Big Data, che cos'è e a cosa serve

Anche se non c'è una quantità specifica con cui si definisce quando un database diventa Big Data, la maggior parte di queste raccolte implica terabyte, petabyte e persino exabyte di dati creati e raccolti nel tempo.

Questi grandi volumi di dati possono provenir de varias fuentes (tanto internas como externas) e essere utilizzati per diversi progetti, da sistemi di apprendimento automatico (Machine Learning), modellazione predittiva e altre applicazioni di analisi avanzata.

Le V del Big Data

Per definire meglio cosa sia il Big Data, di solito si fa riferimento a diverse V che definiscono questi sistemi

• Volume di dati
• Variedad di tipi di dati memorizzati
• Velocità con la quale vengono generati questi dati
• Veracidad dei dati raccolti e utilizzati
• Validità a la hora de usarlos
• Valore che hanno e che apportano questi dati
• Variabilità, tanto en su composizione, frequenza e disponibilità
• Volatilidad, dato che non sono eterni né perenni
• Viabilità dei dati
• Visualizzazione di quei stessi dati

  A cosa serve il Big Data

Tutto questo volume di informazioni deve essere trattato e analizzato per poter estrarre valore da tutti questi dati. L'uso che se ne fa dipenderà molto dal tipo di organizzazione che vuole sfruttare il Big Data: dal creare campagne di marketing personalizzate alla ricerca sul cancro. Il Big Data consente, in ultima analisi, di raggiungere gli obiettivi prefissati in modo più rapido, efficace ed efficiente.

Il successo o il fallimento di tutte queste operazioni dipenderà anche molto dalla qualità dei dati di cui si dispone, così come dalla pulizia e dal trattamento che viene effettuato sugli stessi, dalle domande poste ai sistemi incaricati di elaborare tutte le informazioni e dalla capacità di analisi svolta.

Come dicevamo prima, per avere un buon sistema di Big Data, le informazioni devono provenire da molteplici fonti. A livello interno, molte di queste informazioni provengono dal processing delle transazioni, database dei clienti, documenti, email, registri di clic su Internet, app mobili e social network. Include anche dati generati dalle macchine, come file di log di reti e server e dati dei sensori nelle macchine di produzione, attrezzature industriali e dispositivi dell'Internet delle cose.

Oltre ai dati dei sistemi interni, gli ambienti di Big Data di solito includono dati esterni sui consumatori, sui mercati finanziari, sulle condizioni meteorologiche e del traffico, le informazioni geografiche e la ricerca scientifica, tra gli altri. Immagini, video e file audio sono anche forme di Big Data.

Analizza in modo agile i dati della tua attività

In ogni caso, il Big Data serve affinché le aziende possano analizzare in modo agile tutti i dati del proprio business, in modo da poter individuare possibili aree di miglioramento e altre che devono essere sfruttate per ridurre i costi, aumentare i ricavi e massimizzare i profitti.

L'analisi dei Big Data è una delle parti più complicate e importanti di questo settore. Si tratta di setacciare volumi enormi di dati per trovare informazioni nascoste o meno visibili, come schemi nascosti, correlazioni, tendenze di mercato, preferenze dei clienti o dei sistemi che possono portare a decisioni migliori (guidate dai dati).

Per poter effettuare questa analisi, i professionisti del mondo dei dati (come analisti e scienziati dei dati) raccolgono, elaborano, puliscono, trattano e analizzano le informazioni e le correlano con altri set di dati con applicazioni specifiche.

In molti casi saranno in grado di sviluppare modelli predittivi per automatizzare queste attività e consentire all'azienda di essere ancora più efficiente e trarre maggior beneficio da tutti questi dati. A tal fine, sarà necessario, in certe occasioni, l'uso di tecnologie come il Machine Learning, il Deep Learning (o apprendimento profondo), l'Intelligenza Artificiale, applicazioni di Business Intelligence e, persino, di visualizzazione.

Infine, va notato che data la grande capacità di calcolo di solito necessaria per svolgere tutte queste operazioni legate al Big Data, la maggior parte delle applicazioni sono basate sul cloud, poiché consente una maggiore scalabilità dei sistemi.