Come e cosa sono i Big Data?

I dati vengono creati intorno a noi ogni secondo. Processi digitali, social media, dispositivi mobili, sistemi automatizzati e sensori contribuiscono tutti a produrlo. Il risultato sono enormi volumi di dati creati e archiviati da più fonti a una velocità e varietà stupefacente. Questo ampio volume di informazioni viene definito "Big data" che compromette sia le informazioni strutturate che quelle non strutturate che inondano le aziende quotidianamente. Tuttavia, non si tratta di quanto volume di dati viene raccolto e archiviato, ma di tutto ciò che le organizzazioni possono fare con queste informazioni. I Big Data devono essere analizzati per approfondimenti che portano a decisioni migliori e a mosse strategiche di business. Tuttavia, per estrarre un valore significativo dai big data, sono richieste capacità analitiche forti e potenza di elaborazione ottimale.

"Clienti, dipendenti e cittadini si impegneranno principalmente attraverso i mezzi digitali: con i processi operativi che diventano rapidamente digitalizzati, i processi tradizionali analogici e manuali saranno automatizzati, includendo sia elementi fisici che umani. Molte, se non la maggior parte, le decisioni saranno algoritmiche, basate su giudizio automatizzato ", afferma Gartner.

Big Data History e 3 'Vs'

Da tempo le persone raccolgono informazioni e prendono decisioni in base alle informazioni analizzate. Il termine "Big Data" ha acquisito importanza dal 2001.

Alla fine degli anni '90, mentre molti analisti, clienti e venditori discutevano degli archivi di informazioni in rapida crescita, Doug Laney osservava la velocità con cui le informazioni fluivano principalmente a causa del commercio elettronico. La crescente quantità di informazioni è stata altrettanto o più impegnativa insieme al boom delle applicazioni post Y2K-ERP che stava aumentando le strutture, i formati e le fonti di informazione. Poi Doug Laney ha pubblicato una nota di ricerca nel febbraio 2001 intitolata Gestione dei dati 3-D: Controllo del volume dei dati, Velocity e Varietà. Oggi i "3V" di Doug Laney per comprendere i "Big Data" sono diventati onnipresenti.

Volume: molte aziende stanno creando e memorizzando enormi quantità di informazioni su base giornaliera. Organizzazioni come la NASA, Facebook, Google hanno raccolto informazioni in enormi volumi attraverso vari mezzi. Questi dati devono essere salvati, analizzati ed elaborati per creare valore nella forma di comprendere le tendenze del mercato, comprendere i clienti per creare soluzioni pertinenti che abbiano successo sul mercato.

Varietà: le informazioni generate attraverso vari canali sono o non strutturate o semi-strutturate poiché sono sotto forma di testo, immagini, video, e-mail, binari e altri formati, la maggior parte delle volte senza uniformità. I sistemi tradizionali esistenti sono efficienti per gestire i dati strutturati, non sono in grado di gestire l'enorme quantità di dati non strutturati salvati in vari modi nei tempi moderni.

Velocità: i sistemi tradizionali andavano bene fino ad ora poiché la ricerca di un singolo dettaglio era la ricerca in milioni o miliardi di record. Ma lo storage aumenta rapidamente con l'alta velocità e ogni query richiede l'analisi e l'elaborazione di informazioni che si trovano nell'intervallo di centinaia e migliaia di petabyte, exabyte e altre volte. Quindi è necessario un sistema in grado di elaborare i dati a velocità più elevata e con elevata scalabilità.

Ora insieme alle 3V Veracity e Value sono state aggiunte alle caratteristiche dei Big Data.

Veracità: la veracità si riferisce all'anormalità, ai pregiudizi e al rumore nelle informazioni. È necessario capire se i dati che vengono archiviati e quelli estratti sono significativi per la formulazione del problema analizzato. Il modo migliore per evitare spese inutili di risorse è definire gli obiettivi il prima possibile.

Valore: l'obiettivo di qualsiasi progetto di Big Data dovrebbe essere quello di creare valore per l'azienda. Tutta la raccolta di informazioni e analisi non dovrebbero essere fatte solo per motivi di tecnologia.

Breve definizione di Big Data

Big data è un termine utilizzato per set di dati con volume, velocità, varietà e complessità enormi in cui gli strumenti tradizionali non sono in grado di raccoglierli, elaborarli, archiviarli, gestirli e analizzarli.

Perché i big data sono importanti?

Non importa quanti dati vengono raccolti o come vengono raccolti e archiviati. Tutto ciò che fa la differenza è cosa si deve fare con esso. Qualunque sia la provenienza dei dati, le organizzazioni dovrebbero essere in grado di analizzare i dati per trovare metodi che riducono costi e tempi, innovare nuovi prodotti e supportare processi decisionali tempestivi. Quando vengono analizzati i big data, aiuta a svolgere le attività aziendali identificando le cause principali di guasti, problemi e difetti nei processi aziendali in tempo reale.