Automazione_Oggi_378

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GENNAIO-FEBBRAIO 2015 AUTOMAZIONE OGGI 378 68
AO SPECIALE
Sono ormai alcuni anni che i big data
rappresentano una delle tematiche più
interessanti e promettenti apparse nel
settore dell’Information Technology, ma
soltanto ora si comincia a comprendere
appieno il loro reale potenziale applicato alla trasfor-
mazione del business. Agli inizi, infatti, il ‘fenomeno
big’ data era connotato da un’estrema specializza-
zione, con casi d’uso esotici (vedi il noto caso della
catena americana Target -
kashmirhill/2012/02/16/how-target-figured-out-
a-teen-girl-was-pregnant-before-her-father-did) e
spesso di dimensioni tali da risultare incommensu-
rabili con il business day-by-day (si pensi al recente
utilizzo dei big data in ottica di prevenzione crimine
a insomma
un’estrema specializzazione della loro applicazione che, se da un
lato ha contribuito a creare un ‘hype’ molto forte, dall’altro ne ha
probabilmente rallentato l’adozione.
A partire dal 2014 il proliferare di ‘use case’ specifici per i diversi
settori di applicazione ha costituito un’importante inversione di
tendenza: i big data si sono sempre più affermati come ciò per
cui erano nati, cioè un’opportunità per creare nuovo business e
creare un maggiore valore dai dati in possesso delle aziende. Al
contempo, la complessità iniziale percepita dal mondo IT è andata
scemando, man mano che le nuove infrastrutture a supporto dei
big data (di cui Hadoop è un esempio) hanno cominciato ad af-
fiancare, a buon diritto, i database relazionali in un numero sempre
maggiore di processi di analisi.
I big data…non più ‘big’
L’esplosione dei dati provenienti da dispositivi embedded, ‘ap-
pliance’ e sensori, la cosiddetta Internet of Things, sta generando
un massiccio cambiamento anche e soprattutto nel settore della
‘industrial automation’. La disponibilità di dati in realtime prove-
nienti, per esempio, dagli apparati di ‘manufacturing’ è destinata
a rappresentare un importante fattore di trasformazione, aggiun-
gendo all’analisi dei dati consolidati quella dei dati in realtime, con
l’applicazione di modelli predittivi in grado di attuare una conti-
nua ottimizzazione del processo. Non a caso, il governo tedesco
ha recentemente lanciato l’iniziativa Industry 4.0
finendo la convergenza tra mondi virtuali e reali
e l’integrazione della produzione con servizi di business ad alta
qualità come una ‘quarta rivoluzione industriale’.
Ciò che emerge da un punto di vista complessivo è che i big data
stanno lentamente perdendo l’aggettivo ‘big’ iniziale con cui sono
nati, per approdare finalmente alla definizione di dati ‘a tutto
tondo’, non più e non solo caratterizzati da volumi elevati, elevata
variabilità o velocità, ma piuttosto dati da integrare, qualitativa-
mente sani, che aggiungono valore ai dati tradizionali. Valore che
inmolti casi è di tutto rilievo e così elevato da spingere gli analisti di
mercato a definire i dati come la ‘nuova valuta’ ( www-01.ibm.com/
common/ssi/cgi-bin/ssialias?infotype=PM&subtype=BK&htmlfid=TS
M03017USEN#loaded).
Un esempio applicativo
Esempi di come i big data riescano a inserirsi in un contesto azien-
dale per creare nuovo valore di business sono ben documentati
per ogni settore, ma è proprio in ambito industriale che troviamo
alcuni esplicativi, casi d’uso in cui è chiaro il valore aggiunto dall’in-
tegrazione dei dati provenienti dalla Internet of Things. Ne è un
chiaro esempio un recente progetto di smart grid portato a termine
da IBM per una nota utility italiana.
L’uso dei cosiddetti smart meter è pervasivo nei sistemi di rete delle
aziende di questo tipo, che sono ora focalizzate nello sfruttare im-
Walter Aglietti
I big data inseriti in un contesto aziendale possono creare nuovo valore di
business come dimostrano alcuni progetti portati avanti da IBM
I dati come
‘nuova moneta’