Analisi predittive e Event Stream Processing con la Big Data Analisys

Le nuove tecnologie a disposizione ci portano a fare sempre più affidamento a sistemi che generano dati: lo smartphone, la TV e addirittura le automobili. Tutti i dispositivi di nuova generazione che beneficiano di una connessione internet generano dei dati.

Quanti? A rivelarlo è uno studio de Il Sole 24 Ore che sottolinea come nel 2025 potrebbero essere prodotti oltre 450 exabytes al giorno di dati e informazioni, ovvero più di 200 milioni di DVD in un solo giorno.

Il vantaggio di sapere già ciò di cui avrai bisogno

La Big Data Analisys - analisi della grossa quantità di dati - diventa così fondamentale in un mercato in continua evoluzione e che cerca non solo di offrire sempre di più ai propri clienti, ma che addirittura può prevenirne le scelte senza però andare incontro a pericolose violazioni della privacy.

E’ il caso di Amazon, il noto marketplace di Seattle che, attraverso l’analisi dei dati in tempo reale, riesce a spedire i propri prodotti in 24 ore. La logistica viene infatti organizzata attraverso il risulto di elaborati algoritmi che permettono di capire quando e dove potrebbero essere ordinati alcuni tipi di prodotti.

Come possono essere utilizzati i dati?

I metodi di elaborazione dell’enorme flusso di dati che viene generato ogni giorno sono sostanzialmente due. Il primo, indicato con data batch processing, prevede una raccolta di un certo quantitativo di informazioni digitali che verranno poi analizzate in un secondo momento.

Il secondo metodo invece prevede un’analisi in tempo reale ed è meglio conosciuto come event stream processing. E’ proprio quest’ultima tecnica la più utilizzata dalle multinazionali e che potrebbe aprire la strada verso un nuovo modo di gestire, elaborare ed interpretare i dati.

ESP - Event Stream Processing

Per capire di cosa si tratta, cerchiamo di semplificare al massimo il concetto, analizzandone ogni singola parola:

• Event – viene così definito qualsiasi tipo di azione che può essere registrata. Include delle informazioni sul tipo di attività, sul tempo necessario per il suo completamento, il luogo in cui si è svolto e la ragione.
• Stream – indica il costante flusso di eventi che si susseguono e producono dei dati nel corso del tempo. Per una società che si occupa di vendita, ad esempio, sono 3 le voci principali: gli ordini dei clienti, la ricezione del pagamento e l’evasione dell’ordine.
• Processing – è l’atto finale di analizzare tutti i dati acquisiti in maniera così veloce da essere praticamente istantanea. L’obiettivo è cercare delle relazioni tra gli eventi, che possono avvenire per una causa temporale o generati da cause esterne.

Big Data Analisys: come funziona l’analisi dei dati in tempo reale

Il vantaggio di analizzare dei dati in tempo reale consiste innanzitutto nella possibilità di non dover salvare e immagazzinare l’enorme mole di dati in ingresso. In questo modo il sistema non deve memorizzare la maggior parte degli eventi in maniera dettagliata, potendo così risparmiare molta memoria.

Altro vantaggio dell’ESP sta nel poter ricevere dei dati così da creare dei modelli predittivi e generare statistiche e regole che colleghino i vari eventi registrati. Ciò ovviamente richiede degli algoritmi molto complessi e dei sistemi che possano interagire in maniera molto veloce con i big data in ingresso.

Alcune caratteristiche dell’analisi ESP

L’analisi dei dati in tempo reale è una soluzione che permette di interagire con enormi quantità di dati ed informazioni raccolte, con la possibilità di filtrarli, raggrupparli in categorie o di cancellarli prima ancora che questi siano memorizzati.

E’ un sistema che permette di rispondere in tempo reale e in maniera continua a quelle che possono essere delle nuove esigenze di mercato o dei trend in fase di formazione. Ciò diventa determinante per tutte le grandi società che si occupano non solo di vendita ma anche di offrire dei servizi ai privati o alle aziende.

L’analisi dei dati in tempo reale permette, quindi, di essere i primi a proporsi per una novità e di poter battere la concorrenza sul tempo. Sono tantissime le potenzialità di questo settore, su cui oggi si sta iniziando a lavorare davvero tanto, ma ci sono già alcuni settori in cui il suo utilizzo diventa sempre più importante.

Negli e-commerce, nell’individuazione delle frodi, nel settore salute e benessere, nella stima dei prodotti e delle tendenze di mercato, nell’intelligence e nella logistica, come Amazon ha già iniziato a fare da qualche anno.

Chi utilizza l’analisi in tempo reali oggi?

Oltre ad Amazon, ci sono altre grandi società che si servono di questo potente strumento di Big Data Analisys.

• Uber ad esempio sfrutta la tecnica ESP per i servizi di intrusione e sorveglianza.
• La principale compagnia di trasporti inglese, la TFL London, utilizza l’analisi dei dati in tempo reale per monitorare il flusso veicolare e per gestire in maniera più intelligente il sistema dei trasporti.
• Augment Sport la utilizza per processare ed elaborare i dati delle partite di calcio in tempo reale.
• La ESP viene utilizzata inoltre da molte aziende che si occupano di ingegneria geo-spaziale.

Conclusioni

Non sono ancora tante le società che si servono di questo interessante sistema di analisi ed elaborazione dei dati. Sono richiesti algoritmi e sistemi di hardware di cui non tutti dispongono. In tanti però sono convinti che questo tipo di lavoro diventerà in futuro sempre più importante, soprattutto considerando l’aumento esponenziale che sta avendo e che avrà in futuro la generazione di dati e di informazioni.