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o scorso 7 febbraio si è spen-

to Hans Rosling, docente di

Salute Globale presso il pre-

stigioso Karolinska Institutet di

Svezia e ideatore del software

per la rappresentazione gra-

fica interattiva di dati statistici

Gapminder (successivamente

acquisito da Google e rinomi-

nato Trendalyzer). Rosling, la

cui notorietà presso il grande

pubblico è arrivata con la par-

tecipazione alle conferenze

TED, era solito affermare che

l’unico modo per correggere la

“ignoranza globale” sull’effet-

tivo stato del pianeta consiste

nel formare opinioni che siano

basate su fatti reali. La difficol-

tà nel mettere in pratica un così

semplice – addirittura scontato

– proposito è duplice: da un

lato è necessario garantire e

agevolare l’accesso ai dati rac-

colti dai diversi istituti pubblici

di ricerca; dall’altro bisogna sa-

per estrarre le informazioni e i

trend di interesse per renderli

comprensibili in maniera il più

possibile intuitiva.

Si tratta di difficoltà affatto dis-

simili da quelle che le odierne

imprese devono affrontare

costi di gestione in maniera

sensibile.

Nel report “The Big Data Mar-

ket: Business Case, Market

Analysis and Forecasts 2017

- 2022” che

Research and

Markets

ha pubblicato questo

mese, si evidenza appunto

come l’integrazione di Cloud

e IoT con gli strumenti analitici

in grado di estrarre valore da

grandi volumi di dati non strut-

turati costituisca un’area di

grande interesse per le grandi

aziende in virtualmente ogni

settore industriale. Secondo

questo studio, il mercato glo-

bale associato all’elaborazio-

ne di Big Data sta crescendo

con un Cagr del 17,6% e rag-

giungerà il valore di 81 miliardi

di dollari nel 2022. Di questi,

1,8 miliardi di dollari saranno

legati allo streaming di dati

IoT, mentre ben 21 miliardi

di dollari saranno generati da

servizi Big Data. Il ricorso alla

scalabilità del Cloud per ren-

dere più accessibili i servizi

di storage e analisi dei dati ha

determinato l’affermazione del

modello di Big Data as a Ser-

vice (BDaaS) che permette

anche alle piccole e medie im-

prese di accedere ai vantaggi

dell’analisi Big Data. Oltre che

a rendere economicamente

possibile l’accesso a un’infra-

struttura scalabile allo stato

dell’arte, BDaaS permette di

ovviare alla carenza di perso-

nale specializzato nelle realtà

aziendali più piccole. Gli ana-

listi di Research and Markets

prevedono che con l’affermar-

si del modello BdaSS lo scam-

bio di informazioni digitali tra

settori industriali, aziende di-

verse e persino concorrenti

diventerà una realtà capace di

portare valore aggiunto all’in-

tero ecosistema.

EON

EWS

605

FEBBRAIO

2017

ERZA

AGINA

Big Data as a Service unisce i vantaggi dell’analisi Big Data alla

flessibilità e scalabilità del Cloud

ASSIMO

IUSSANI

BDaaS: Big Data

(anche) per piccole imprese

nell’era del Big Data: l’enor-

me quantità di dati digitali pro-

dotti all’interno di un’azienda

(transazioni finanziarie, dati

di produzione, tracciamento

dei prodotti, dati di processo)

o messe a disposizione da

terze parti (dati di mercato,

flussi di traffico, trend rilevati

sui Social Network e così via)

richiedono infrastrutture e me-

todologie adeguate per poter

essere elaborati e trasformati

in informazioni utili al processo

decisionale. Le dimensioni del

problema sono ulteriormente

esasperate dall’esigenza di

operare in tempo quasi rea-

le e dal crescente numero di

nuove macchine che, nell’ot-

tica dell’Industrial Internet of

Things (IIoT), vengono con-

nesse in rete ogni anno.

Gli enormi volumi di dati che

caratterizzano il fenomeno Big

Data sono solitamente trat-

tati ricorrendo ad architetture

distribuite e a metodologie

NoSQL; il ricorso al Cloud per

l’immagazzinamento e l’even-

tuale elaborazione delle infor-

mazioni consente di ridurre i

Fonte: NY -

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