INFORMANDO [SCENARI DI INFORMATION & DIGITAL TECHNOLOGIES]
DIGITAL TRANSFORMATION & BIG DATA Massimo Nannini* Da qualche tempo e sempre più spesso la parola digitalizzazione è entrata prepotentemente nelle nostre case e soprattutto è diventata un lessico di uso comune. Digitalizzare significa trasformare i fenomeni ed eventi che di per sé sono analogici in digit cioè in cifre o meglio in numeri. Il concetto di digitalizzazione ha radici storiche legate alla nascita degli elaboratori elettronici che basano il loro funzionamento sull’algebra Booleana ove le variabili possono assumere solo due valori, vero o falso. Per questo motivo i numeri derivati dalla digitalizzazione dei processi analogici devono essere descritti secondo questa rappresentazione per potere essere calcolati. Tutto quanto debba essere elaborato da un dispositivo elettronico programmabile deve dunque essere prima di tutto digitalizzato, cioè trasformato in una sequenza di bit (livelli logici 0 ed 1) e diventare così i dati di ingresso per la successiva elaborazione atta ad estrarre il “significato” intrinseco ai dati e cioè l’informazione cercata. La trasformazione digitale o Digital Transformation ha come primario ed immediato risvolto la generazione di dati raccolti attraverso il processo di digitalizzazione della realtà allo scopo di creare un modello della stessa in grado di rappresentarne il comportamento e l’evoluzione temporale. Questo modello viene identificato con il nome Digital Twin, nome che bene ne coglie l’essenza in quanto come un gemello in carne ed ossa ne ricalca l’aspetto esteriore ma anche e soprattutto i comportamenti Tanto più accurato deve essere il modello da creare tanto più preciso deve essere il sistema 80
EDITORIALE DELFINO
di campionamento da utilizzare per raccogliere i dati essenziali a ricostruire digitalmente la realtà e tanto più la realtà è complessa tanti più dati si dovranno raccogliere per descriverla ed essere così in grado di elaborare previsioni sulla sua evoluzione temporale. Un semplice esempio di questi concetti lo possiamo toccare con mano tutte le volte che ci accingiamo a scattare una fotografia con una qualunque dispositivo digitale. Tutti sappiamo che più è alta la risoluzione in termini di pixel tanto più la nostra foto sarà “reale” sia in termini di accuratezza dei dettagli sia in termini di resa cromatica. Proviamo ora a ingrandire l’immagine ottenuta e ci accorgeremo immediatamente che tanto più aumentiamo la scala di ingrandimento tanto più andremo a perdere in nitidezza cioè in accuratezza dei particolari. Questo effetto è proprio dovuto al limite del campionamento della realtà analogica che abbiamo modellato attraverso un suo gemello digitale che non è altro che l’immagine acquisita dalla nostra camera digitale. Maggiore risoluzione significa maggiore quantità di pixel, maggiore realismo cromatico significa una gamma di colori più estesa, tutto tradotti in numeri binari per cui bit che andranno a formare un modello digitale dell’immagine da salvare. Questo piccolo esempio ha il solo scopo di introdurci al semplice concetto, tanto più i sistemi da modellare sono complessi tanti più dati occorrono per renderli “reali”, da qui il passo per arrivare al concetto Big Data è breve. Cosa sono allora i Big Data? I Big Data sono anch’essi dati ma di enormi dimen-
