di Tommaso Naletto
Tratto dalla Tesi di Laurea Magistrale: “Studio ed analisi dei Big Data provenienti da web, social networks e flussi di mobilità: applicazione con utilizzo della piattaforma SocialMeter.”
Introduzione
La quantità di dati creati e raccolti, i cosiddetti Big Data, è ormai da anni nell’ordine degli ZB (Zettabyte) e solo in Italia il mercato Big Data analytics, secondo le stime, ha superato i 2 miliardi di euro di valore nel 2021.
L’analisi dei Big Data è, infatti, una delle tecnologie che stanno contribuendo all’espansione della digital trasformation, driver chiave per lo sviluppo economico a livello globale.
Obiettivo della ricerca
L’obiettivo della prima parte dell’elaborato di tesi é quello di introdurre la tecnologia di analisi dei Big Data. Tramite un’analisi SWOT sulla Big Data analysis, si evidenziano i punti di forza e le varie opportunità offerte ai diversi settori industriali e alle funzioni aziendali, ma anche i punti di debolezza e le possibili minacce che le organizzazioni potrebbero affrontare. Nella seconda parte della tesi l’obiettivo é quello di svolgere un’applicazione reale di raccolta, pulizia, analisi e interpretazione di una grande quantità di dati provenienti dal web, dai social networks e dai flussi di mobilità, l’ultima innovativa soluzione introdotta da Maxfone, in riferimento all’evento internazionale Vinitaly.
Prima parte
Nella prima parte dell’elaborato vengono descritte le caratteristiche dei Big Data e viene fornito uno schema del processo per estrarre valore dalla loro analisi. Il processo inizia con l’individuazione di un obiettivo strategico e comprende poi due sotto processi principali: la gestione dei dati (Data Management) e l’analisi dei dati (Data Analytics).
Nell’analisi SWOT vengono invece evidenziati i punti di forza della Big Data analysis, tra i quali la possibilità migliorare i processi di decision making aziendali e l’opportunità di studiare l’esperienza dei consumatori, ma anche alcuni punti di debolezza, come dei problemi specifici legati all’interpretazione dei dati e il bisogno di progresso in competenze e tecnologie.
Per quanto riguarda le opportunità, vengono evidenziate quelle offerte ai primi tre settori che investono nei dati in Italia, ovvero quello bancario, quello manifatturiero e quello delle telecomunicazioni, e quelle offerte alle varie funzioni aziendali, dalla ricerca e sviluppo alla logistica, passando per il marketing. Vengono infine esposte le possibili minacce per le organizzazioni, tra le quali i temi della sicurezza e della privacy, con un apprendimento sulla normativa europea in materia di protezione dei dati personali dei residenti, il GDPR.
Seconda parte
Nella seconda parte dell’elaborato vengono presentati i due competence center di Maxfone: IoT Solutions e SocialMeter. Di quest’ultimo vengono approfonditi i servizi della piattaforma SocialMeter Suite, che verranno poi utilizzati per l’applicazione reale di Big Data analysis, ovvero: Web Analytics, Social Analytics, Image Scan e Mobility Analytics.
Per quanto concerne Image Scan si esaminano gli algoritmi di machine learning e intelligenza artificiale sottostanti al servizio, ovvero le reti neurali artificiali, utilizzate per il riconoscimento delle immagini.
Vengono poi approfonditi i Mobility Analytics, l’ultima innovativa soluzione introdotta dall’azienda e testata per la prima volta con l’applicazione reale inserita nell’elaborato di tesi. I dati di mobilità vengono raccolti in modalità anonima a partire dai segnali di spostamento derivanti dalle SIM dei dispositivi mobili delle persone.
Questa innovativa soluzione nasce con l’obiettivo di mappare l’esperienza delle persone nel luogo esatto in cui questa viene vissuta, fornendo informazioni sociodemografiche sui consumatori, come il paese/regione di provenienza (la figura a destra mostra la provenienza dei visitatori esteri durante Vinitaly 2022), l’età, il genere e il comune di pernottamento.
Queste informazioni, unite con quelle derivanti dai social networks e dai flussi di mobilità, permettono alle aziende di mappare l’esperienza delle persone duranti eventi e altre attività di consumo.
Applicazione Vinitaly
Per dimostrare la quantità di informazioni strategiche e di valore che si possono estrarre dall’analisi in tempo reale dei dati provenienti da web, social networks e flussi di mobilità, è stata svolta, assieme ai consulenti Maxfone, un’applicazione reale di Big Data analysis sull’evento internazionale Vinitaly, con l’utilizzo della piattaforma di SocialMeter.
Vinitaly é l’evento internazionale più importante sul mondo del vino e contribuisce allo sviluppo del settore vitivinicolo italiano, di grande rilevanza per il nostro paese: l’Italia é, infatti, il primo produttore al mondo di vino ed il secondo esportatore mondiale.
L’analisi ha permesso l’estrazione di informazioni strategiche e di valore principalmente per tre attori: le aziende del settore vitivinicolo, gli organizzatori della manifestazione fieristica e la città di Verona.
Per quanto riguarda le aziende vitivinicole, dall’analisi degli articoli web emergono indicazioni su quelli che saranno i trend principali del settore, come la sostenibilità, i vini biologici e la contaminazione con il mondo digitale.
Dall’analisi delle immagini condivise direttamente dai consumatori sui social networks durante la loro esperienza, è stato poi possibile ottenere informazioni utili per le aziende, come l’analisi dei colori più rilevanti e che ottengono più interazioni dai consumatori nelle foto ritraenti le bottiglie di vino, la segmentazione d’età e di genere delle persone presenti sui social e di quelle in presenza alla manifestazione (tramite i dati di mobilità) e i principali account social più attivi durante l’evento.
Attraverso i dati raccolti sui social networks la piattaforma restituisce anche grafici che aiutano le aziende ad indirizzare le loro strategie di comunicazione, come gli hashtag cloud e la suddivisione degli orari più idonei per la pubblicazione di contenuti.
Di seguito i grafici sulla segmentazione d’età e di genere dei visitatori (social e mobilità) e l’hashtag cloud #Vinitaly.
Per quanto concerne gli organizzatori della fiera invece, risultano utili tutti quei dati che si aggiungono al classico numero delle presenze, come l’analisi delle emozioni e quindi il sentiment provato dei presenti, analizzato tramite l’algoritmo Image Scan, e le fasce orarie con il maggior numero di persone in fiera durante la manifestazione.
Infine, per la città di Verona, sono stati analizzati i flussi di mobilità delle persone nei vari punti di interesse della città e i comuni di pernottamento dei visitatori arrivati in Italia per il Vinitaly. Questi dati permettono di fare delle considerazioni sulla capitalizzazione del flusso di persone che un evento internazionale come quello del Vinitaly genera e sulla gestione del turismo locale durante l’evento.
Conclusioni
I risultati acquisiti hanno permesso di dimostrare che l’analisi dei Big Data provenienti da varie fonti, se segue un processo strutturato ed è sostenuta da strumenti tecnologici avanzati, come algoritmi di machine learning e intelligenza artificiale, permette l’estrazione di informazioni strategiche e di valore che possono aiutare le organizzazioni a migliorare i loro processi di decision making.