Esempi di Big Data nella vita di tutti i giorni [2025]

Hai mai fatto caso a tutti gli esempi di Big Data che hai davanti agli occhi nella realtà quotidiana?

Big Data, grandi dati, grossi dati… Sono termini che ultimamente sono sulla bocca di tutti. 

Ma cosa significano veramente? La traduzione del termine inglese nella lingua italiana non è interamente calzante, anche se suscita istintivamente nell’immaginario comune un massiccio flusso di dati e con esso una serie di opportunità fruibili dal servizio business aziendale. 

Talvolta, chi parla frequentemente di “Big Data” non lo fa con piena consapevolezza e non ne comprende appieno le potenzialità.

In realtà, la nozione di Big Data rimanda all’insieme delle informazioni generate da diverse fonti che, una volta collegate e poste in relazione tra loro grazie a specifici algoritmi, consente alle aziende di migliorare anche in termini di competitività.

Scopiamo insieme la piena accezione del termine anche grazie ad alcuni concreti esempi di Big Data nella vita di tutti i giorni e del loro corretto utilizzo.

Cosa sono i Big Data

I Big Data sono insiemi di dati talmente vasti, veloci e complessi che le tradizionali tecniche di analisi non sono più sufficienti per elaborarli in modo efficace. 

Ma cosa significa davvero?

Pensiamo a tutte le informazioni generate ogni giorno: post sui social, acquisti online, dati dai sensori di uno smartphone, rilevamenti GPS, immagini, video, ricerche su Google. 

Tutto questo produce una quantità immensa di dati che cresce in modo esponenziale. 

I Big Data nascono proprio da qui: dall’esigenza di raccogliere, analizzare e interpretare questi flussi continui di informazioni per ottenere conoscenze utili.

Per capire meglio, si fa spesso riferimento alle “3V” dei Big Data:

• Volume: la quantità enorme di dati generati ogni secondo;
• Velocità: la rapidità con cui i dati vengono prodotti e devono essere analizzati;
• Varietà: la diversità delle fonti e dei formati (testi, video, immagini, audio, numeri, ecc.).

A volte si aggiungono anche una quarta e una quinta “V”: veridicità (l’affidabilità dei dati) e valore (le informazioni utili che se ne possono trarre).

I Big Data sono oggi fondamentali in molti settori: dalla sanità, che li usa per prevedere epidemie, al marketing, che li sfrutta per personalizzare le offerte, fino alla finanza, ai trasporti e alla ricerca scientifica.

Esempi di Big Data nella vita quotidiana

La vita moderna ha comportato una rivoluzione in ambito tecnologico che permette a ognuno di noi di acquistare e recensire prodotti in via telematica, effettuare operazioni bancarie e trasferimenti di denaro on-line, gestire interi sistemi e molto altro semplicemente attraverso l’uso di dispositivi elettronici.

Telefonini, televisori, carte di credito, sensori connessi ai più disparati servizi (trasporto urbano, infrastrutture, edifici pubblici e privati…) sono tutti fonti di informazioni ed esempi di Big Data nella vita quotidiana.

Queste informazioni, quindi, possono presentarsi nelle più svariate forme, come documenti di testo, e-mail, file video o audio, dati ticker e transazioni finanziarie. Negli ultimi due anni si stima che il loro volume complessivo abbia superato l’ordine dei Zettabyte, ossia la settima potenza di 1000 (o 10 elevato a 21 nel sistema internazionale di unità di misura).

Evidentemente, non tutti i dati prodotti dagli utenti consentono un accesso indiscriminato, dal momento che spesso sono schermati da sistemi di protezione, né tutti i dati vengono costantemente condivisi. Sfruttare, però, la gran parte di queste informazioni disponibili, selezionando quelle rilevanti per le finalità aziendali, ha innumerevoli vantaggi non solo nel settore IT. 

Il marketing dei Big Data interessa trasversalmente innumerevoli settori: dal commercio alla medicina, dalla pubblicità all’automobile, dall’astronomia al gaming…

Qualunque sia l’ambito operativo della tua azienda, grazie alla nostra comprovata esperienza in ambito ITC, noi di Nextre Srl possiamo aiutarti ad individuare la migliore strategia per direzionare efficacemente i tuoi prodotti e servizi a clienti e partner, ampliando il tuo business.

Big Data nel marketing e pubblicità

I Big Data nel marketing possono essere sfruttati in qualsiasi settore della vita quotidiana. In quale modo aiutano i team a lavorare meglio? Grazie a tutte le informazioni che forniscono. 

E, se hai un’azienda o un business, sai che le informazioni sono oro colato. 

Prima di tutto, i Big Data nel marketing permettono di analizzare il comportamento dei clienti. Le aziende possono utilizzare i dati per capire meglio le loro abitudini di acquisto, i loro interessi e le loro preferenze. Questo può essere fatto analizzando dati di diverse fonti, come ad esempio: 

• Transazioni di acquisto online e in negozio;
• Ricerche online e sui social media;
• Interazioni con il sito web e l’app mobile dell’azienda.

Conoscendo meglio i clienti, le aziende possono creare campagne di marketing più mirate e personalizzate, che hanno maggiori probabilità di successo.

Con questi dati alla mano è poi possibile segmentare il proprio pubblico. I dati possono essere utilizzati per identificare segmenti di target con caratteristiche simili, come ad esempio: 

• Età
• Genere
• Reddito
• Interessi
• Località

Questo permette alle aziende di creare annunci e contenuti specificamente per ciascun segmento, aumentando la loro efficacia.

Infine, grazie ai Big Data è possibile ottimizzare le campagne. I dati sulle performance delle campagne pubblicitarie possono essere utilizzati per ottimizzare il budget e migliorare il ROI. Questo può essere fatto analizzando diversi KPI, come ad esempio: 

• Click-through rate (CTR);
• Costo per click (CPC);
• Conversion rate;
• Return on investment (ROI).

Analizzando questi dati, le aziende possono capire quali campagne stanno funzionando bene e quali no, e possono apportare le modifiche necessarie per migliorare le loro performance.

Esempi di Big Data nella sanità

I Big Data possono essere utilizzati per analizzare grandi volumi di dati di pazienti, studi clinici e cartelle cliniche.

Questo può aiutare i ricercatori a: 

• Scoprire nuovi fattori di rischio per le malattie;
• Sviluppare nuovi farmaci e trattamenti;
• Migliorare la comprensione delle malattie.

L’analisi di dati predittivi può inoltre aiutare i medici a identificare i pazienti a rischio di determinate malattie, come ad esempio cancro, malattie cardiache e diabete. Questo dà il tempo di intervenire tempestivamente, aumentando le probabilità di successo del trattamento.

E ancora, i dati raccolti possono essere utilizzati per creare piani di cura personalizzati per ciascun paziente, in base alle sue caratteristiche individuali, come genetica, storia medica e stile di vita per migliorare l’efficacia del trattamento e ridurre gli effetti collaterali.  

Esempi di Big Data nella finanza

Molto importante anche per le aziende è la possibilità di sfruttare i Big Data per analizzare le transazioni finanziarie in tempo reale e identificare quelle fraudolente. Questa attività aiutare le banche e le altre istituzioni finanziarie a proteggere i propri clienti dalle frodi.

I Big Data sono utili anche nella gestione del rischio. Le banche e le altre istituzioni finanziarie utilizzano i dati per valutare il rischio di credito e di investimento. In questo modo possono prendere decisioni più informate su come allocare il capitale e ridurre il rischio di perdite.

Inoltre, i dati possono essere utilizzati per identificare le esigenze dei clienti e sviluppare nuovi prodotti finanziari su misura per aumentarne la soddisfazione. 

Big Data nella produzione e nell’industria

Non mancano certo gli esempi di Big Data in ambito di produzione aziendale. I dati possono essere utilizzati per monitorare le condizioni dei macchinari e prevedere guasti. Essere a conoscenza di queste informazioni consente di intervenire in modo preventivo, evitando costose interruzioni della produzione.

I Big Data sono però fondamentali anche nell’ottimizzazione dei processi produttivi. Grazie ai dati possono essere identificate inefficienze nei processi produttivi per migliorarne l’efficienza, riducendo i costi e aumentando la produttività.

Interessante è anche l’uso dei Big Data nel campo del controllo qualità. Si rivelano utili per monitorare la qualità dei prodotti e identificare eventuali difetti per tempo. Ciò è molto importante per limitare la produzione di prodotti difettosi e aumentare la soddisfazione del cliente finale. 

Big Data nel Governo e Pubblica Amministrazione

Esempi di Big Data si vedono nella sicurezza pubblica. Più dati si hanno a disposizione, più è facile analizzare i crimini e identificare le aree a rischio. I Big Data possono aiutare le forze dell’ordine a garantire una maggiore sicurezza ai cittadini.

I Big Data hanno largo impiego anche nella pianificazione urbana. Le informazioni sono utili per monitorare e pianificare la crescita demografica, agendo per tempo e in modo consapevole al fine di migliorare la qualità della vita dei cittadini. 

Questo può essere fatto analizzando dati su: 

• Traffico;
• Inquinamento;
• Densità di popolazione;
• Servizi pubblici.

Conoscendo meglio le esigenze dei cittadini, i Comuni possono pianificare la crescita in modo più sostenibile e efficiente.

Infine, i Big Data vengono sfruttati sempre di più nell’erogazione dei servizi pubblici tra cui la sanità, come abbiamo visto poco fa, ma anche l’istruzione, i trasporti e il turismo. In questo modo i costi vengono ridotti, l’efficienza migliorata e i cittadini sono più soddisfatti. 

Big Data nel settore dei trasporti e della logistica

Nel mondo dei trasporti e della logistica, i Big Data sono diventati fondamentali per ottimizzare le rotte, ridurre i costi e migliorare l’efficienza. 

Le aziende che gestiscono flotte di veicoli, treni o navi possono raccogliere enormi quantità di dati da GPS, sensori a bordo e sistemi di monitoraggio in tempo reale. Queste informazioni vengono elaborate per prevedere il traffico, ridurre i tempi di consegna, migliorare la gestione del carburante e pianificare la manutenzione predittiva.

Ad esempio, le compagnie di spedizione utilizzano modelli predittivi per stimare con precisione i tempi di arrivo, mentre i gestori aeroportuali analizzano i flussi di passeggeri per ridurre i tempi di attesa ai controlli. 

Anche i servizi di ride sharing come Uber o Lyft sfruttano i Big Data per ottimizzare l’allocazione dei veicoli in base alla domanda.

Esempi di Big Data nell’agricoltura

L’agricoltura sta vivendo una trasformazione digitale grazie ai Big Data. Le moderne tecnologie permettono di raccogliere dati da sensori nel terreno, droni, immagini satellitari e macchinari intelligenti. 

Queste informazioni consentono agli agricoltori di monitorare in tempo reale lo stato delle coltivazioni, prevedere rese e ottimizzare l’uso di risorse come acqua, fertilizzanti ed energia.

L’agricoltura di precisione, basata sui Big Data, permette di prendere decisioni mirate, riducendo gli sprechi e aumentando la produttività. 

Inoltre, l’analisi dei dati climatici storici aiuta a pianificare le semine in base alle condizioni atmosferiche attese.

Questa rivoluzione digitale consente non solo una maggiore efficienza, ma anche un approccio più sostenibile all’agricoltura, fondamentale per affrontare le sfide alimentari globali.

Esempi di Big Data nell’istruzione

Anche il mondo dell’istruzione sta abbracciando l’analisi dei Big Data per migliorare l’esperienza di apprendimento. 

Nel settore educativo, dalle scuole alle università fino all’e-learning, si raccolgono dati dettagliati sul comportamento degli studenti: frequenza ai contenuti, tempi di risposta, interazioni online e progressi nei voti.

Questi dati vengono analizzati per individuare pattern di apprendimento, prevedere il rischio di abbandono scolastico e personalizzare l’offerta formativa. 

Un esempio concreto è l’uso di sistemi di tutoraggio intelligenti che, grazie ai Big Data, suggeriscono materiali personalizzati in base alle difficoltà o ai punti di forza dello studente.

In ambito universitario, le analisi predittive aiutano a comprendere quali studenti potrebbero avere bisogno di supporto, oppure a valutare l’efficacia di un corso. I dati aggregati, inoltre, sono utili per migliorare la progettazione dei programmi didattici in base ai risultati ottenuti.

I Big Data stanno dunque trasformando l’istruzione da un modello standardizzato a un percorso sempre più su misura.

Big Data nel settore del turismo e dell’ospitalità

Il settore turistico utilizza i Big Data per anticipare le tendenze, personalizzare le offerte e migliorare l’esperienza dei viaggiatori. 

Attraverso l’analisi delle prenotazioni, delle recensioni, dei comportamenti di ricerca e dei dati sui flussi turistici, hotel, agenzie e piattaforme digitali possono creare offerte su misura per ciascun cliente.

Le compagnie aeree, ad esempio, usano i Big Data per definire i prezzi dinamici dei biglietti in base alla domanda, al periodo e al comportamento d’acquisto degli utenti. I resort analizzano i feedback dei clienti in tempo reale per migliorare servizi e customer care. 

I portali di viaggio come Booking o Airbnb utilizzano algoritmi predittivi per suggerire alloggi e destinazioni coerenti con le preferenze individuali.

Inoltre, l’analisi dei flussi turistici consente anche alle istituzioni pubbliche di gestire meglio le risorse locali, prevenendo il sovraffollamento e pianificando iniziative per la promozione territoriale.

Esempi di Big Data nel settore dell’energia

Nel settore energetico, i Big Data sono fondamentali per garantire efficienza e sostenibilità. Le aziende di energia elettrica, gas e fonti rinnovabili raccolgono dati in tempo reale su consumi, produzione, condizioni climatiche e funzionamento delle infrastrutture.

L’analisi di questi dati permette di bilanciare in modo dinamico la domanda e l’offerta di energia, evitando sprechi e blackout. 

In più, grazie ai contatori intelligenti (smart meter), i consumatori possono monitorare i propri consumi, ricevere consigli per ridurre gli sprechi e attivare tariffe personalizzate.

Nel campo delle energie rinnovabili, i Big Data aiutano a prevedere la produzione solare o eolica in base alle condizioni meteo e a ottimizzare la distribuzione dell’energia prodotta. 

Anche la manutenzione predittiva delle centrali e delle reti elettriche è resa possibile da algoritmi che rilevano in anticipo eventuali guasti.

Big Data nei media e nell’intrattenimento

Grazie ai Big Data, il ciclo di vita dei contenuti – dalla produzione alla distribuzione fino al consumo – è stato completamente ripensato. 

Le piattaforme di streaming video e musicale, come Netflix o Spotify, raccolgono dati su ogni interazione dell’utente: ciò che guarda o ascolta, per quanto tempo, a che ora del giorno e su quale dispositivo.

Queste informazioni vengono utilizzate per creare algoritmi di raccomandazione sempre più precisi, capaci di suggerire nuovi contenuti in base ai gusti personali. 

Ma non si tratta solo di suggerimenti: le aziende analizzano anche quali serie o brani funzionano meglio in certe fasce orarie, quali trame o generi sono più popolari, e perfino quali momenti di un film catturano di più l’attenzione.

Anche nell’editoria e nei media online, i Big Data aiutano a comprendere quali articoli vengono letti, condivisi o abbandonati, consentendo di ottimizzare titoli, orari di pubblicazione e strategie editoriali.

I Big Data permettono di offrire esperienze di intrattenimento più adatte ai gusti individuali, potenziando al tempo stesso la soddisfazione degli utenti e i risultati delle imprese.

Big Data nella sicurezza informatica

Nel campo della cybersecurity, i Big Data sono uno strumento essenziale per proteggere sistemi informatici da minacce sempre più sofisticate. 

Ogni giorno, reti aziendali e sistemi digitali generano enormi quantità di dati: log di accesso, traffico di rete, attività degli utenti, segnalazioni di errori.

Analizzando questi dati in tempo reale, i sistemi di sicurezza possono rilevare comportamenti anomali che potrebbero indicare un attacco informatico, come accessi non autorizzati, movimenti insoliti di file o tentativi ripetuti di login falliti.

I Big Data permettono anche di identificare pattern ricorrenti, utili per prevenire minacce future. Ad esempio, possono essere utilizzati per riconoscere campagne di phishing, malware diffusi o attacchi DDoS, e per aggiornare tempestivamente le difese.

Grazie alle tecniche di previsione, le aziende possono individuare le vulnerabilità dei propri sistemi prima che diventino bersaglio di minacce informatiche.

Esempi di Big Data: ecco il loro impiego

Ciò che conta maggiormente quando si parla di Big Data non è l’effettivo volume di informazioni raccolte ma il loro utilizzo. Disporre nel migliore dei modi delle informazioni così ottenute ne consente un’analisi mirata al fine di prendere decisioni aziendali più opportune.

L’uso dei Big Data, infatti, è utilizzato per costruire metodi di raccomandazione in base alle scelte di acquisto o ricerche sul web effettuate dagli utenti. Gli algoritmi associati ai Big Data, ancora, esaminando variabili e collegamenti in maniera trasversale consentono di effettuare correlazioni inimmaginabili in ambito privato e pubblico. 

Sapevi che grazie ai Big Data gli istituti di credito valutano la propensione all’acquisto di determinati prodotti per predire l’affidabilità di un cliente? O che le forze dell’ordine stimano la commissione di certi reati in determinate aree?

Gli esempi di Big Data raccolti correttamente e impiegati in ambito aziendale nel modo più efficiente permettono alla tua attività di ridurre i costi, accelerare i tempi, sviluppare nuove idee e agire consapevolmente nel mercato. Affidati a Nextre Srl per trarne subito tutti i vantaggi.

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