Rischi, problemi e barriere connessi all’utilizzo dei Big Data in azienda

Rischi, problemi e barriere connessi all’utilizzo dei Big Data in azienda

La gestione dei Big Data può comportare rischi e delicati problemi che devono essere affrontati con molta accortezza e prontezza. Una prima questione da affrontare riguarda la possibilità di conservare tutte le informazioni generate: esse infatti “eccedono già lo spazio disponibile per l’archiviazione”. Dunque, si evince che le informazioni disponibili crescono con una velocità maggiore rispetto a quella con cui aumenta lo spazio per archiviarle: per questo motivo, una delle sfide che la tecnologia dovrà affrontare nel breve e medio termine riguarda la necessità di aumentare la capacità di immagazzinare informazioni dei dispositivi tecnologici. In secondo luogo, un altro aspetto che deve essere considerato è quello della tutela della privacy: i dati che si raccolgono spesso contengono informazioni riservate e dati personali, i quali permettono di ricostruire molti dettagli della vita privata di ciascuno di noi; è, quindi, necessario approfondire queste tematiche dal punto di vista giuridico e provvedere a stabilire delle norme e dei criteri a tutela dei singoli, in modo che i cittadini siano consapevoli dei possibili utilizzi, primari e secondari, dei dati che li riguardano, proteggendoli e tutelandoli da usi impropri e inadeguati da parte di terzi. Un altro rischio che si corre nell’ambito dei Big Data è quello di affidarsi totalmente ai dati nel prendere le decisioni, di sottoporsi inconsciamente ad una sorta di “dittatura dei dati”. La tendenza al tempo di oggi è quella di raccogliere sempre più dati, ma è necessario considerare che questa non è sempre la soluzione ottimale, in quanto i dati raccolti possono essere sbagliati, fuorvianti, di cattiva qualità. Inoltre, possono essere misurati in maniera impropria. Pertanto, occorre prestare particolare attenzione a questa tematica, considerando anche le potenziali conseguenze di un utilizzo improprio dei dati.

Rischi, problemi e barriere connessi all'utilizzo dei Big Data in azienda

Nonostante le opportunità offerte dai Big Data siano enormi, c’è ancora un elevato scetticismo all’interno delle imprese sui reali benefici apportati dalla loro analitica. Esistono, dunque, una serie di barriere all’utilizzo dei Big Data da considerare, che possono essere classificate in 6 categorie:

  • barriere tecniche:
    • – difficoltà di integrazione dei dati: integrare dati disomogenei, provenienti da svariate fonti strutturate e non strutturate, è un compito molo complesso, così come integrare dati che arrivano da diverse aree aziendali. Di conseguenza, estrarre insights e trasformare questi in azioni non è così semplice;
    • – basso grado di influenza del business: molto spesso gli Analytics portano a risultati significativi per le aziende, frenando ulteriormente la loro adozione da parte delle organizzazioni;
    • – scarsa qualità dei dati: non sempre le aziende hanno a disposizione dati aggiornati ed affidabili;
  • barriere legate alle competenze:
    • – difficoltà di comprensione degli strumenti analitici e di quantificazione dei benefici: i manager di linea e i vari utilizzatori non capiscono gli strumenti analitici utilizzati o i consigli che suggeriscono, soprattutto quando questi sono difficili da utilizzare o quando non sono incorporati con i flussi di lavoro e i processi. Risulta, quindi, complesso per loro stimare i benefici derivanti dall’utilizzo dei tools e quindi il return on investment (ROI);
    • – scarsità di specialisti: la scarsità di persone con competenze di statistica e di machine learning, nonché manager in grado di sfruttare gli insights dai Big Data nei loro business rappresenta una delle barriere più alte da superare. Le aziende necessitano di figure organizzative specializzate, quali il Data Scientist e lo Chief Data. Persone con questo tipo di abilità sono difficili da trovare in quanto lo sviluppo di tali competenze richiede anni di formazione e, inoltre, non si può pensare di colmare questo gap cambiando i requisiti di laurea, aspettando persone che si laureeranno in questo ambito o importando talenti, ma risulta necessario riqualificare individui che si hanno a disposizione;
    • – difficoltà nella scelta del tool adatto: la grande varietà di tools, che cambiano molto velocemente e fanno cose molto diverse, rende il processo di scelta molto difficile per le aziende;
  • barriere organizzative-gestionali:
    • mancanza di commitment da parte del top management: i top manager non sono coinvolti nelle iniziative di Big Data, verso le quali mostrano poco interesse e, quindi, non forniscono l’aiuto necessario.
  • barriere culturali:
    • inerzia: la maggior parte delle aziende non è ancora pronta e del tutto aperta alle innovazioni che i Big Data potrebbero portare, in quanto il loro sfruttamento richiederebbe significativi cambiamenti culturali ed organizzativi;
  • barriere economiche:
    • – ingente investimento: l’analitica dei Big Data richiede ingenti spese in termini di tecnologie implementate e di nuove figure professionali da assumere;
  • barriere legate alla privacy: i consumatori non vogliono che le loro informazioni personali, come i personal location data e gli electronic data generati dal loro uso di Internet, vengano utilizzate dalle organizzazioni, soprattutto perché non sanno dove e come queste informazioni verranno sfruttate. Tools che consentono di tracciare ogni movimento dei dipendenti e di misurare continuamente le loro performance fanno gli interessi delle organizzazioni e non dei singoli individui. Le aziende devono quindi preservare la privacy individuale, limitandole nello sfruttamento dei Big Data.

 

Pubblicato da Vito Lavecchia

Lavecchia Vito Ingegnere Informatico (Politecnico di Bari) Email: [email protected] Sito Web: https://vitolavecchia.altervista.org

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