Il Big Data impatta qualsiasi azienda incentri il proprio business sul valore delle informazioni, di qualunque tipo esse siano. Informazioni sul mercato e i competitor per esempio, ma anche informazioni sull’andamento delle vendite o dati sulla reazione dei prodotti se sottoposti a determinati test (come nel caso delle automobili) o dati ambientali (fondamentali nell’ambito agricolo).
Sapere analizzare queste informazioni in modo rapido è di fondamentale importanza per garantire non solo la propria sopravvivenza ma anche una continua crescita anche in situazioni di mercato difficili come le attuali.
Fujitsu ha già intrapreso da tempo lo sviluppo di tecnologie HW e SW in questa arena e recentemente ha rilanciato la propria offerta con il Fujitsu Big Data Iniziative che vede il coinvolgimento di clienti, partner e startup per rinforzare le iniziative nel business del big data.
Il programma di ricerca di Fujitsu, volto a favorire la realizzazione di una “Intelligent Society” è centrato sullo sviluppo di tecnologie intelligenti che permettano di analizzare ed estrarre dati utili da un’ampia varietà di sorgenti, quali sensori, attività dell’individuo e altri tipi di macchine o l’integrazione con nuove fonti quali sistemi di posizione, social media, log ed altre fonti di sistemi con cui gli utenti interagiscono quotidianamente.
In effetti, l’abilità nel gestire, elaborare e utilizzare a fini strategici i Big Data richiede capacità di intervento integrate e globali, sia che l’obiettivo consista nell’erogare servizi ai consumatori che condurre analisi scientifiche quali quelle atte ad assicurare il benessere della popolazione di interi continenti, come nel campo del clima o sulle modalità di diffusione di un virus influenzale
Un esempio di questo è l’uso di tecnologie di analisi dei Big Data per la realizzazione di un sistema di raccolta ed analisi mediche per ottenere una procedura di previsione di rischio di diabete con alto grado di accuratezza.
Il programma prevede che un gruppo di volontari si sottoponga a un insieme di visite mediche per raccogliere dati che verranno integrati con quelli rilevati da altri dispositivi portatili tra cui gli smartphome onde poter correlare parametri clinici rilevati in situazioni quotidiane (battito cardiaco, temperatura..) con parametri ambientali e I dati clinici rilevati durante le visite mediche di controllo.
Lo sviluppo di sofisticati modelli matematici d’analisi è ora possibile fare una stima di rischio di diabete anche senza l’ausilio medico o a suo supporto.
