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Il lavoro ai tempi dell’internet of things, la ricerca FUB

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Nel prossimo futuro si alzerà il livello di preparazione richiesto ai lavoratori, che dovrà essere multidisciplinare e molto qualificata. Negli Stati Uniti, ad esempio, già da alcuni anni si parla di STEM (Science, tecnology, enineering, mathematics), per individuare le competenze richieste per affrontare la complessità delle nuove tecnologie, quali quelle dei Big Data

26 Febbraio 2016

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Federica Chiappetta, Fondazione Ugo Bordoni

La nostra è una società destinata a produrre una sempre crescente quantità di dati. Ogni persona, infatti, genera incessantemente dati, in maniera volontaria, tramite l’uso di social network, social media o in maniera involontaria, attraverso l’uso del bancomat, del cellulare o dei passaggi autostradali.

Nei prossimi anni, a quelli già prodotti dagli utenti del Web e dai social network andranno aggiunti i dati generati dai dispositivi e dai sensori dell’Internet delle Cose (Internet of Things) e quelli che saranno resi disponibili sotto forma di dati aperti (Open Data). Ma non è la quantità dei dati a essere l’aspetto più innovativo, che è, invece, ciò che si può fare con questi dati.

Secondo la definizione di Gartner “ Big Data is high-volume, high-velocity and high-variety information assets that demand costeffective, innovative forms of information processing for enhanced insight and decision making”. Al contrario di quanto potrebbe suggerirci la parola “Big”, il tema che afferisce ai Big Data non è legato semplicemente all’enorme quantità di dati da trattare, ma anche alla velocità con cui gli stessi devono essere elaborati e soprattutto all’ eterogeneità dell’ enorme raccolta di dati, che rende necessaria l’applicazione di tecniche e l’uso di tecnologie avanzate per la gestione e il trattamento dell’informazione.

Intorno all’argomento si stanno creando aspettative enormi, non solo per le infinite possibilità che un’accurata analisi di dati può fornire alle aziende o ai singoli cittadini rendendo migliore la comprensione della realtà, ma soprattutto, per i diversi modi in cui questa innovazione inciderà sull’economia di ogni Paese.

Secondo il rapporto dell’ultimo World Economic Forum tenutosi a Davos, infatti, si parla, anche a questo proposito, di quarta rivoluzione industriale, il cui settore trainante sarà l’ICT. Il dato negativo, ovviamente da non sottovalutare, è che, al contrario delle precedenti, questa rivoluzione farà scomparire posti di lavoro anziché crearne. Si parla di circa 7 milioni di posti di lavoro che spariranno a fronte di soli 2 milioni di posti di lavoro nuovi.

Inoltre, i dati emersi dimostrano come, solo i Paesi che investiranno in tecnologia non verranno travolti da queste trasformazioni e dal conseguente nuovo Digital Divide che si creerà fra i Paesi che possiedono e non, il Know-how tecnologico e aziendale utile.

Nel prossimo futuro, quindi, si alzerà il livello di preparazione richiesto ai lavoratori, che dovrà essere multidisciplinare e molto qualificata.

Negli Stati Uniti, ad esempio, è stato inserito, già da alcuni anni, nell’agenda della pubblica istruzione il termine STEM (Science, tecnology, enineering, mathematics), per individuare le competenze richieste per affrontare la complessità delle nuove tecnologie, quali quelle dei Big Data.

Anche in Italia, negli ultimi anni, si è iniziato a parlare di “Data Scientist”, lo scienziato dei dati, come professione del prossimo futuro. Nella fattispecie, si tratta di una figura intermedia fra il tecnico ed il manager, in grado di analizzare i dati e trasformarli in informazioni comprensibili, affinché, per i vertici delle aziende pubbliche, private e Pmi, le strategie da assumere siano chiare e in qualche modo obbligate.

La Fondazione Bordoni ha una lunga esperienza nel campo dell’Information Retrieval e Mining dei testi, dati strutturati e semi-strutturati. Attualmente, le attività di ricerca hanno come fulcro il Big Data Analytics Lab, il nostro laboratorio di R&D per lo sviluppo di soluzioni scalabili per il monitoraggio, la ricerca e l’analisi in tempo reale delle reti social, mentre sono già attivi alcuni progetti finanziati: Almawave, Snoopy su Sentiment Analysis e Data Analytics, e Enel su Data Analytics. L’esperienza è stata maturata, nel corso degli anni, attraverso una rilevante attività di ricerca metodologica sui big data, diverse collaborazioni con il mondo universitario e scientifico nazionale e internazionale (IASI-CNR, Glasgow University, Yahoo!Labs) e la partecipazione ai Comitati di Programma e Tecnici delle più rilevanti Conferenze Internazionali (SIGIR, CIKM, ICTIR, ICWSM, ECIR, IIR, IPM, DART).

La ricerca, in particolare riguarda le tematiche:

  • Studio di metodologie e tecnologie abilitanti di Data Analytics in ambiente di programmazione di tipo MapReduce, come Spark Python e SparkR, applicato a reti sociali e/o di comunicazione, con flussi informativi anche testuali e geo-localizzati.
  • Analisi di scalabilità e comparazione delle piattaforme abilitanti Di Big Data per le analisi in modalità batch e real-time.
  • Clustering massivo di dati, ad esempio usando metodologie del tipo Locality Sensitive Hashing (LSH) che permettano tempi di elaborazione lineari rispetto al volume dei dati.
  • Scoperta di comunità, cioè cluster di nodi affini per contenuto o per flussi di interazione, in una rete di comunicazione e loro visualizzazione, ad esempio usando metodologie del tipo BigCLAM, che permettano tempi di elaborazione lineari rispetto al numero dei nodi.
  • Analisi dei flussi informativi come serie temporali, del tipo triplo esponenziale di Holt-Winters, adattati alla tipologia di dati, per il rilevamento di eventi critici.

La Fondazione Bordoni, quindi, ha un osservatorio privilegiato sul tema, che ci permette di dire che il connubio innovazione e Big Data è senz’altro un motore per lo sviluppo tecnologico, per la creazione di nuovi strumenti e di nuove professionalità, ma anche e soprattutto una grande sfida che non possiamo lasciarci sfuggire.

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