi associati a una tipologia di utente. Nel settore della telefonia mobile, le aziende hanno impegnato i Big Data nel capire perché i clienti cambino spesso operatore: grazie alla portabilità del numero, che permette di registrare quante volte si è cambiato operatore, i “data scientist possono collegare il passaggio agli stati di Twitter, se si ha associato il proprio cellulare all’account. In base ai risultati, l’azienda cerca di analizzare gli hashtag per capire se il consumatore è insoddisfatto al momento del cambio e perché, ed infine mettere in atto operazioni commerciali (offerte, pubblicità…) per riconquistarli nuovamente. È chiaro che non sono operazioni facili: anche quando la disponibilità dei dati è completa e l’impresa è disposta a pagare cifre esorbitanti per ottenere i dati, non è detto che si ottengano conclusioni rilevanti per il proprio lavoro.

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Studentessa del corso magistrale di Economia e Finanza presso l’Università Luiss “Guido Carli” di Roma. Fa parte del coordinamento nazionale di “Rethinking Economics Italia” dal 2015, mentre prosegue gli studi in “Financial Economics”.

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