Siamo tutti nella Rete

La chiave dell’innovazione tecnologica del futuro è nei Big Data. Come cambieranno le nostra vite e l’idea di privacy? Ne parliamo con Stephen Brobst.

È risaputo che i siti Internet e le app per dispositivi mobili controllano i nostri movimenti a scopo commerciale, per individuare i nostri gusti e creare pubblicità mirate. I siti Internet registrano la storia delle nostre attività in rete – le app che usiamo e i siti che visitiamo, su cosa clicchiamo, cosa acquistiamo o condividiamo sui social media – tramite raccolte di dati chiamati cookies, delle vere e proprie impronte digitali. Questo enorme ed eterogeneo ammasso d’informazioni è chiamato Big Data. Stephen Brobst è uno dei maggiori esperti nella creazione di strumenti che analizzano il modo di agire online per identificare modelli di comportamento.

Gli utenti di Internet sanno di lasciare “tracce” digitali?

I più lo sanno. Con Facebook usi un servizio gratuito, ma niente è veramente gratis e ciò significa che stai cedendo i tuoi dati in cambio del servizio. Dipende anche dal livello di sofisticazione individuale. Forse l’individuo medio non sa che Google legge la sua posta su Gmail. È questione di reciprocità: se ti serve aiuto devi fornire informazioni. Ad esempio, Google Maps o Waze devono conoscere la tua posizione per aiutarti a raggiungere una meta. Puoi disattivare la localizzazione, ma questo servizio serve a molto di più che a stabilire dove ti trovi.

Quali sono le principali differenze tra dati strutturati e Big Data?

I dati strutturati provengono per lo più da processi commerciali all’interno di sistemi automatizzati (come le transazioni finanziarie). Sono centralizzati e l’informazione che registrano riguarda la compravendita vera e propria.

I Big Data comprendono tre fasi. La prima consiste nel raggruppamento dei dati. Prendiamo un rivenditore online come eBay: i dati tradizionali registrano le informazioni relative agli acquisti. I Big Data includono anche l’interazione che avviene oltre la compravendita: non solo ogni acquisto, ma ogni click e ogni ricerca che ha portato a quell’acquisto. La seconda fase è la raccolta dei dati provenienti dai social media, come i like, le condivisioni e i commenti. Questi dati non sono strutturati, ma in mezzo al rumore c’è parecchio segnale utile. La terza fase è quella dei dati ottenuti tramite sensore. Forse avrete sentito parlare de “l’Internet delle cose’’: ogni cosa sarà dotata di sensori. Prendiamo l’industria automobilistica: i dati tradizionali riguardano le auto vendute, i costi e i fornitori, mentre con i sensori all’interno del veicolo si vede come guidiamo le nostre auto. Stiamo parlando di tutti quei dati che produciamo e che possono aiutare il fabbricante a progettare auto migliori, più sicure. La Volvo, per esempio, annuncia che entro il 2020 nessuno morirà su una Volvo.

Grazie ai sensori potremo prevedere che stai per tamponare e intervenire per impedire l’incidente. Il “noi” in questione non è umano, è un’auto che contiene tutti i dati utili a salvarti la vita.

Le leggi europee sui cookie stanno per entrare in vigore. La consapevolezza degli utenti di Internet aumenterà?

I cookie, come la maggior parte dei politici, sono indietro di 10 anni. Sono una tecnologia datata, utile solo per la navigazione del desktop. Il futuro risiede nei dispositivi mobili e questa legge è obsoleta ancora prima di essere promulgata.

Quali sono i benefici dei Big Data per una normale azienda (non online)?

Per me una normale azienda è un Omnichannel. Oggi non si ha successo senza una presenza online. I Big Data potenziano l’impresa tradizionale: ti dicono non solo cos’hanno comprato i tuoi clienti, ma anche cos’hanno visionato, quanto sono influenzati dalle promozioni, ecc. Queste informazioni ti rendono più agile della concorrenza.

Ad esempio, un’attività molto comune è assistere a una partita di football. C’è un’azienda americana che vende biglietti per gli eventi e ha una app che fornisce informazioni per ottimizzare l’esperienza della partita: ti risolve il problema del parcheggio, ti aiuta a trovare il tuo posto a sedere e a ritrovare l’auto a fine evento. Grazie alla combinazione di tutti questi dati, un evento tradizionale diventa anche più remunerativo.

Qual è l’importanza dell’analisi dei Big Data per la sanità e per gli studi clinici?

La sanità è uno dei miei temi preferiti perché è qui che i Big Data hanno un potenziale maggiore. La raccolta di dati clinici è importante, un po’ come i sensori nell’auto. Stiamo partendo da cose elementari come dei dispositivi da indossare che registrano l’andamento del sonno, e le attività cardiache durante il giorno. Google, in collaborazione con la Novartis, sta progettando delle lenti a contatto per monitorare la glicemia, un’invenzione importantissima per i diabetici. Un vero passo avanti è la raccolta di tutti i dati in un unico sito: diagnosi, prescrizioni, radiografie, storia medica e familiare, e in futuro anche la mappatura genomica. Questo ci permetterà di personalizzare le cure e i trattamenti. Per garantire la privacy dobbiamo far sì che i dati appartengano al consumatore, perciò la soluzione migliore è una banca dati gestita dal governo. Così la sanità sarà meno costosa e più efficiente.

L’uso dei Big Data sta diventando globale e servono professionisti nel settore. Quali sono le competenze fondamentali di un analista di dati?

Le caratteristiche necessarie sono sei. Un buon data scientist è una persona curiosa. Deve essere un intuitivo, uno che capisce dove dirigere la propria attenzione. La terza cosa che deve saper fare è raccogliere dati, e cioè non temere le tecnologie, ma usarle come strumento. Un altro ambito di competenza è la statistica; essere matematici non basta. Deve saper usare i dati per creare un modello e prevedere il futuro.

E infine gli servono ottime capacità di comunicazione, deve saper spiegare perché i Big Data sono essenziali per ogni tipo di business.

Non è facile trovare una persona con tutte queste caratteristiche, perciò si deve investire nella formazione. Pare che i laureati in scienze applicate come la fisica o la sociologia siano più idonei a diventare analisti di dati.

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GUALA
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