Scoprire informazioni nascoste nell'elaborazione e nell'analisi dei big data
Nel panorama digitale in rapida evoluzione, l'importanza di riconoscere e sfruttare i "dark data" inesplorati all'interno delle organizzazioni non può essere sottovalutata. Questi dati inesplorati, stimati in una percentuale enorme del 90% di tutti i dati aziendali, sono stati a lungo trascurati a causa della mancanza di larghezza di banda, capacità tecniche o del loro presunto scarso valore.
Le recenti preoccupazioni sulla privacy dei dati e le normative GDPR hanno ulteriormente sottolineato l'importanza del rispetto delle norme quando si acquisiscono nuovi dati. Con l'universo dei dati stimato in un'impressionante quantità di 44 ZB (zettabytes) entro il 2020, influenzato da nuove fonti di dati come l'Internet of Things (IoT), i rischi sono più alti che mai.
Gli strumenti di gestione e visualizzazione dei dati moderni sono emersi come attivatori cruciali, facilitando la catalogazione e l'esplorazione visiva dei dati. In risposta a questo diluvio di dati, molte imprese hanno sostituito i tradizionali data warehouse con Data Lake o architetture Lakehouse moderne. Queste soluzioni offrono una gestione dei dati più scalabile, flessibile ed economica, integrando fonti di dati diverse in piattaforme unificate come Databricks per l'elaborazione dei dati e l'analisi avanzata.
I dark data, provenienti principalmente da sensori, log e dati di transazione, possono ora essere sfruttati grazie all'utilizzo di tecnologie schema-on-read, machine learning e elaborazione in tempo reale all'interno dei Data Lake. Ciò consente l'estrazione di preziose informazioni per casi d'uso come la manutenzione predittiva, l'analisi del comportamento dei clienti e l'automazione dei processi.
Tuttavia, data la vastità dei dark data, è fondamentale evitare di generare risultati errati o irrilevanti e rispettare le normative sulla privacy dei dati. Un controllo preliminare della qualità dei dati è necessario dopo la catalogazione e l'estrazione dei metadati. Le informazioni ricavate dall'analisi dei dati devono essere mirate, raffinate e focalizzate per produrre risultati azionabili.
Il machine learning può ora estrarre e collegare i dati non strutturati con altri attributi dei dati, fornendo una visuale più completa. I dati di geolocalizzazione, un tempo considerati dark, possono essere utilizzati per prevedere gli esiti con il machine learning. Ad esempio, i log delle telecamere di sorveglianza, che erano in gran parte inutilizzati, possono ora essere utilizzati per capire i modelli di traffico e identificare i criminali.
Mentre i progressi nell'IA offrono nuovi modi per scoprire i segreti dei dark data, l'applicazione errata può portare a risultati errati o problemi normativi. Se si decide di analizzare ulteriormente i dark data, è necessario creare un caso aziendale con un obiettivo specifico, seguito da un'analisi più dettagliata e dall'implementazione della tecnologia.
In conclusione, il potenziale inesplorato dei dark data rappresenta un'opportunità significativa per le organizzazioni di acquisire un vantaggio competitivo. Sfruttando gli strumenti di gestione dei dati moderni, il machine learning e l'elaborazione in tempo reale, le organizzazioni possono sbloccare informazioni nascoste e guidare l'innovazione. Tuttavia, è essenziale affrontare questa impresa con cautela, rispettando le normative sulla privacy dei dati e mantenendo una
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