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Big data: l’invasione silenziosa

Dall’intrattenimento al credito, dallo shopping alla politica. I big data, soprattutto nell’ultimo ventennio, sono ormai entrati a far parte della quotidianità, senza che spesso ci si accorga di ciò. È quanto evidenzia la «fotografia» scattata da Qlik, azienda che opera nel campo dei data analytics, con cui sono stati delineati i tratti di diversi settori nei quali i big data rivestono un ruolo fondamentale, in alcuni casi cruciale. Scorci dell’odierna società totalmente mutati se rapportati agli scenari presenti all’inizio del nuovo secolo. «Negli anni 20 del ventunesimo secolo i dati sono il fondamento dell’economia e della società, imprescindibili come è imprescindibile l’acqua per la vita. Le similitudini non finiscono qui, perché i dati per poter essere utilizzati devono essere puliti e accessibili, raccolti da fonti diverse e incanalati in una struttura in grado di gestirli. I dati, di per sé, non sono infatti sufficienti: sono le analytics che trasformano i dati in intelligenza attiva» commenta Stefano Nestani, regional director di Qlik per l’Italia.

Un’offerta televisiva senza limiti, studiata su misura. Nell’ormai lontano anno 2000 uniche alternative alle proposte dei canali della tv generalista erano il pay-per-view, oppure il noleggio di videocassette e dvd. Il panorama odierno dell’entertainment è dominato dalla presenza di tante altre piattaforme on-demand che garantiscono la comodità di disporre di una quantità infinita di titoli e la sensazione di un’offerta studiata su misura.

L’algoritmo ordina, infatti, le diverse proposte contenute nel catalogo per il singolo utente, incrociando i dati con lo scopo di fornire contenuti che potrebbero essere di suo interesse o che sono popolari in un particolare momento.

Nel caso di Netflix il sistema adatta persino la locandina alla persona in modo che l’immagine, di un attore o di una scena che potrebbe rientrare nei suoi gusti, richiama immediatamente l’elemento più efficace per quel determinato utente.

I nuovi fattori che influiscono sul credito. La presenza e le attività sul web e sui social, la reputazione digitale, i flussi di pagamento, le rilevazioni effettuate da sensori e dispositivi, le immagini dei satelliti.

Negli ultimi anni sono emersi nuovi fattori che hanno modificato, radicalmente, i meccanismi che governano le scelte delle banche in materia di credito.

La maggiore attenzione all’esperienza del cliente, l’utilizzo di algoritmi di machine learning sempre più sofisticati e, soprattutto, la quantità di dati a disposizione, provenienti dalle fonti più disparate, consentono agli istituti di credito di svolgere analisi e approfondimenti sull’affidabilità della clientela. Anche un semplice post su Instagram o Facebook, testimonianza di un determinato stile di vita sociale, o i dati registrati dalle app di salute possono fare attribuire un diverso grado di affidabilità ad un determinato cliente.

Consigli per gli acquisti sempre più personalizzati. Lo shopping online è divenuto parte integrante della quotidianità per milioni di consumatori. Vedere apparire un certo numero di consigli e banner pubblicitari mentre si naviga su internet è un’esperienza ormai consueta.

Si tratta di raccomandazioni che vengono elaborate sulla base delle attività e degli acquisti passati dell’utente e di utenti simili.

I social media, le informazioni sui vari siti web e le transazioni sui portali e-commerce rappresentano fonti di informazione sempre più preziose. Soltanto alcuni decenni fa lo shopping era ancora legato al negozio fisico e gli unici consigli, o raccomandazioni, di cui si poteva disporre erano quelle dei commessi o degli amici. Poi sono arrivati Amazon nel 1994, eBay nel 1995, Alibaba nel 1999. E tutto è cambiato.

Anche la politica profila gli elettori. Nel 2012, in occasione della sua rielezione, il Washington Post descriveva Obama come «The Big Data President».

Infatti, le campagne elettorali statunitensi utilizzavano già all’epoca, ad ampio raggio, metodi di profilazione, finalizzati a tradurre il comportamento individualizzato in partecipazione politica.

La gestione efficace dei dati, utilizzando tecniche di targettizzazione, consente di tracciare profili ben definiti degli elettori, analizzando i comportamenti ma anche consumi e attività dei singoli. Lo scenario è cambiato radicalmente, i dati sono entrati in maniera massiva anche nella sfera politica.

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