Dei Big Data si parla tantissimo, su questo non c’è alcun dubbio. La necessità delle aziende di governare l’enorme esplosione di dati generata dall’emergere di fenomeni quali IoT, cloud e mobile ha portato alla rapida diffusione di questi strumenti e anche alla nascita di nuove figure professionali come quelle del Data scientist. Ma a proposito di strumenti stiamo parlando? A differenza dei software di tipo tradizionale, quelli che vanno per la maggiore in ambito Big Data sono sostanzialmente sconosciuti al grande pubblico. E di conseguenza anche alla maggioranza delle aziende che decidono di approcciare questo mercato. Poco noto, anche, che esistono on line (dunque sostanzialmente cloud based) moltissime soluzioni disponibili completamente gratis, che possono permettere ad aziende e professionisti di prendere familiarità con questo mondo e magari in futuro passare a quelle commercializzate dai vendor. Può dunque essere utile fare una lista dei migliori strumenti di data analytics, oggi disponibili, così come ha fatto recentemente Digital Vidya.
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Big Data per tutti
Uno dei più noti e diffusi è sicuramente la versione pubblica di Tableau, che può essere definito come uno strumento in grado di democratizzare la visualizzazione dei dati, essendo anche estremamente semplice da utilizzare. Con risultati estremante brillanti, che consentono di comunicare all’esterno in maniera immediata i propri risultati e non solo. Ovviamente ci sono dei limiti di dimensione e nell’utilizzo dei formati (Excel, Txt e OData sources) che sono superati nelle versioni commerciali del software. Molto utile può rivelarsi anche Open Refine, prima noto come Google Refine, che è un’applicazione Web per la pulizia, la trasformazione e l’arricchimento di dataset, anche in questo caso con dei limiti dimensionali. Sempre più impiegata da addetti ai lavori e non è anche, KNIME una piattaforma open source di analisi dati e reporting che integra vari componenti per il machine learning e data mining. Consentendo graficamente di creare data flow, eseguire analisi e ispezionare i risultati.
Dati veloci e in poco tempo
Necessita probabilmente di una maggiore praticità con l’utilizzo della Data analytics RapidMiner, basato sul linguaggio Java, che ha però il pregio di render possibile l’analisi di dati in grande quantità, importando anche file di utilizzo comune. Risulta infatti particolarmente utile per l’interpretazione e la visualizzazione dei dati aziendali. Uno strumento, ancora in fase sperimentale, è sviluppato invece da uno dei giganti del Web: stiamo parlando di Google Fusion Tablets, disponibile tramite Google Drive, che secondo l’espressione di BIG G, rende possibile liberare i dati dai loro contenitori, combinali con altri presenti sul Web. Oltre che, naturalmente, di condividerli e permettere la collaborazione tra più utenti. Dal momento che uno dei segreti della diffusione degli strumenti Big data è la velocità, chiunque voglia ottimizzare la ricerca delle informazioni c’è Google Search operators, una vera e propria gamma di comandi (qui qualche consiglio) che possono essere utilizzati per eseguire ricerche avanzate, diagnosi e analisi della concorrenza.
Data Analytics: ecco cosa imparare
Per chi volesse invece provare a trarre fuori qualche considerazione “seria” dal grande rumore di fondo dei social network c’è NodeXL, un software di analisi e visualizzazione di networks e relazioni. Che è in grado di esaminare le parole, gli url, gli hashtag usati da ogni partecipante alle conversazioni, definendo la sua posizione nel network. Tra gli strumenti consigliati da Digital Vidya c’è Wolfram Alpha, un motore computazionale di conoscenza nato già nel 2009 che interpreta le parole chiave inserite dall’utente e propone direttamente una risposta invece che offrire una lista di collegamenti ad altri siti web, come fanno i comuni motori di ricerca. È uno strumento molto utilizzato anche dagli studenti di matematica di mezzo mondo per risolvere operazioni complesse e che contribuisce ad alimentare il risponditore Siri di Apple. Può però essere molto utile anche alle aziende perché, oltre alle risposte in sé, rende immediatamente disponibili grafici e tabelle. In chiave data analytics può rivelarsi proficuo imparare a lavorare con Solver, uno strumento di programmazione di ottimizzazione e lineare presente in Excel che consente di impostare dei parametri di ricerca. È possibile utilizzarlo per trovare soluzioni ottimali per problemi diversi, come la determinazione del mix di prodotto mensile ideale, la pianificazione di forza lavoro in un’organizzazione, nonché quella finanziaria e di budget. Infine nella lista c’è Dataiku DSS (Data Science Studio) è un software -disponibile anche su Azure – che consente ai professionisti dei dati di prototipare, costruire e implementare servizi altamente specifici che trasformano i dati grezzi in previsioni accurate per le aziende.
