Big Data e futuro

Secondo moltiin tema di previsioni per il 2018, una cosa è certa: sarà l’anno dei Big Data. Un’esagerazione? No, se pensiamo che BCC Research ha stimato che il valore di mercato della smart city raggiungerà i 775 miliardi di dollari nel 2021, con un tasso di crescita annuo del 18%. Buona parte di questa cifra monstre passerà dalla capacità o meno di rendere davvero “intelligente” il tessuto urbano, in modo che sia rapidamente adattabile agli scenari in continua evoluzione e risponda prontamente alle esigenze dei cittadini. In questo senso l’Internet of Things gioca un ruolo cruciale nel permettere di “leggere” ciò che avviene così da affrontarlo in modo rapido, efficiente ed efficace, oltre a prevedere determinati aspetti e intervenire adeguatamente”.

Big Data e data analysis consentono, infatti, di gestire ed interpretare correttamente una mole sempre più imponente di informazioni (c.d. dataset), generati sia da dati strutturati (cioè presenti nei database) sia da dati non strutturati, generalmente sotto forma di flussi di messaggi, documenti di testo, foto, video, file audio e social media.

Le previsioni ed i modelli basati sui Big Data trovano, poi, nello sviluppo dell’Internet of Things (IoT) un “nutrimento privilegiato”, dato che la miriade di sensori e di chip, inseriti in modo sempre più massiccio in qualsiasi oggetto destinato a connettersi con la rete, accresce in modo esponenziale, giorno dopo giorno, la quantità e varietà delle fonti di dati a disposizione per la successiva analisi.

Satelliti, parchimetri, distributori automatici, set televisivi, punti vendita, stazioni di rifornimento, involucri per alimenti, elettrodomestici, sistemi di illuminazione e di areazione, casse del supermercato, capi di vestiario, devices wereable (oltre, naturalmente, ai nostri pc, tablet, smartphone, etc.), notizie operative, metadati, informazioni di profilazione sulla clientela raccolti dalle aziende e, in generale, ogni strumento smart connesso ad internet migliora costantemente ed a tassi crescenti la conoscenza globale del nostro mondo.

La combinazione di tutte le informazioni generate da questi oggetti e sistemi costantemente interconnessi tra loro ci permetterà (perlomeno, così ci promettono i tecnici), ben presto, di avere a disposizione sistemi di analisi assolutamente raffinati, consentendoci di fare un salto qualitativo straordinario in brevissimo tempo.

Riusciremo, ad esempio, ad avere modelli di previsione metereologica molto più affidabili e precisi, con i prevedibili benefici sia per l’agricoltura sia per la nostra sicurezza; avremo a disposizione strumenti predittivi in grado di farci intervenire in modo tempestivo in possibili situazioni di rischio; svilupperemo modelli di produzione più agili; utilizzeremo questa enorme mole di dati per fabbricare prodotti migliori, macchine più veloci ed efficienti ed anche per commercializzare i prodotti in modo più efficace.

Più dati del nostro mondo fisico trasferiremo nel mondo digitale, più i nostri algoritmi potranno essere precisi e affidabili e potranno aiutarci a migliorare in ogni campo: con i dati corretti ed in numero sufficientemente significativo e dettagliato, miglioreremo le nostre capacità di previsione in ogni settore della vita, costruendo modelli sempre più utili e validi, anche economicamente.

Per poter raggiungere questa meta ideale, ci servono le tecnologie e le metodologie di Big Data analytics , nella loro (per ora) triplice funzione:

  1. descrittiva, cioè finalizzata a ricevere le giuste informazioni per poter trasformare le conoscenze in vantaggio competitivo;
  2. predittiva, consistente in modelli di analisi di dati massivi finalizzati ad ottenere la “comprensione del futuro”, fornendo alle organizzazioni informazioni intuitive basate su dati e stime sulla probabilità di un futuro risultato (si potrà predire, ad esempio, la propensione all’acquisto di un prodotto di un particolare target di clienti oppure identificare le caratteristiche comuni nei crimini come le frodi, per evitarle più facilmente);
  3. prescrittiva, attraverso analisi che siano in grado di quantificare l’effetto delle future decisioni per consigliare i possibili risultati prima ancora che le azioni suggerite siano effettivamente adottate. L’analisi prescrittiva ambisce, in pratica, non solo a prevedere che cosa accadrà, ma anche a spiegare perché accadrà e, quindi, cerca di fornire le raccomandazioni migliori in merito alle azioni che sfruttano queste previsioni.

Confesso che tutto ciò che ruota intorno ai Big Data mi ricorda sempre di più la scienza della psicostoria inventata da Isaac Asimov nel suo celebre ciclo della Fondazione (potete trovare i libri in formato ebook qui).

Nel ciclo della Fondazione, l’Impero Galattico è in via di disfacimento, ma lo scienziato Hari Seldon ha elaborato una nuova metodologia scientifica – la psicostoria, appunto – che  permette di predire il comportamento delle società umane su basi matematiche e statistiche (“la psicostoriografia era la quintessenza della sociologia; era la scienza del comportamento umano ridotto ad equazioni matematiche” – Isaac Asimov), consentendo di orientare, su basi probabilistiche, l’evoluzione futura dell’umanità.

Perchè la psicostoria potesse funzionare era, tuttavia, necessario che l’analisi (dei dati) comprendesse un numero particolarmente elevato di intelligenze umane (Asimov parla di non meno di cento miliardi individui) e che almeno il 99% di questa collettività non fosse al corrente delle sue predizioni.

Il ciclo della Fondazione si conclude con il robot Daneel Olivaw a capo dell’umanità, impegnato in uno straordinario progetto di unificazione, su scala galattica, di tutti gli uomini in un’unica mente globale, chiamata Galaxia, affinché l’uomo possa disporre di adeguati strumenti per affrontare le sfide di ciò che vi è al di là della Via Lattea.

Non è davvero difficile rinvenire significative analogie tra la psicostoria di Asimov e lo scopo delle attuali metodologie di analisi dei Big Data o tra il progetto di Galaxia e il nostro neonato IoT, che implementa, giorno dopo giorno, una conoscenza (e, forse, in futuro, anche una coscienza) globale, da cui tutta l’umanità può trarre beneficio per il proprio sviluppo.

Forse Asimov possedeva davvero la conoscenza dei rudimenti della psicostoria e, già nel XX secolo, ci mostrava la via per il futuro.

Alessandro Ronchi

Informazioni su Alessandro Ronchi

Avvocato, appassionato di digital & data protection law
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