I Big Data sono ormai fondamentale per ogni impresa, perché costituiscono un patrimonio inestimabile che permette di orientare le decisioni aziendali con consapevolezza e tempestività. 
Un’analisi corretta e fruttuosa dei Big Data favorisce inoltre la digitalizzazione delle imprese e le aiuta sostiene negli investimenti online, anche se, secondo uno studio condotto dall’Osservatorio Innovazione Digitale delle PMI del Politecnico Italiano, il 47% delle aziende è ancora passivo nei confronti della digitalizzazione.

Per rendere i Big Data efficaci e inserirli in un sistema definito di controllo di gestione bisogna però saperli riconoscere ed interpretare, altrimenti diventano un insieme di informazioni senza organizzazione e utile a nessuno. 

Nell’interpretazione dei Big Data, il modello di descrizione più conosciuto e utilizzato è “Il modello delle 3V”, pubblicato dall’allora vice presidente e Service Director dell’azienda Meta Group, Doug Laney. 
Le 3V dei big data erano il risultato della valutazione del crescente numero di dati disponibili e dell’evoluzione tecnologica che ne permetteva una sempre più accurata raccolta. Proprio per questi motivi, ad ogni si è passati dal Modello delle 3V al Modello delle 5V. 
Scopriamo insieme quali sono le 5V e come applicarle nella valutazione dei Big Data. 

Prima V dei Big Data: volume

Il volume dei Big Data è la quantità di dati raccolti in un’azienda sia se generati dagli utenti sia se ottenuti da macchine. Secondo le stime, la mole di informazioni cresce di anno in anno, anche in relazione alle attività digitali che le aziende compiono ogni giorno. 
Per dare una definizione del volume che sancisce il passaggio a big data, gli esperti per ora considerano una soglia di 50 Terabyte o il volume di dati che ha un tasso di crescita del 50% in un anno. 

Seconda V dei Big Data: velocità

La velocità è il secondo fattore che caratterizza i big data e, grazie ai sensori, questa registrazione di dati è sempre più veloce. Le aziende per stare al passo devono quindi dotarsi non solo di strumenti in grado di raccoglierli, ma anche di software che permettono di interpretarli in real-time e indirizzarli verso le figure che in azienda prendono decisioni.  

Terza V dei Big Data: varietà 

Altro fattore che caratterizza i Big Data è la varietà delle fonti di acquisizione. Le informazioni infatti si possono ottenere tramite sensori Iot, open data, software gestionali, sistemi transazionali e non ultimi i social media. Ciò significa che cambiano anche le modalità di interpretazione dei dati, perché ad ogni fonte può anche essere utilizzata per analizzare l’andamento di un singolo o di vari settori dell’azienda, supportata da un sistema di controllo di gestione in grado di realizzare report specifici.

Quarta V dei Big Data: valore 

Il parametro del valore è stato aggiunto di recente al modello presentato da Laney e indica una fase cruciale del data analytics, immediatamente successiva all’estrazione delle informazioni: la conoscenza. È quest’ultima infatti a garantire la trasformazione del dato grezzo in contenuto utile nel processo decisionale. Senza il processo di conoscenza, il dato rimane fine a sé stesso o diventa una pura informazione statistica, senza appunto aver acquisito un valore. 

Quinta V dei Big Data: veridicità

Con il proliferare dei dati e delle fonti, è indispensabile per un’azienda assicurarsi la data quality e l’integrità delle informazioni ricevute, altrimenti si rischia di condizionare il processo decisionale con dati errati. Per questo prima di interpretare i dati ricevuti è bene assicurarsi che la fonte sia attendibile. 

Per alcuni studiosi, nei Big Data si sarebbe fatta spazio anche la sesta V, la Variabilità, un parametro scaturito dalla molteplicità dei contesti in cui vengono elaborati i dati. Per le aziende che si occupano di diversi business la variabilità ha un impatto importante nell’interpretazione del dato ed è quindi fondamentale considerarla. 

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