Cosa sono i big data? Perché sono importanti?

Al giorno d’oggi le aziende si stanno trovando ad affrontare un importante lavoro di raccolta dati (provenienti da sorgenti diverse quali infrastrutture IoT, Social Media, E-commerce ecc) con l’obiettivo di ottenere Insights che li rendano sempre più competitivi all’interno del Mercato Digitale.

Ciò ha permesso ad esperti del settore Data Science, di farsi strada con le loro competenze tecniche in materia di quelli che vengono definiti Big Data.

Con questo termine ci si riferisce a una macro raccolta di dati informatici che richiedono un avanzato sistema di elaborazione e archiviazione. Questo set di dati si contraddistingue per le seguenti importanti caratteristiche:

Volume, ossia la quantità di informazioni raccolte (in termini di terabyte o petabyte) che si presentano non strutturate, con una densità bassa e, il più delle volte, dal valore incognito. La grandezza di questi dati, può essere un valido strumento per la risoluzione di problematiche aziendali
Velocità, relativa alla rapidità di ricezione e analisi dei dati (talvolta, per determinati prodotti, può essere richiesto anche un intervento in tempo reale);
Varietà, con riferimento ad una eterogeneità di dati disponibili (come testi, immagini video, audio, elementi di calcolo).

I dati di natura tradizionale erano caratterizzati dall’utilizzo di un sistema di database relazionale (RDBMS) ma, l’arrivo dei Big Data, (che sono non strutturati e/o semistrutturati), comporta una più dettagliata analisi al fine di ottenere una lettura più ottimale dei metadati.

Variabilità, che richiede una costante e dettagliata analisi del contesto dal momento che i dati sono in continuo mutamento.

Big data Analytics: processi e strumenti per analizzare i dati

I principali processi e strumenti relativi alla Big Data Analytics comportano la conoscenza e il monitoraggio di dati complessi, attraverso algoritmi e tecnologie avanzate, così da poterne estrapolare informazioni rilevanti.

Vengono così evidenziati, 4 tipi di Data Analysis all’interno di uno scenario Data Driven:

Analisi Descrittiva: attraverso tools che danno la possibilità di avere una visione a livello grafico dei risultati.
Analisi Predittiva: la finalità è quella di immaginare più scenari di sviluppo futuri mediante l’analisi dei dati complessi (per esempio attraverso la tecnica del forecasting).
Analisi Prescrittiva: vengono utilizzati dei tools che individuano soluzioni operative o strategie predittive .
Analisi Automatizzata: danno la possibilità di formulare delle regole specifiche grazie ai 3 precedenti Big Data Analysis messi in atto. In questo modo sarà possibile attuare il processo di automazione.

Big data Companies: quali sono e cosa fanno

Per Big Data Companies si intendono le aziende che adottano decisioni Data-Driven con l’obiettivo di ottenere degli insights che consentano di perfezionare le strategie aziendali.

A titolo esemplificativo, i Big Data possono presentare una moltitudine di risvolti applicativi e di vantaggi:

conoscenza della customer experience;
customizzazione e personalizzazione del marketing;
programmazione di macchinari e forecast delle necessità nelle catene di approvvigionamento;
individuazione di attività di dubbia legalità (come per esempio il phishing);
avvalersi di attività di data cleaning e data warehouse;
redazione di protocolli per la cyber-security.

Cosa fa un Cloud specialist: il corso ITS

La figura del Cloud Specialist si occupa dello sviluppo, analisi, gestione e monitoraggio dei servizi Cloud e dell’implementazione di architetture applicative e/o Big Data, mediante servizi nativi dei Cloud Provider (per esempio AWS, Azure, GCP).

Il Corso ITS Cloud Specialist ha l’obiettivo fornire le fondamentali abilità tecniche indispensabili per l’utilizzo delle architetture software richieste nel Mercato Digitale su sistemi di Cloud (disaster, recovery, container, docker, analisi Big Data e costruzione di servizi e prodotti innovativi attraverso l’IoT). Scopri il nostro corso!

Fonti