Ogni clic, ogni telefonata, ogni acquisto - produciamo dati in ogni momento. Che si tratti di dati sul comportamento di ricerca online, sul comportamento di acquisto, di dati sulla produzione o di dati sul trasporto o relativi ad un'azienda. Questi volumi di dati sono cresciuti così tanto negli ultimi anni che il loro controllo e la loro valutazione da parte di persone non è quasi più possibile.
Quando si parla di Big Data
In generale, il termine Big Data si riferisce a quantità di dati talmente grandi che non possono più essere elaborati con metodi convenzionali. Negli ultimi anni, si sono affermate cinque parole chiave, le “5 V”, per definire il concetto di Big Data in modo relativamente semplice. Devono essere presi in considerazione il volume (Volume) dei dati, la velocità (Velocity) con la quale questi dati vengono prodotti e si trasformano e la varietà (Variety) di strutture in cui possono presentarsi. Si considerano inoltre la veridicità (Veracity) e il valore (Value) dei dati.
Il fattore decisivo è l'opportunità che tali volumi di dati rappresentano per aziende, imprese e istituzioni. Il termine quindi comprende spesso anche l'analisi delle serie di dati. Perché anche in tali masse di dati, attraverso ricerche automatizzate possono essere trovati pattern e correlazioni che possono fornire nuove conoscenze.
Dal volume di dati alla decisione
Per poter utilizzare i dati raccolti, devono essere salvati in modo uniforme. È quindi possibile effettuare un'analisi attraverso tecniche di Data Mining. Dietro al termine Data Mining si nasconde una particolare forma di analisi che permette di trovare dipendenze sconosciute, schemi nascosti e altre informazioni. È possibile trarre conclusioni dall’analisi grazie alla combinazione di algoritmi, apprendimento automatico e intelligenza artificiale.
Le conoscenze che ne derivano possono generare benefici legati al tempo e ai costi, ma anche strategici. Così, offrono migliori basi decisionali per attività commerciali e vantaggi competitivi decisivi per aziende e istituzioni.
Big Data per l'industria delle mele in Alto Adige
È proprio questo tipo di dati che il progetto pilota KULTIVAS di KONVERTO intende utilizzare a beneficio dell'industria delle mele in Alto Adige. Diverse istituzioni dell'Alto Adige possiedono dati storici e geolocalizzati sulla coltivazione delle mele. Attraverso il progetto pilota KULTIVAS, i dati saranno sistematicamente raccolti e analizzati con tecniche all'avanguardia.
L'obiettivo è quello di identificare le interazioni tra le varietà di mele e i luoghi di coltivazione. I risultati saranno utilizzati per sviluppare una piattaforma che possa aiutare a selezionare la varietà di mele più adatta al territorio. In futuro, questo metodo innovativo può offrire all'Alto Adige un vantaggio in termini di costi e velocità rispetto ai suoi concorrenti nella coltivazione delle mele, per continuare ad affermare sul mercato l'eccezionale qualità delle nostre mele.
Non importa quale sia il campo, attraverso l’utilizzo dei Big Data si possono scoprire nuove conoscenze significative per qualsiasi attività.