I Big Data sono ancora solo piccoli dati

Big data: risuona il termine "Grande Fratello", che alla luce delle rivelazioni della NSA si presta perfettamente ad alimentare i timori dell'opinione pubblica nei confronti della sorveglianza. Il termine, che fino a pochi anni fa era conosciuto solo negli ambienti specialistici, oggi è sempre più diffuso come parola d'ordine e quindi sfugge a una definizione precisa. Fondamentalmente, l'obiettivo è quello di trarre benefici dalla quantità di dati in rapido aumento che vengono raccolti ovunque. Per l'individuo, per le aziende, per la società, per il pianeta. Tutti si rendono conto che i dati sono sempre più numerosi. Ma non è l'inondazione di informazioni sul web e sui social media il principale responsabile. Sono soprattutto i dati generati dalle macchine a crescere come una valanga. Nelle connessioni di telecomunicazione, nell'accesso al web, nella registrazione delle merci nella logistica, nell'industria finanziaria. Quasi nessun settore dell'economia ne è esente. E questo sviluppo è solo all'inizio: con l'Internet degli oggetti, miliardi e miliardi di sensori forniranno costantemente dati. In quest'ottica, ciò che oggi viene definito big data è solo un piccolo precursore di ciò che deve ancora venire. Nel suo libro "La società a costo marginale zero", il filosofo sociale e professore di economia Jeremy Rifkin diagnostica l'emergere di un nuovo sistema economico (i beni comuni collaborativi). Poiché i costi marginali tendono sempre più a zero grazie alla digitalizzazione e al networking, in futuro il capitalismo non avrà più senso.

I più esperti lo sanno: abbiamo già visto tutto questo. Dieci o quindici anni fa si chiamava CRM (customer relationship management) o si presentava sotto forma di business intelligence (BI). Anche allora si raccoglievano e si analizzavano montagne di dati sui clienti. Era costoso e complicato e non soddisfaceva le aspettative. Questa osservazione è talvolta corretta, ma è sbagliato ritenere che anche i big data siano una moda che oggi è il top e domani il flop (e che può essere tranquillamente ignorata e messa da parte). Proprio come il videotex è stato un precursore di Internet e ha aperto la strada alla consapevolezza dei processi corrispondenti, i big data sono l'onda successiva alla tecnologia CRM. Mentre all'epoca i dati venivano archiviati in un cosiddetto data warehouse, oggi si usa il termine "data lake" per descriverli. Mentre allora i dati venivano analizzati con il data mining, oggi questi processi sono noti come big analytics (e sono spesso inclusi nel termine big data). Le promesse (vantaggi competitivi) erano le stesse e anche il prezzo dei sistemi necessari (elevato). Allora come oggi, mancavano gli specialisti in grado di gestire abilmente la nuova tecnologia. A ciò si aggiungono (almeno in Europa) i timori per la protezione dei dati e, di conseguenza, le restrizioni (previste o reali) che possono ostacolare i vantaggi dei big data.

Introdurre a livello aziendale

Il confronto con i sistemi CRM è utile per imparare dagli errori commessi all'epoca. Poiché il CRM (e i big data) richiedevano nuove infrastrutture tecniche, tali progetti erano spesso gestiti dall'IT. Prima o poi, i sistemi corrispondenti venivano dichiarati funzionanti e gli investimenti erano giustificati, anche se le unità aziendali operative non riuscivano a realizzarne i benefici. Se oggi le aziende vogliono lanciare un'iniziativa sui big data, tutte le aree devono essere coinvolte fin dall'inizio. Gli autisti delle consegne, ad esempio, devono capire perché i loro viaggi vengono registrati e analizzati in tempo reale (ad esempio per risparmiare tempo e denaro scegliendo un percorso migliore) e impareranno a spiegare alcuni incidenti in modo che questi dati possano essere analizzati meglio in futuro. Nel marketing e nelle vendite, è importante capire come si ottengono i risultati delle analisi e in che misura sono utili per le decisioni aziendali o forniscono solo indicazioni vaghe. Nella produzione, l'uso dei sensori viene costantemente migliorato e per rendere i processi più efficienti, gli specialisti della produzione e gli analisti dei dati devono essere in grado di discutere le loro analisi alla pari. Le illusioni fantascientifiche devono essere messe da parte: Non importa quanti computer vengano utilizzati per i big data, essi non sanno ancora nulla (nel senso umano del termine). C'è quindi il grande pericolo di attribuire un significato sbagliato alle correlazioni che si possono trovare nei volumi di dati (soprattutto se i risultati sono presentati sotto forma di grafici attraenti) e di marciare nella direzione sbagliata (perché tutto era così costoso, deve essere giusto...). È quindi importante non solo essere in grado di archiviare e gestire i dati, ma anche di trarne le giuste conclusioni. L'anno scorso, i consulenti di gestione Bain & Company hanno analizzato le esperienze di oltre 400 aziende che hanno iniziato presto. I primi posti sono caratterizzati da questi vantaggi:

- hanno il doppio delle probabilità di posizionarsi nel quartile superiore del proprio settore in termini di performance finanziaria
- è cinque volte più probabile che siano in grado di prendere decisioni molto più velocemente dei concorrenti
- hanno tre volte più probabilità di essere in grado di eseguire le decisioni come previsto
- Hanno il doppio delle probabilità di utilizzare i dati molto frequentemente quando prendono decisioni.

I consulenti di gestione concludono quindi: "Molte di queste aziende leader stanno attualmente tirando avanti rispetto ai loro concorrenti, lasciandoli indietro e lottando per recuperare".

L'America avanti, l'UE indietro - e la Svizzera?

Ma non sono solo le aziende a dover lottare per stare al passo con i big data, anche i Paesi. E sembra che la Svizzera non sia tra i leader in questo campo, anche se le condizioni sarebbero buone. Gli Stati Uniti, dove nella primavera del 2012 l'amministrazione Obama ha stanziato un budget di 200 milioni di dollari per la Big Data Research Development Initiative, di cui beneficeranno diverse autorità americane, sono in vantaggio. Questo è del tutto coerente: Dopo tutto, l'ultima campagna elettorale di Obama è stata la prima campagna sui big data della storia. Gli strateghi elettorali del Partito Democratico utilizzano l'analisi dei big data e la ricerca comportamentale per indirizzare gli elettori in modo individuale. Inoltre, nella terra delle opportunità esistono numerosi altri programmi di ricerca e applicazioni di ampio respiro nelle aziende, non da ultimo nel settore della pubblicità online, dove il real-time bidding (RTB) viene utilizzato per determinare i posizionamenti e i relativi prezzi in base a grandi quantità di dati sulla navigazione e sul comportamento dei consumatori.

Anche l'UE si è svegliata ai big data e all'inizio di luglio la Direzione generale per le reti di comunicazione, i contenuti e la tecnologia (CONNECT) della Commissione europea ha presentato una comunicazione (che vale la pena di leggere) su una "fiorente economia guidata dai dati". L'obiettivo è creare un piano d'azione per consentire all'UE di tenere il passo con l'economia globale dei dati, con il programma di finanziamento della ricerca e dello sviluppo dell'UE, Horizon 2020, che svolge un ruolo significativo. Vale la pena di notare questa sezione: "Questa tendenza globale racchiude un enorme potenziale per diversi settori, dalla salute e la sicurezza alimentare alla politica climatica, l'efficienza delle risorse, l'energia, i sistemi di trasporto intelligenti e le città intelligenti. L'Europa non può permettersi di perdere questa opportunità". Tuttavia, rispetto agli Stati Uniti, l'economia digitale in Europa è stata lenta nell'abbracciare la rivoluzione dei dati. Inoltre, in questo Paese mancano capacità industriali paragonabili. I finanziamenti per la ricerca e l'innovazione nel campo dei dati sono insufficienti nell'UE e le relative attività sono in gran parte non coordinate. Mancano esperti di dati in grado di tradurre i progressi tecnici in opportunità commerciali concrete. La complessità dell'attuale quadro giuridico, combinata con l'inadeguata accessibilità di grandi insiemi di dati e delle relative infrastrutture di base, crea barriere all'ingresso per le PMI e ostacola l'innovazione". La Commissione europea riassume le sue richieste in questi punti:

- Sostenere iniziative di dati "faro" che possano contribuire ad aumentare la competitività, a migliorare la qualità dei servizi pubblici e a migliorare la vita dei cittadini. Tra i possibili settori vi sono l'assistenza sanitaria (farmaci personalizzati), la gestione integrata dei trasporti e della logistica per intere regioni, la gestione delle catene di approvvigionamento alimentare attraverso la tracciabilità degli alimenti dall'azienda agricola alla tavola.

- sviluppare le tecnologie, le infrastrutture e le competenze di base, soprattutto a favore delle PMI

- mettere a disposizione le proprie infrastrutture di dati pubblici e di ricerca per un uso condiviso su larga scala, nonché utilizzarle e svilupparle ulteriormente

- concentrare la ricerca e l'innovazione pubblica sulle strozzature tecnologiche, legali e di altro tipo esistenti

- Garantire che il quadro giuridico e i requisiti politici, ad esempio in materia di interoperabilità, protezione dei dati, sicurezza e proprietà intellettuale, siano favorevoli ai dati, al fine di aumentare la certezza del diritto per le aziende e rafforzare la fiducia dei consumatori nella tecnologia dei dati.

- portare rapidamente a termine il processo legislativo per riformare il quadro dell'UE in materia di protezione dei dati e di sicurezza delle reti e delle informazioni e sostenere lo scambio e la cooperazione tra le autorità competenti per l'applicazione della legge (ad esempio, per quanto riguarda la protezione dei dati, la protezione dei consumatori e la sicurezza delle reti)

- accelerare la digitalizzazione delle pubbliche amministrazioni e dei servizi pubblici per aumentarne l'efficienza, e

- contribuire a garantire che i risultati della nuova tecnologia dei dati raggiungano il mercato attraverso l'assegnazione di contratti pubblici.

In Svizzera manca un'iniziativa sui big data orientata in modo strategico. La Segreteria di Stato dell'economia (SECO), che ne è (co-)responsabile, giunge almeno alla conclusione nel rapporto 2014 sull'e-economia: "Il fenomeno dei big data dovrebbe essere analizzato in dettaglio".

Christoph J. Walther

Tyler Vigen è uno studente di legge alla Harvard Law School e si definisce un provocatore statistico. Sul suo sito web (tylervigen.com), utilizza numerosi esempi per dimostrare che una correlazione tra due variabili non implica necessariamente una causalità - anche se la tentazione di farlo è spesso grande, soprattutto se presentata in modo visivamente accattivante. Nella ricerca del potenziale di ottimizzazione, molti degli attuali algoritmi di big data si imbattono in queste apparenti correlazioni che non si basano su relazioni causali. Questo è uno dei grandi pericoli dei big data: chi si affida agli algoritmi in buona fede può facilmente giungere a conclusioni sbagliate. Questo può portare non solo a costose decisioni sbagliate, ma anche a discriminazioni e altri svantaggi.