famoso articolo dell\u2019Economist<\/a> definisce il fenomeno dell\u2019esplosione informativa come \u201cdata deluge\u201d, letteralmente \u201cinondazione di dati\u201d.<\/p>\nTuttavia non \u00e8 il volume<\/i> di dati il nodo centrale della questione. Quello che \u00e8 davvero importante \u00e8 capire in che modo le aziende decidono di utilizzare questi dati<\/b>. \u00a0Questi possono, ad esempio, essere analizzati in modo da avere una conoscenza pi\u00f9 approfondita della propria organizzazione, e realizzare cos\u00ec strategie pi\u00f9 efficaci.<\/p>\n
<\/p>\n
La semantica<\/b> pu\u00f2 essere definita come una branca della linguistica e della logica che studia il significato. Questa comprende due sottocategorie: la semantica logica<\/b> e la semantica lessicale<\/b>. La prima riguarda i procedimenti logici come i riferimenti, le implicazioni, le presupposizioni e il senso. La seconda riguarda l\u2019analisi del significato delle parole e le relazioni tra queste.<\/p>\n
Le sfide dei Big Data e della semantica<\/b><\/p>\n
Negli ultimi anni le grandi aziende hanno dimostrato un interesse sempre maggiore nel voler \u00a0utilizzare Big Data e tecnologia semantica per creare valore aggiunto. Questo connubio, sebbene porti indubbiamente diversi vantaggi, presenta anche alcune sfide. Vediamo quali sono.<\/p>\n
La prima sfida cui ci troviamo di fronte quando si parla di Big Data \u00e8 che questi inizialmente sono quasi sempre non strutturati<\/b>, ovvero scritti in linguaggio naturale. Ci\u00f2 pone dei limiti alla comprensione dei dati da parte delle macchine. Esempi di dati non strutturati sono messaggi, e-mail, articoli di blog, feed social, ecc.<\/p>\n
La seconda sfida riguarda la gestione del tempo<\/b>. La grande velocit\u00e0 con cui i dati vengono eliminati ci obbliga a ridurre al massimo il tempo dedicato alla loro \u00a0gestione. Per far fronte a questa sfida \u00e8 necessario utilizzare software in grado di analizzare i dati nel minor tempo possibile e di trasformare, altrettanto velocemente, informazioni non strutturate in informazioni strutturate. Per dirlo in altre parole, devono essere capaci di estrarre valore dal caos.<\/p>\n
La terza questione riguarda la vasta quantit\u00e0 di informazioni \u201cnascoste\u201d<\/b> ancora lontane dall\u2019essere analizzate e interpretate, i cosiddetti \u201cDark Data\u201d. Hal Varian, Chief economist di Google, dichiara che \u201ci dati sono ampiamente disponibili, quello che \u00e8 scarso \u00e8 la capacit\u00e0 di estrarre conoscenza da questi\u201d.<\/p>\n
Come trasformare le informazioni in conoscenza?<\/b><\/p>\n
Le sfide sopra descritte ci permettono di capire che indubbiamente i dati devono non solo essere processati in tempo reale, ma anche essere analizzati accuratamente dal punto di vista del loro contenuto semantico<\/b>. Il solo modo per non essere sopraffatti dall\u2019 inondazione di dati \u00e8 dare senso a queste informazioni digitali. Ma come possiamo trasformare le informazioni in conoscenza?<\/p>\n
Le informazioni semantiche racchiuse nei dati, pongono non poche sfide al Trattamento Automatico della Lingua<\/b> (TAL o Natural Language Processing<\/i> in inglese), una branca a cavallo tra l\u2019informatica, l\u2019intelligenza artificiale e la linguistica che studia le interazioni tra computer e linguaggio umano. Uno dei compiti di un sistema di TAL relativo alla comprensione del linguaggio naturale \u00e8, ad esempio, la topic recognition<\/b>, ovvero data una porzione di testo, questa viene suddivisa in segmenti, a ognuno dei quali viene attribuito un topic, che viene cos\u00ec identificato e analizzato.<\/p>\n
Un\u2019altra funzione essenziale del TAL \u00e8 la sentiment analysis. <\/b>Questa analisi estrae le \u00a0opinioni soggettive degli utenti su un brand o un prodotto attraverso l\u2019analisi della polarit\u00e0 del \u201csentiment\u201d (positivo vs. negativo) utilizzato per descrivere l\u2019esperienza con quest\u2019ultimo (come avviene, ad esempio, nelle recensioni online).<\/p>\n
Queste funzioni possono essere molto utili soprattutto per scopi di marketing<\/b> o per la gestione della customer experience<\/b>; queste analisi permettono infatti di comprendere di cosa parlano gli utenti sui vari social media, consentendoci cos\u00ec di identificare nuovi trend e chiavi di lettura dell\u2019opinione pubblica. Estrarre valore da questi dati, non significa per\u00f2 analizzare quanto sia \u201cgrande\u201d quel dato, piuttosto quanto sapientemente questi strumenti di trattamento automatico della lingua riescono ad analizzare il contenuto, individuare pattern ed estrarre informazioni che possono rivelarsi utili.<\/p>\n
In che modo i Big Data e la semantica possono integrarsi all\u2019interno dei processi aziendali?<\/b>
\n<\/b>L\u2019utilizzo dei Big Data e della semantica ha aperto la strada alla creazione di una nuova relazione tra il marketing management<\/b> e la linguistica<\/b> e ha introdotto la presenza di un nuovo ruolo aziendale, ovvero quello del linguista computazionale<\/b>. Questa figura ha il compito di creare senso a partire dalla scatola nera<\/i> apparentemente senza senso dei Big Data, estrapolando, attraverso l\u2019analisi semantica, \u00a0pattern di \u00a0significato che possono rivelarsi importanti per orientare gli obiettivi di marketing.<\/p>\n
Sebbene i Big Data e la semantica debbano far fronte a queste sfide, \u00e8 innegabile il fatto che il loro connubio porter\u00e0 senz\u2019altro benefici alle aziende grazie anche alla nascita di tecnologie sempre pi\u00f9 avanzate.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Definizioni di Big Data e Semantica Secondo SAS i Big Data possono essere definiti come una grande quantit\u00e0 di dati strutturati e non strutturati che inondano le aziende ogni giorno. Un famoso articolo dell\u2019Economist definisce il fenomeno dell\u2019esplosione informativa come \u201cdata deluge\u201d, letteralmente \u201cinondazione di dati\u201d. Tuttavia non \u00e8 il volume di dati il nodo … <\/p>\n
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