Telecom Italia e Big Data Challenge 2014 Telecom Italia e Big Data Challenge 2014

Telecom Italia e Big Data Challenge 2014

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Telecom Italia, in collaborazione con Politecnico di Milano, MIT Media Lab, Trento RISE (con il contributo di Fondazione Bruno Kessler e Università di Trento) e all’EIT Ict Labs , organizza il “Big Data Challenge” per sfidarsi a colpi di Big Data.

Le idee migliori, valutate da una giuria di esperti, si aggiudicheranno premi e riconoscimenti importanti.

Sei un appassionato, un esperto, oppure ti piace semplicemente metterti alla prova?

Il 14 gennaio 2014 verranno rilasciati i Dataset, mettiti alla prova e sviluppa la tua idea tecnologicamente innovativa. Le tracks disponibili sono tre:

  1. Sviluppo Applicazioni: Web based, mobile o stand-alone, sviluppate in qualsiasi linguaggio, purché utilizzino parzialmente o totalmente i dati forniti dal contest.
  2. Sviluppo Data Analytics: Algoritmi, approcci, statistiche automatiche e scalabili, in grado di evidenziare correlazioni e tendenze elaborando i dati geo-referenziati forniti dal contest.
  3. Sviluppo Visualizzazioni di Dati: Che siano statiche (es. infografiche) o dinamiche e interattive, la Tracks è dedicata al racconto visivo di aggregazioni intelligenti di Dati, attraverso uno schermo classico o facendo uso di supporti alternativi.

Cosa sono i Big Data?

Da qualche anno in Europa, e quindi in Italia, è arrivato il concetto di Big Data. Si sente spesso parlare di applicazioni utili per l’analisi dei Big Data, ma i “non addetti ai lavori” sicuramente avranno delle difficoltà a capire di cosa realmente si tratta.

Con il termine Big Data, cosa si intende?

Partiamo dalla definizione che si trova in Rete: “Big Data è il termine per descrivere una raccolta di dataset (=collezione di dati) così grande e complessa da richiedere strumenti differenti da quelli tradizionali, in tutte le fasi del processo: dall'acquisizione, alla curation, passando per la condivisione, l’analisi e la visualizzazione.”

Si tratta cioè di un insieme di dati che, per la sua dimensione, non può essere facilmente “elaborato”, tanto da richiedere strumenti e programmi creati ad hoc.

Ma l’avvento dei Big Data non rappresenta solo un cambio di marcia nello sviluppo tecnologico: ogni due giorni il mondo produce la stessa quantità di dati prodotti dall’umanità dall’avvento della scrittura al 2003. Questa mole informativa ha oggi, e avrà sempre più nel tempo, impatto su tutti i servizi che i cittadini fruiscono, cambiando il modo in cui siamo da sempre stati abituati a trovare le informazioni, analizzare i fenomeni, informarci, ecc…

I vantaggi

Stiamo superando gli approcci classici basati sugli small data, ovvero su un sottoinsieme parziale dei dati che, per difficoltà di raccolta o elaborazione, rappresentavano le uniche informazioni sulle quali potevamo basarci. Le tecnologie Big Data ci permettono oggi di lavorare su dataset di volumi incredibilmente grandi, fornendoci una visione completa e non più parziale dei fenomeni, e permettendoci di correlare informazioni apparentemente prive di connessioni tra loro..

Una comune definizione di Big Data li caratterizza con le 3V:

  • Volume: capacità di acquisire, memorizzare e accedere a grandi volumi di dati
  • Velocità: capacità di effettuare analisi di dati in realtime (o quasi)
  • Varietà: i dati possono provenire da fonti diverse

Certamente il  volume è un fattore importante, oggi si parla di dataset misurati inZettabyte (1 seguito da 21 zeri!!), ma forse ancora più impattanti sono la velocità con cui le informazioni vengono create al giorno d’oggi e la loro varietà.

E proprio sulla varietà delle informazioni si giocherà la sfida delle Telecom Italia Big Data Challenge, che offrirà a tutti i partecipanti un dataset composto da dati di ogni natura: dalle telecomunicazioni ai trasporti, dal consumo energetico al meteo, ecc…

È ancora un po' nebuloso? Passiamo alla pratica!

Come vengono utilizzati i Big Data concretamente?

  • Per analizzare i mercati: permettendo lo studio dettagliato dei comportamenti e l’andamento dei trend, tutte operazioni che un tempo chiedevano tempo e denaro per essere effettuate. Ad esempio, oggi è possibile analizzare i comportamenti d’acquisto via cellulare, per proporre all’utente un determinato servizio in mobilità, studiando il suo accesso ai diversi device durante la giornata e razionalizzando i dati raccolti.
  • Per analizzare dati provenienti da fonti eterogenee, quindi i dataset possono essere anche non strutturati (ad esempio immagini, e-mail, GPS, informazioni provenienti dai Social Network). Raggruppare e visualizzare in maniera armonica e connessa questi dati permette di tenere sotto controllo efficacemente un fenomeno o un’area geografica, facilitando gli interventi (es. Smart Center Telecom Italia).
  • per analizzare le conversazioni legati al mondo Social. Ad esempio è possibile monitorare come la rete “parla” di un fenomeno, unendo tra loro i feed di tutti i canali social in maniera armonica; ciò permette di dare un colpo d’occhio complessivo sui trend, per proporre analisi più lucide e per monitorare il sentiment (ovvero la reazionne emotiva) della popolazione alla notizia.
  • Per lo sviluppo di business di valore, per migliorare l’efficienza e la qualità dei prodotti o dei servizi offerti. Oggi ci sono siti, ad esempio, che propongono i contenuti in base alle precedenti visite dell’utente, individuandone le preferenze (marketing contestuale).