Con la diffusione sempre più capillare dell’Internet of Things, si rendono disponibili incredibili quantità di dati aprendo ad applicazioni che fino ad oggi non erano pensabili. I colossi dell’informatica hanno da anni percepito questa opportunità e grazie alla loro diffusione attraverso servizi Internet, smartphone e App stanno collezionando informazione e guidando l’evoluzione tecnologica del settore. In ambito industriale le applicazioni più promettenti sono quelle di manutenzione predittiva ed in generale di monitoraggio, ma anche quelle atte a fornire servizi a valore aggiunto per migliorare l’appetibilità di un prodotto.

L’IoT (ovvero i dati che genera) è condizione necessaria ma non sufficiente per aprire al mondo di queste applicazioni, serve un modo per estrarre valore dai dati raccolti. Fin dagli albori dell’informatica il data mining è stato un filone importante per tale scopo, ma con l‘avvento dell’IoT ha dovuto adattarsi ed evolversi verso uno scenario molto meno controllato e molto più dinamico. Uno scenario in cui la mole, la velocità, l’eterogeneità dei dati da analizzare richiedono una architettura e tecnologie scalabili e distribuite che hanno preso il nome di Big Data.

IoT, Big Data e analisi dei dati risultano essere quindi essere strettamente legati per lo sviluppo di scenari applicativi a valore aggiunto. In questo scenario esistono delle forti criticità dal punto di vista della sicurezza e privacy che stanno diventando sempre più pressanti anche dal punto di vista normativo

L’intervento si pone come obiettivo quello di illustrare concetti fondamentali, scenari applicativi di interesse e problematiche di cybersecurity/privacy legate a IoT, Big Data e architetture distribuite.