I Big Data rappresentano un cambiamento così grande per le aziende che può facilmente sembrare opprimente. Il progetto BigDataEurope incontra le aziende interessate a metà strada fornendo uno stack integrato di strumenti per manipolare, pubblicare e utilizzare risorse di dati su larga scala.

Considerando il lunghissimo elenco di progetti finanziati nell'ambito di Orizzonte 2020 e l'ampio spettro di argomenti trattati, sarebbe facile dimenticare che il più grande programma di ricerca e innovazione dell'UE fino ad oggi riguarda sette principali preoccupazioni della società:salute e benessere; cibo, agricoltura e bioeconomia; energia; trasporto; cambiamento climatico; libertà e sicurezza; e il posto dell'Europa in un mondo che cambia.

Ciò che è ancora più facile da dimenticare è il fatto che questi temi apparentemente molto diversi e i relativi settori di attività condividono almeno un tratto comune:come potrebbero trarre vantaggio dall'innovazione digitale, e più specificamente dai Big Data.

Per assicurarsi che lo facciano, il BigDataEurope (Integrazione di Big Data, Software e comunità per affrontare le sfide sociali dell'Europa) ha creato sette comunità e ha cercato di capire meglio di cosa avrebbero avuto bisogno dai Big Data. Il risultato è una piattaforma in grado di acquisire dati da una varietà di fonti, che può essere adattato per mirare ad applicazioni innovative attraverso le sette sfide di H2020.

Quali lacune intendevi colmare con questo progetto e quanto è importante questo?

È ampiamente riconosciuto che l'analisi di grandi quantità di dati (Big Data) influenza profondamente la nostra economia e la società nel suo insieme. Però, è importante che le tecnologie corrispondenti non siano disponibili solo per una ristretta cerchia di aziende, ma può essere ampiamente utilizzato anche da imprese e iniziative più piccole, nonché nella ricerca e nel mondo accademico.

BigDataEurope ha prima colmato questa lacuna fornendo una piattaforma per la realizzazione di applicazioni Big Data, e poi discutendo i requisiti e le applicazioni pilota con le comunità che rappresentano le sfide sociali individuate dal programma quadro H2020.

Cosa rende innovativo il tuo approccio?

I numerosi eventi organizzati con i gruppi di stakeholder ci hanno fatto capire che oltre al volume e alla velocità, la varietà dei dati è un aspetto chiave da trattare nelle applicazioni sociali.

Per far fronte a questa esigenza, abbiamo ideato e prodotto uno strato di descrizione dei dati semantici per i Big Data. Questo livello utilizza vocaboli e grafici della conoscenza, e consente alle comunità di sviluppare una comprensione comune dei propri dati e allo stesso tempo interconnettere e integrare questi dati a livello tecnico.

Quali sono state le principali difficoltà che hai incontrato nel riunire tutti questi gruppi di parti interessate e fonti di dati, e come li hai superati?

Una sfida chiave risiedeva nelle diverse terminologie, culture e pratiche riscontrate nei gruppi di stakeholder, che ha portato anche a esigenze e punti di vista molto diversi. Mentre, Per esempio, gli open data giocano già un ruolo chiave nelle applicazioni di mobilità, la sicurezza dei dati, la privacy e l'anonimizzazione sono di fondamentale importanza negli scenari sanitari.

Abbiamo affrontato questa sfida evitando di sviluppare una piattaforma valida per tutti, invece integrando componenti che soddisfano uno scopo molto specifico come il trattamento di dati in streaming o l'anonimizzazione. Di conseguenza, l'utente può combinare e integrare i componenti di gestione dei dati più adatti a qualsiasi scenario applicativo concreto della piattaforma BigDataEurope.

Quali sono i vantaggi dell'integrazione di tutti questi dati? Puoi fornire un esempio di vita reale?

Il progetto ha prodotto sette dimostratori che mostrano il valore dei dati integrati per le diverse sfide della società. Questi includevano, ad esempio, la previsione del traffico stradale e della congestione basata sui dati dei sensori storici e attuali in combinazione con le informazioni dei social network.

Un altro esempio è l'agricoltura di precisione che mira a fornire a piante come la vite un'alimentazione ottimale, fertilizzazione e irrigazione sulla base di dati climatici e di ricerca.

I risultati del progetto hanno soddisfatto le tue aspettative iniziali? Come mai?

Nel complesso, la necessità di affrontare la varietà dei dati era qualcosa che ci aspettavamo ed è stata confermata attraverso incontri con le parti interessate e la comunità. Grazie all'approccio di integrazione semantica seguito dalla piattaforma, siamo riusciti a fare un passo avanti, ma siamo ancora leggermente lontani dalla visione di integrare e analizzare senza soluzione di continuità grandi quantità di dati aggregati con il minimo sforzo. Oltretutto, la considerazione della riservatezza dei dati e della sovranità dei fornitori di dati richiederà maggiore attenzione in futuro.

In che modo le parti interessate possono iniziare a utilizzare la tua piattaforma?

La piattaforma, la documentazione e le implementazioni pilota sono completamente open source e disponibili per il riutilizzo. Anche, ci sono un certo numero di partner del consorzio BigDataEurope (tra cui ad esempio Fraunhofer) che sono pronti a fornire assistenza e supporto.

Quali sono i tuoi piani di follow-up?

I membri del consorzio stanno portando avanti la ricerca sul tema della gestione dei Big Data nei propri domini. Per esempio, ci sono già diversi progetti H2020 avviati di recente che continuano a mantenere parti della piattaforma BigDataEurope e ad approfondire la sua applicazione nei settori della sanità e delle scienze della vita.