Il successo dei megadati
Dagli affari alla scienza, all’economia e addirittura alla finanza: i megadati sono ovunque. «Grazie ai megadati, gli analisti finanziari possono elaborare istantaneamente i dati su centinaia di azioni, i venditori al dettaglio possono tenere traccia degli acquisti effettuati durante il nostro ultimo shopping sfrenato e gli economisti possono fornire previsioni in tempo reale sullo stato dell’economia», afferma Ines Wilms, ricercatrice presso l’Università di Maastricht. Tuttavia, come evidenziato da Wilms, prima che tutto ciò possa diventare realtà sono necessari i giusti strumenti. «Sebbene i megadati siano in circolazione da anni, stiamo iniziando solo ora a comprendere l’importanza di avere a disposizione un’appropriata serie di strumenti statistici per l’estrazione delle informazioni di cui abbiamo bisogno», aggiunge. Grazie al sostegno del progetto BigTime, finanziato dall’UE, Wilms sta lavorando allo sviluppo degli strumenti statistici di cui gli economisti necessitano per prendere decisioni con maggiore convinzione attraverso i megadati.
Un modo migliore di gestire i problemi relativi ai megadati
Attraverso una combinazione di statistica, apprendimento automatico ed econometria, il progetto ha sviluppato metodi di apprendimento statistici e software corrispondenti per la gestione dei problemi derivanti dai megadati. Nello specifico, la serie di strumenti intende aiutare ricercatori, analisti di dati e studenti a formulare stime affidabili e previsioni accurate, a quantificare il loro grado di incertezza e a compiere inferenze sugli effetti causali. «Attraverso questi metodi, un utente potrebbe, ad esempio, comprendere in che modo impiegare una grande quantità di informazioni di una banca centrale per prevedere il prodotto interno lordo di un paese in questo e nel prossimo trimestre», spiega Wilms. «Il modello potrebbe inoltre contribuire a determinare gli effetti nel tempo della politica di una banca centrale.» Ora pubblicamente disponibile, il programma del software, dal nome bigtime, è stato progettato per soddisfare le esigenze di vari utenti. «Offriamo agli utenti esperti tutto il codice informatico come open source e lo combiniamo a una documentazione intuitiva, in modo che possa essere consultata con semplicità», osserva Wilms. «Agli utenti meno esperti, invece, forniamo applicazioni basate sul web che li guidino attraverso concetti basici di serie temporali e casi d’uso semplici.»
Un grande successo
Secondo Wilms, bigtime è già un grande successo. «Il software è già stato scaricato più di 25 000 volte», afferma. «Spero che questi numeri continuino ad aumentare con l’infoltirsi delle fila di ricercatori, analisti aziendali e studenti che scoprono il ricco ambito dei megadati.» Nonostante questo successo, Wilms è ancora lontana dalla conclusione del lavoro. «Il programma di azioni Marie Skłodowska-Curie mi ha fatto capire che c’è ancora molto da fare e da scoprire nell’entusiasmante campo dell’analisi causale per serie temporali ad alte dimensioni», aggiunge. Attualmente, Wilms sta concentrando il proprio lavoro sull’utilizzo di metodi di apprendimento statistici per l’analisi causale, unito all’ampliamento del set di strumenti software. «Spero di far conoscere il nostro software a un pubblico più ampio, che si spinga oltre al mondo accademico per raggiungere i partner industriali e commerciali interessati», conclude Wilms. «A tal fine, abbiamo sviluppato un corso sull’analisi e la previsione di serie temporali per la piattaforma BlueCourses che mostra alcuni metodi sviluppati nel corso del progetto BigTime.»
Parole chiave
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