Ultimamente si sente sempre più spesso l’espressione Big data, anche se in molti ne ignorano ancora il significato, per questo abbiamo ideato questo post, per fare un po’ di ordine.
Il termine in questione, fa riferimento ad un’enorme quantità di dati resi disponibili in modo automatico.
Per comprendere meglio cosa sono i big data, occorre precisare che non si tratta solo di grossi dati, ma si tratta di dati talmente complessi e voluminosi che vanno elaborati e gestiti con dei software specifici.
Ogni giorno, infatti, si producono una quantità abnorme di dati; basti pensare all’uso che quotidianamente facciamo di telefoni cellulare, app per i computer, carte di credito, compreso l’uso di moderne infrastrutture intelligenti.
Cosa sono i Big Data
Il concetto di Big Data è stato definito dall’analista di mercato Doug Laney all’interno del documento: “Il modello delle 3V” relativo alle tre V dei Big Data ovvero:
- volume,
- varietà,
- velocità.
Oggi questo modello di Laney è stato ampliato con l’introduzione di altre due varibali, venendosi così a determinare le 5V dei big data ovvero:
- volume,
- velocità,
- varietà,
- veridicità,
- variabilità.
Analizzando nello specifico i vari parametri va detto che il volume di dati, riguarda tutti quei dati raccolti da fonti diverse, come ad esempio gli strumenti industriali, gli apparecchi informatici, i social media, le transazioni e molto altro.
Esiste un’enorme varietà nei tipi di dati, dal momento che esistono diversi formati, quali ad esempio i dati strutturati e non strutturati, i dati video, audio ed e-mail.
Per quanto riguarda la velocità dei dati, fa riferimento al fatto che oggi i flussi di dati vanno gestiti in tempo quasi reale.
A parte l’incremento della velocità e varietà dei dati disponibili, i flussi di dati sono del tutto imprevedibili dato che mutano di continuo e ciò corrisponde alla loro variabilità.
Infine, l’ultimo parametro, ovvero la veridicità dei dati, è da riferirsi alla loro qualità: trattandosi di dati provenienti da fonti disparate, occorre acquisire, collegare, trasformare e pulire i vari dati tra loro.
Le metodologie di analisi dei big data
Il Big data analytics, è il processo di raccolta e analisi dei dati per ricavare utili informazioni di mercato.
Le tecniche di big data analytics, tramite software specifici, forniscono alle aziende informazioni preziose in merito al comportamento di acquisto dei clienti, la situazione di mercato e le imprese concorrenti.
Si possono distingue quattro metodologie di analisi dei big data:
- analisi descrittiva – riguarda le tecnologie usate per individuare in modo sintetico i vari progetti di business;
- analisi predittiva – utile a realizzare dei modelli predittivi per sapere cosa potrebbe accadere nel futuro;
- analisi prescrittiva – impiegata per stabilire le migliori soluzioni di carattere strategico ed operativo;
- analisi automatizzata – ossia gli strumenti che in modo autonomo consentono di aumentare l’azione desiderata.
Alcuni esempi ed usi di big data
Tra i vari esempi di big data che vediamo quotidianamente vi rientrano i moderni dispositivi elettronici e tecnologici.
Si tratta di dispositivi come ad esempio, il televisore, lo smartphone o la carta di credito, che generano un certo numero di informazioni.
I moderni e sempre più diffusi assistenti vocali consentono di gestire i vari impianti domestici e ogni parametro che rende più confortevole la vita moderna.
Le aziende tramite delle tecnologie e approcci big data, possono riuscire in tempi veloci ad estrarre ed elaborare informazioni, al fine di creare nuovi prodotti, capire i bisogni dei consumatori, migliorare le sue prestazioni, ottimizzare le offerte, ridurre tempi e costi.
La conoscenza del target di riferimento è di certo uno dei principali usi dei big data da parte di un’azienda.
Dal canto loro le società che emettono le carte di credito grazie all’uso dei big data, sono riuscite a calcolare e individuare quali sono i clienti più affidabili, quelli più propensi a restituire in tempo i propri debiti.
I big data sono capaci di analizzare e predire diversi fatti e comportamenti ecco perché vengono utilizzati spesso anche in ambito pubblico, soprattutto da parte dei servizi di intelligence e delle le forze di polizia, come strumento di monitoraggio automatico di contenuti sul web, al fine di individuare eventuali minacce alla sicurezza del paese ed utili informazioni per contrastare la criminalità.