Cosa sono i Big Data e perché sono fondamentali nell'era digitale

I Big Data, come dice la parola stessa tradotta dall’inglese all’italiano sono i “dati grandi”, cioè una grande quantità di informazioni provenienti dal Web.

Da quando internet è diventato popolare e miliardi di persone lo utilizzano, ogni azione equivale a un dato registrato.

Tutte le azioni vengono salvate, dalla più stupida alla più complessa.

Riesci a immaginare quanti dati, nel corso degli anni, siamo riusciti ad immagazzinare? 

Ma i dati da soli non sono niente, sono privi di valore.

Il vero valore sta nel saperli elaborare: i Big Data sono fondamentali nell’era digitale perché senza di essi non esisterebbero tutti i programmi che hanno facilitato la vita a noi Marketer.

Il sistema avanzato dietro alle Google Ads e Facebook Ads è stato creato proprio grazie ai Big Data e, se oggi abbiamo la possibilità di targetizzare un pubblico estremamente specifico per interessi e comportamenti, è grazie all’enorme quantità di dati presenti là fuori.

Non solo, pensa a tutti i feed dei social media… 

Se quando entri su Youtube riesci a trovare dei video che ti ispirano è merito di un quantitativo enorme di dati.

Vuoi un esempio ancora più chiaro? Allora sappi che ChatGPT non sembrerebbe così reale se la sua tecnologia non fosse stata allenata su grandissime quantità di dati.

Non esisterebbe l’era digitale che stiamo vivendo senza dati. E non esisterebbero i Big Data senza l’era digitale del 21esimo secolo.

È un ciclo che è sempre stato in crescita, perché se ci pensi, i dati possono solamente aumentare nel tempo, ma le persone ci hanno sempre fatto poco caso…

Fino a quando non si è evoluta l’AI.

Se sei completamente estraneo al mondo dell’intelligenza artificiale, sappi che abbiamo scritto una super guida che, in neanche 30 minuti, ti farà fare una panoramica generale su questa nuova rivoluzione che stiamo vivendo.

Processo di acquisizione dei dati e l'importanza delle Data Warehouse

Ovviamente i dati non nascono dal nulla, ma in base alle piattaforme seguono un processo di acquisizione ben preciso.

Alcuni programmi sono utilizzati appositamente per raccogliere dati quando accediamo a un sito o scarichiamo dei file.

Altri invece, grazie alle tecnologie dei Cookie, riescono a immagazzinare il nostro comportamento e la nostra navigazione sul web.

Immagina tutte le azioni che solamente 100 persone potrebbero fare in una settimana di navigazione su internet.

Riesci a capire che stiamo parlando di decine di migliaia di dati ogni settimana solo per 100 persone? Ora prova a immaginare quanti dati potrebbero creare miliardi di utenti. 

Nessun essere umano può immagazzinare, senza l’aiuto della tecnologia, una quantità così elevata di dati.

Ma allora dove vanno a finire? 

Una volta raccolti, il flusso dei dati si dirige verso le Data Warehouse, che in poche parole, sono una sorta di database che funge da banca dei dati.

Hai mai sentito le figure professionali come il “Data Scientist” e il “Data Analyst”?

Bene, questi professionisti lavorano quotidianamente a stretto contatto con queste tecnologie.

Ogni azienda dovrebbe avere una Data Warehouse perché i dati, un giorno, diventeranno il nuovo petrolio.

Più dati significa capire meglio il proprio pubblico, fare ads più performanti e realizzare prodotti più affini ai bisogni del nostro target.

Capisci ora l’importanza di avere un luogo dove raccogliere tutti i dati? 

Ora che abbiamo visto come i dati vengono acquisiti e perché una Data Warehouse è importante, è il momento di esplorare la connessione tra AI e Big Data.

L'Intelligenza Artificiale e il suo impatto sulla gestione dei Big Data

Dal momento in cui l’intelligenza artificiale ha iniziato a evolversi, non solo ha impattato il marketing in generale, ma anche e soprattutto l’elaborazione dei Big Data.

Se vuoi approfondire il Marketing AI sappi che abbiamo realizzato una guida approfondita su come l’AI può potenziare la tua strategia di marketing.

Il Machine Learning, una branca dell’IA che si occupa di insegnare alle macchine come apprendere i dati senza essere veramente programmate, ne è un chiaro esempio.

Infatti queste tecnologie, invece di seguire delle regole precise, si adattano e imparano autonomamente ad assimilare nuove quantità di dati.

I metodi tradizionali di analisi dei dati in confronto con le tecnologie AI, ormai non valgono così tanto.

È per questo che grazie a grandi quantità di dati, i modelli di Machine Learning possono scoprire correlazioni e pattern che non sarebbero stati individuati con metodi convenzionali.

In più, grazie alle tecnologie che permettono all’AI di imparare in maniera autonoma, queste tecnologie possono prendere nuove decisioni in modo automatico grazie all’enorme quantità di dati.

Ma non è finita qui, infatti i sistemi di Machine Learning sono progettati per essere scalati, il che significa che possono gestire grandi volumi di informazioni senza compromettere la prestazione.

Ma il Machine Learning non è l’unica tecnologia AI che ha impattato i Big Data, anche gli algoritmi hanno un ruolo chiave:

Infatti gli algoritmi IA possono essere addestrati per svolgere diverse funzioni, come la classificazione o la previsione.

Per esempio nel campo della salute queste tecnologie ci possono aiutare a identificare pazienti a rischio di sviluppare determinate malattie e suggerire terapie personalizzate in base alle caratteristiche individuali. 

Devi sapere che quando si parla di analisi predittiva (che ha l’obiettivo di prevedere i comportamenti futuri delle persone), tutto gira intorno alla quantità e qualità dei dati.

Se i dati che possediamo sono scadenti, anche gli output che riceveremo non serviranno a molto.

Questa vale in tutti i campi, sia che parliamo di sanità sia di marketing: non puoi avere delle analisi predittive efficaci del tuo pubblico se le informazioni che hai ora non sono di qualità.

Ora però dobbiamo esplorare un altro punto che ha impattato i Big Data, sto parlando del Deep Learning, ovvero quella sotto-branca del Machine Learning che si occupa di allenare le reti neurali a risolvere problemi complessi.

Se non le conoscessi, sappi che le reti neurali sono alla base del funzionamento dell’IA. 

Questa tecnologia ha rivoluzionato l'analisi dei dati, consentendo una comprensione più profonda rispetto ai metodi di analisi che venivano utilizzati 10 anni fa.

Una delle principali potenzialità del Deep Learning risiede nella sua capacità di estrarre automaticamente le caratteristiche più rilevanti dai dati.

Inoltre, grazie a queste tecnologie, che hanno reso possibile, ad alcuni programmi AI, di comprendere la nostra lingua abbiamo a disposizione dei software capaci di analizzare testi, comprenderne il significato, tradurlo e persino crearne di nuovi. (Ti basti pensare a ChatGPT o Bard)

Non solo il Deep Learning sfrutta i dati per comprendere il linguaggio umano, ma riesce a elaborare anche immagini, video e soprattutto audio, rendendo possibile la creazione di prodotti come Alexa di Amazon e Siri di Apple.

Ma anche la creazione di tool basati sull'AI che permettono di creare immagini attraverso l'utilizzo di prompt, come Midjorney e Dall-E.

Ora ci tocca analizzare un ultimo punto di grande impatto tra l’AI e i Big Data, sto parlando del Cloud Computing.

Quando parliamo di Cloud Computing ci stiamo riferendo a tecnologie in grado di archiviare, gestire e processare grandi dataset senza dover investire in costose infrastrutture locali.

Due esempi lampanti sono Amazon Web Services e Google Cloud: due soluzioni che permettono alle piccole e medie imprese di poter gestire e archiviare numerose quantità di dati a basso costo.

Quando si parla di Big Data ci viene spesso facile pensare che stiamo discutendo di qualcosa che solamente le grandi aziende possono sfruttare, ma in realtà, le tecnologie di Cloud Computing ci dimostrano che non è così.

Anche le aziende più piccole e giovani possono sfruttare il nuovo petrolio a loro vantaggio: i Big Data.

Ma quali sono effettivamente i vantaggi e i benefici di avere queste tecnologie e sfruttare i Big Data?

È il momento di scoprirlo… 

Benefici e vantaggi nell'utilizzo dell’AI nell’ambito dei Big Data

I benefici e i vantaggi nello sfruttare i Big Data grazie all’AI non sono esclusivamente accessibili alle aziende multimiliardarie, ma anche e soprattutto alle piccole-medie imprese italiane.

Ecco alcuni dei principali benefici e vantaggi:

• Il super potere di analizzare grandi quantità di dati rapidamente e in modo approfondito a basso costo.

• Riuscire a identificare pattern nascosti e nuove tendenze tra i numerosi dati riguardanti i comportamenti del proprio pubblico.

• Prevedere, anche solamente parzialmente, le azioni future del proprio pubblico per avere una visione chiara sul futuro dell’azienda e su come aiutare il proprio pubblico nel migliore dei modi.

• Ottimizzare le decisioni aziendali per dirigere il proprio business verso nuove opportunità

• Automatizzare i processi più noiosi e ripetitivi in modo tale da risparmiare tempo e risorse

• Trovare nuovi modi per personalizzare ancora di più l’esperienza utente, le offerte e i servizi per potenziare l’efficacia del nostro marketing grazie alle numerose intuizioni che grosse quantità di dati ci possono portare.

• Riduzione dei costi operativi grazie alla veloce analisi ed elaborazione dei dati che l’IA è in grado di fare per te.

Le principali applicazioni della combinazione Big Data e Intelligenza Artificiale

Nel corso di questo articolo abbiamo visto alcune applicazioni della potente combinazione Big Data e AI.

Una di queste era l’ambito medico: in futuro, e già da oggi in molti paesi, i medici utilizzano determinate tecnologie per capire i numerosi dati che un paziente accumula nel tempo.

Tutto questo per identificare possibili malattie future o trattamenti personalizzati da fare in determinati casi. 

Un’altra applicazione dei Big Data e l’AI è, ovviamente, il Marketing: i Big Data, per esempio, ci permettono di targetizzare un pubblico specifico e analizzare il sentimento delle persone sui social media.

In più i Big Data ci possono aiutare a personalizzare le nostre offerte e a fare ricerche di mercato più accurate, sia nel presente sia i loro possibili comportamenti futuri.

Conoscere le strategie per fare un’accurata ricerca di mercato è fondamentale per riuscire ad avere successo in qualsiasi lavoro o mercato.

Qui di seguito ecco un video tratto da Business Genetics dove Dario Vignali ed Elio Amato ti mostrano come fare una ricerca di mercato nel dettaglio.

Un’altra applicazione della combinazione Big Data e AI è quella del customer care.

Devi sapere che i chatbot sono uno strumento fondamentale per chi si occupa di customer care perché ti permettono di interagire con il tuo pubblico senza sprecare risorse.

Se non investi nel customer care non avrai modo di conoscere davvero i bisogni del tuo pubblico.

Per questo I chatbot ti danno la possibilità di ricevere feedback dai tuoi clienti in maniera automatica per continuare a migliorare i tuoi prodotti e servizi prosperando nel tempo. 

Un altro grande campo in cui queste tecnologie vengono applicate è la scienza.

Questa materia in centinaia di anni ha raccolto milioni di dati, pertanto chi, se non l’IA può aiutare ad analizzare ed elaborare i Big Data di qualcosa di così complesso?

Infatti queste tecnologie possono fare numerose simulazioni avanzate che potrebbero portare alla scoperta di nuove conoscenze scientifiche.

Infine, un ultimo esempio di cui vogliamo parlarti che ci fa capire quanto AI e Big Data siano collegati, è il nostro buon Elon Musk.

Di preciso stiamo parlando di una delle sue aziende più di successo, Tesla: infatti, se nelle sue macchine è presente un sistema di guida autonomo, tutto questo lo dobbiamo ai dati e all’AI.

Più macchine attivano quel sistema, più dati Tesla raccoglie e più dati possiede, meglio l’AI elaborerà, grazie al Machine Learning e Deep Learning, nuovi modi per migliorare il programma.

Insomma, l’AI non esisterebbe senza i Big Data.

Ma più di ogni altra cosa, devi sapere che esistono tanti altri campi di applicazione di queste due tecnologie come:

• L'agricoltura: stanno nascendo dei nuovi macchinari per aumentare l’efficienza dei campi coltivati grazie alla combinazione di tecnologia, AI e Big Data.

• Il trasporto: in alcune città stanno sfruttando i Big Data e l’AI per migliorare i propri sistemi di trasporto come metropolitane sotterranee o piste pedonali.

• La logistica: organizzare magazzini e intere fabbriche è un compito che può essere semplificato grazie all’AI e ai Big Data.

Conclusione

Siamo arrivati alla conclusione di questo deep dive nel mondo Big Data e Intelligenza Artificiale.

Non possiamo sapere come in futuro le due tecnologie si svilupperanno, ma quello di cui possiamo essere certi è che cambieranno le nostre quotidianità e saranno sempre legate tra loro.

Un giorno, forse non troppo lontano, anche e soprattutto le aziende più piccole potranno sfruttare i Big Data quanto le big company a un costo quasi nullo. 

Una cosa è certa, nel nostro futuro da Marketer i dati stanno diventando sempre più i protagonisti e, conoscere le tecnologie AI meglio dei nostri competitor, sarà fondamentale per continuare a prosperare come Brand e Freelance.

Se fossi interessato a fare un passo più in profondità e metterti in gioco, dopo la prima edizione di AI4Marketers, il nostro corso su come utilizzare ChatGPT e le tecnologie Open AI per potenziare il tuo lavoro, stiamo già pensando di lanciare la seconda edizione.

Per non perderti nessuna novità, iscriviti alla lista d’attesa e sarai il primo a essere avvisato quando riapriremo le porte.

Qualunque sarà la tua decisione ti ringrazio per aver letto fino a questo punto.

Alla prossima