di Enrica Maio

La mole di informazioni che quotidianamente produciamo, attraverso il costante utilizzo di social media, smartphone, applicazioni e piattaforme online, è quasi incalcolabile.

Se a questi dati si aggiungono le informazioni raccolte dalla Pubblica Amministrazione e rese disponibili attraverso gli Open data, è facile giungere alla conclusione che coloro che saranno in grado di analizzare i Big Data, saranno al centro della futura economia su scala mondiale.

I Big Data servono alle aziende per capire come migliorare le vendite online, oppure come migliorare la produttività di un sistema complesso.

Un caso esemplificativo sulle best practice di utilizzo dei Big Data è quello di WalMart, la più grande catena di distribuzione di beni di consumo del mondo: ogni ora raccoglie 2,5 petabyte di informazioni, relative a circa un milione di transazioni commerciali e le mette in relazione con data, orario, luogo, combinazione nel carrello, disponibilità a magazzino, frequenza di acquisto.

Se un cliente ha acquistato in passato un barbecue e acquista frequentemente i relativi accessori molto probabilmente sarà interessato ai restanti articoli dello stesso reparto. Analizzando la disponibilità a magazzino, le informazioni meteo, i dati di geolocalizzazione degli smartphone e altri dati, il sistema invierà dei buoni per invogliare il cliente all’acquisto, sapendo con certezza che: possiede un barbecue, il tempo nel weekend sarà bello e si trova in un raggio di tre miglia dal negozio.

Si parla, dunque, di Business Intelligence, termine coniato nel 1996 dagli analisti della Gartner Group, ossia di quella “intelligenza informatica” costituita da una vasta categoria di applicazioni e di tecnologia per la raccolta, l’immagazzinamento, l’analisi e l’accesso ai dati utili per aiutare a prendere le decisioni migliori per l’azienda. I vantaggi e le potenzialità della Business Intelligence li ritroviamo nella flessibilità (sperimentazione di modelli e soluzioni diverse), nel controllo del mercato (monitoraggio del mercato individuando i trend e le opportunità di sviluppo del business stesso), nella competitività (differenziazione della concorrenza e ottimizzazione dei processi mediante la condivisione di informazioni tra la clientela, i fornitori e i partner).

Tutto ciò porta sicuramente dei grandi vantaggi per le aziende, ma anche nuovi tipi di rischio per la privacy dei consumatori. Non tutti sono propensi a far sapere ad altri più del necessario sulla propria persona o, nei casi più estremi, a essere fonte di informazioni a volte acquisite in modo scorretto. Se i Big Data venissero trattati in modo errato, i rischi a cui potrebbero essere esposti gli utenti sarebbero: furto d’identità, furto dei dati relativi alla carta di credito nei casi di acquisti online, violazione di sistemi informatici, spamming.

Come ha affermato il Garante Europeo della Privacy c’è bisogno di un approccio etico all’Internet of things; sarebbe più opportuno raccogliere i dati in forma anonima per tutelare la privacy degli utenti e nel caso in cui non ci fosse una raccolta anonima, essenziale è il consenso informato, libero e specifico dell’utente stesso. Inoltre, le informative fornite ai soggetti interessati dovranno essere sempre chiare e dettagliate per permettere a ogni soggetto di capire se i suoi comportamenti e abitudini potranno essere oggetto di analisi e studi statistici.

Inoltre, dal punto di vista non solo tecnico, ma anche giuridico, in Italia vige un periodo massimo di conservazione dei dati di profilazione che è pari a 1 anno. Qualora queste aziende volessero conservare le analisi di gusti e abitudini di consumo degli interessati oltre tale termine dovrebbero fare una richiesta di verifica preliminare al Garante ai sensi dell’art. 17 del Codice Privacy.