Grandi dati è un insieme di strumenti in grado di ricevere a grande volume e varietà di dati.
Poiché ha un volume enorme e molta varietà, questi dati non possono essere interpretati ed elaborati dal software convenzionale. I big data sono nati per la loro agilità e capacità di interpretare dati in grandi volumi e di diversa tipologia.
Dopo che questi dati sono stati analizzati e interpretati, possono essere utilizzati, ad esempio, nelle strategie aziendali.
A cosa servono i Big Data?
I big data sono stati creati con il scopo di ricevere, identificare e interpretare quanti più dati possibile.
Il risultato di questo processo consente alle aziende di utilizzare le informazioni raccolte nella creazione di nuovi prodotti, fidelizzazione del cliente, interpretazione dell'interesse del pubblico di destinazione, tra gli altri circostanze.
Aziende come Netflix e Facebook utilizzano i big data per misurare l'interesse dei propri utenti e inviare contenuti e prodotti che corrispondono alle loro scelte di navigazione, ad esempio.
Di conseguenza, mantengono un gran numero di clienti, perché sono sempre attenti ai desideri di chi utilizza i loro servizi.
Quali sono i tipi di dati trovati nei big data?
dati strutturati
Si tratta di database tradizionali, organizzati in tabelle, colonne e righe. Questi tipi di dati sono quelli di facile interpretazione, come testi e numeri.
Dati semi-strutturati
Sono dati che hanno modelli strutturati e non strutturati. Questo tipo di dati è più difficile da interpretare in quanto ha una struttura eterogenea.
Alcuni esempi sono file audio e persino informazioni generate dai social network.
Dati non strutturati
Questo è il tipo di dati più comune oggi, che rappresenta oltre l'80% dei dati nei big data. Si tratta, ad esempio, di immagini, video e documenti che hanno una grande diversità di fonti, motivo per cui non sono standardizzati e di facile interpretazione, con dati strutturati.
Le 5 V dei big data
Per comprendere la struttura generale dei big data, è necessario conoscere le funzioni dei 5 V che guidano questo set di strumenti. Sono loro:
Volume
Il volume e ilquantità di dati presenti nei big data. Si stima che entro il 2020 ci saranno circa 1 miliardo di terabyte archiviati a livello globale.
Questo volume deriva da innumerevoli tipi di transazioni effettuate su Internet, come l'invio di e-mail, lo shopping nei negozi online, le transazioni bancarie, le interazioni sui social network, tra gli altri.
Varietà
Nei big data, la varietà si riferisce al diversi tipi di dati ricevuti dagli strumenti.
I dati erano per lo più strutturati e facili da analizzare e interpretare. Con la crescita delle interazioni istantanee su Internet, anche i tipi di dati sono cambiati rapidamente, da cui sono emersi dati semi-strutturati e non strutturati.
Velocità
la velocità è interpretazione istantanea dei dati ricevuti.
È già noto che i big data hanno un grande volume di dati ogni giorno, tuttavia, un'altra caratteristica importante è la velocità con cui questi dati raggiungono gli strumenti.
Poiché la maggior parte delle volte le interazioni e le transazioni sono istantanee, la velocità di analisi e interpretazione di questi dati deve essere immediato, soprattutto per le aziende, risolvere i problemi in tempo reale, ottenendo un vantaggio competitivo nel Mercato.
veridicità
La verità è il potere dei big data selezionare dati utili e veritieri da utilizzare.
Con l'enorme quantità di strutture diverse, è importante identificare quale dei dati in entrata è utile e affidabile.
La veridicità è una delle caratteristiche più grandi e importanti dei big data in quanto è l'area che ha un impatto diretto su ciò che può o non può essere utilizzato nella strategia delle aziende.
Questi dati, oltre ad essere veritieri, devono coincidere anche con l'ora in cui sono stati raccolti, in quanto i dati riferiti ad eventi passati non hanno alcun valore.
Valore
Il valore si riferisce l'utilità che i dati interpretati possono avere per un'azienda.
Un'azienda che abbraccia i big data, ad esempio, ha bisogno di dati utili e di valore per la sua strategia. In caso contrario, i dati che non hanno senso o non possono essere utilizzati finiscono per essere inefficienti per l'azienda.
Dove possono essere applicati i big data?
L'uso dei big data va ben oltre il loro utilizzo nelle aziende private. Questo ampio insieme di risorse è riuscito a cambiare il modo in cui ci muoviamo in città, il modo in cui facciamo acquisti e persino il modo in cui evitiamo le epidemie.
Ecco alcune situazioni in cui è possibile applicare i big data.
Mobilità urbana
Con la ricezione e l'interpretazione istantanee dei dati, il modo in cui ci muoviamo all'interno delle città oggi è diventato molto più veloce e preciso.
Con le informazioni ricevute dai big data, ad esempio, è possibile conoscere il modo migliore per arrivarci a destinazione, quale mezzo di trasporto pubblico prendere o anche sapere quanto tempo ci vorrà per raggiungerlo arrivare.
Pubblicità
È attraverso i big data che le grandi aziende sono in grado di analizzare e comprendere il comportamento dei propri clienti e potenziali clienti.
Ecco perché, quando navighi in Internet, sei influenzato da prodotti e servizi in base alla cronologia delle tue ricerche.
Sanità pubblica e individuale
I big data sono in grado di catturare ciò che le persone dicono o ricercano su Internet. Questo aiuta a prevenire grandi epidemie, quando gli strumenti catturano, ad esempio, che un grande numero di persone in una determinata regione che si lamentano di sintomi influenzali o altro malattia.
Inoltre, i big data sono in grado di interpretare una sequenza di DNA in pochi secondi, il che rende possibile prevenire le malattie o addirittura curarle.
Vedi anche il significato di Data Warehouse e Estrazione dei dati.
