Nell’Industria 4.0 il dato ha un ruolo centrale. Con lo sviluppo di reti più veloci, maggiore spazio di archiviazione e nuove tecnologie di sensoristica, le imprese hanno accesso a volumi di informazioni sempre più elevati. A volte anche troppo.
Un aumento di tale entità, infatti, può risultare troppo complicato e dispersivo da gestire. Da qui la crescente necessità di filtrare la quantità enorme di informazioni disponibili per ottenere dati di produzione fruibili, intelligenti e utili. Ed è qui che emerge la principale differenza tra Big Data e Smart Data.
Definizione di Big Data e Smart Data
Il termine Big Data descrive enormi volumi di dati, sia strutturati che non strutturati, raccolti ogni giorno dalle aziende. Sono caratterizzati da diverse proprietà, ma in particolare sono definiti da quattro elementi chiave:
- Volume di dati
- Velocità dei dati
- Veridicità dei dati
- Valore dei dati
Gli Smart Data, invece, “sono i dati che veicolano e forniscono informazioni valide, ben definite e significative”. Dunque, si tratta dei Big Data che sono stati filtrati, elaborati e preparati per il contesto di produzione, al fine di portare, una volta analizzati, a un processo decisionale più efficiente.
Il compito di raccogliere i dati e di trasformarli in informazioni fruibili eliminando il rumore spetta all’analytics. Ossia, l’insieme di tecniche mirate all’acquisizione di informazioni utili per prendere decisioni “smart”.
Big Data vs Smart Data: differenze principali
1. Gli Smart Data sono più mirati.
I Big Data non sempre rispondono alle esigenze specifiche dell’azienda in modo mirato. Spesso risultano difficili da allineare al contesto aziendale e questo genera confusione, rischiando di sopraffare e distrarre chi ci lavora. Diversamente, gli Smart Data sono più precisi, permettendo alle imprese di utilizzare le informazioni raccolte in modo utile e funzionale.
2. Gli Smart Data sono di qualità superiore
Gli Smart Data sono dati già filtrati e vagliati. Il che li rende di qualità superiore in quanto privi di errori e più accurati. Questo permette alle imprese di prendere decisioni più intelligenti e di ottenere risultati migliori in termini di produttività, sicurezza ed efficienza.
3. Gli Smart Data consentono un livello di personalizzazione superiore
A differenza dei Big Data, gli Smart Data sono più contestualizzati calibrati sulle esigenze specifiche. Le aziende possono così ottenere informazioni precise sulla propria attività in modo ad implementare soluzioni personalizzate e ad hoc.
4. Gli Smart Data sono più utili per il Machine Learning
Dati più accurati e fruibili promuovono e ottimizzano il processo di apprendimento automatico, già parzialmente sostenuto dai Big Data. Se i macchinari ricevono informazioni filtrate, possono identificare modelli ed eseguire compiti specifici autonomamente in modo più efficace ed efficiente.