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Il focus delle aziende si sposta dai Big data agli Small e Wide data

Secondo la società di ricerca e consulenza Gartner, il 70% delle organizzazioni sposterà la loro attenzione dai Big data agli Small e Wide data entro il 2025.

Quest’ultimo approccio, secondo Gartner, viene preferito perché fornisce più contesto per gli analytics e rende l’intelligenza artificiale meno “vorace” di dati.

L’analisi di queste nuove tecniche è stata approfondita al Virtual Gartner Data & Analytics Summit EMEA, che si è tenuto a maggio, e su di essa i clienti di Gartner possono leggere maggiori dettagli nel report “Top Trends in Data and Analytics for 2021: From Big to Small and Wide Data”.

Small data, ha spiegato Gartner, è un approccio che richiede meno dati ma che offre comunque insight utili. L’approccio include alcune tecniche di analisi delle serie temporali o di few-shot learning, dati sintetici o apprendimento auto-supervisionato.

I Wide data permettono l’analisi e la sinergia di una varietà di fonti di dati piccoli e grandi, non strutturati e strutturati. Applica la tecnica che Gartner chiama “X analytics”, dove X sta nel trovare collegamenti tra le fonti di dati, così come per una diversità di formati di dati. Questi formati includono tabelle, testo, immagini, video, audio, voce, temperatura, o anche odore e vibrazione.

Small data Gartner

Jim Hare, distinguished research vice president di Gartner, ha affermato: “Entrambi gli approcci facilitano analytics più robusti e intelligenza artificiale, riducendo la dipendenza di un’organizzazione dai big data e consentendo una consapevolezza situazionale più ricca e completa o una visione a 360 gradi. I leader di Data & Analytics applicano entrambe le tecniche per affrontare sfide come la bassa disponibilità di dati di training o lo sviluppo di modelli più robusti utilizzando una più ampia varietà di dati”.

Potenziali aree in cui gli Small e Wide data possono essere utilizzati, secondo Gartner, sono la previsione della domanda nel retail, l’intelligenza comportamentale ed emotiva in tempo reale nel servizio clienti applicata all’iper-personalizzazione e il miglioramento della customer experience.

Altre aree sono: la sicurezza fisica o il rilevamento delle frodi e i sistemi autonomi adattivi, come i robot, che imparano costantemente attraverso l’analisi delle correlazioni nel tempo e nello spazio degli eventi in diversi canali sensoriali.

Jim Hare ha inoltre affermato: “Perturbazioni come quella della pandemia di Covid-19 stanno facendo sì che i dati storici che riflettono le condizioni passate diventino rapidamente obsoleti, il che sta mettendo fuori uso molti modelli di intelligenza artificiale e machine learning di produzione. Inoltre, il processo decisionale da parte degli esseri umani e dell’intelligenza artificiale è diventato più complesso e impegnativo, e si affida eccessivamente ad approcci di deep learning che richiedono molti dati“.

Per questo i leader di D&A, secondo Gartner, devono rivolgersi a queste nuove tecniche di analisi note come Small data e Wide data.

Combinate, esse sono in grado di utilizzare i dati disponibili in modo più efficace, riducendo il volume richiesto o estraendo più valore da fonti di dati non strutturate e diverse.

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