Semplificare i big data serve ma attenzione a non esagerare

Semplificare i big data serve ma attenzione a non esagerare

Come previsto già in tempi non sospetti, sempre più i big data sono parte integrante (e oserei dire indispensabile) dei processi di analisi e marketing interni ad un’azienda. Nonostante la loro indubbia utilità, però, ben pochi decision-maker sono in grado di leggerli, comprenderli, accorparli e tradurli in trend utili alla crescita. Insomma, pur avendone necessità, è evidente che non siamo tutti data analyst e men che meno lo diventeremo. Per uscire dall’impasse una soluzione è trovare un sistema che semplifichi la vita a chi lavora con i big data. In questo senso si staglia nettamente una soluzione chiamata ClearGraph. Realizzata da una start-up di Palo Alto, recentemente acquisita da Tableau Software, si tratta di una tecnologia di ‘data discovery’, che utilizza un linguaggio naturale per le ricerche. In pratica ClearGraph semplifica di molto la vita di chi lavora con i big data perché non serve essere un esperto di codici per ricevere risposte chiare dai big data, dunque, per esempio, conoscere il linguaggio dei database Sql, e perché i dati arrivano sotto forma di mappe, grafici a torta, grafici a dispersione e diagrammi, in risposta a una determinata query, sottoposta al sistema come la formuleremmo normalmente a voce da profani. Quindi in maniera talvolta ambigua o interpretabile in differenti modi. Read it in English.

Riprendendo a grandi linee l’esempio citato da Adrian Bridgwater su Forbes, se chiediamo a un sistema informatico il prezzo delle Bmw in vendita in Lombardia, la risposta logica includerà tutte le possibili risposte, dalle auto nuove a quelle usate, da quelle con un tot di chilometraggio a quelle con un certo colore di allestimento degli interni, accessoristica ecc. La query è troppo aperta e anche volendo restringere il campo inserendo dei dettagli precisi, come le Bmw in vendita in Lombardia nel raggio di 100 km da dove siamo, sotto i 30mila euro escluse quelle di colore grigio, tralasciamo ancora informazioni importanti per la generazione dei risultati che ci sono utili (Now You Can ‘Talk’ To A Database, Tableau Acquires ClearGraph).

Ed è qui che la faccenda si fa interessante: l’accesso e l’analisi dei dati tramite ClearGraph non richiede formazione tecnica, in quanto il sistema può dedurre l’intenzione degli utenti grazie al machine learning e utilizzando la stessa semantica dei bot per le chat sui social. Insomma un tipo di linguaggio “conversazionale”.

Un individuo può così domandare le vendite totali delle Bmw in Lombardia, quindi restringere sugli ordini degli ultimi 30 giorni a Milano e procedere poi via via a raggruppare i dati in maniera sempre più precisa (e utile).

La tecnologia di query in linguaggio naturale del sistema memorizza i dati semantici dei grafici e impara nel tempo. Al punto da iniziare a suggerire le metriche che vale la pena di tenere sott’occhio, evidenziando i trend da non sottovalutare.

La risposta dei clienti di Tableau Software è stata più che positiva (Tableau Software CEO explains how ClearGraph acquisition will further). Il motivo è ovvio: grazie al sistema i big data sono ora alla portata di quanti non masticano di statistica.

Credere però che non servano più gli esperti sarebbe un errore. Ottenere l’integrazione di tutti i database delle divisioni aziendali a un costo accessibile, come pure disporre di mappe visuali interattive fruibili da manager che non si intendono di data è un indubbio vantaggio, ma il rischio dei dati eccessivamente semplificati è la semplificazione dell’analisi! Per cui ok semplificarsi la vita, ma con giudizio.

Cosa pensate della semplificazione dell’analisi dei big data ad uso dei profani? Tweettate i vostri commenti a @agostinellialdo.

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