Big Data
Cosa sono i big data?
I big data si riferiscono a serie di informazioni ampie e diversificate che crescono a velocità sempre crescenti. Comprende il volume di informazioni, la velocità o la velocità con cui vengono create e raccolte e la varietà o l’ambito dei punti dati coperti (noti come le “tre v” dei big data). I big data spesso provengono dal data mining e arrivano in più formati.
Punti chiave
- I big data sono una grande quantità di informazioni diverse che arrivano in volumi crescenti e con velocità sempre più elevate.
- I big data possono essere strutturati (spesso numerici, facilmente formattati e archiviati) o non strutturati (più liberi, meno quantificabili).
- Quasi tutti i reparti di un’azienda possono utilizzare i risultati dell’analisi dei big data, ma la gestione del disordine e del rumore può creare problemi.
- I big data possono essere raccolti da commenti condivisi pubblicamente su social network e siti Web, raccolti volontariamente da dispositivi elettronici e app personali, tramite questionari, acquisti di prodotti e check-in elettronici.
- I big data vengono spesso archiviati in database di computer e analizzati utilizzando un software appositamente progettato per gestire set di dati ampi e complessi.
Come funzionano i Big Data
I big data possono essere classificati come non strutturati o strutturati. I dati strutturati sono costituiti da informazioni già gestite dall’organizzazione in database e fogli di calcolo; è spesso di natura numerica. I dati non strutturati sono informazioni non organizzate e non rientrano in un modello o formato predeterminato. Include i dati raccolti dalle fonti dei social media, che aiutano le istituzioni a raccogliere informazioni sulle esigenze dei clienti.
I big data possono essere raccolti da commenti condivisi pubblicamente su social network e siti Web, raccolti volontariamente da dispositivi elettronici e app personali, tramite questionari, acquisti di prodotti e check-in elettronici. La presenza di sensori e altri input nei dispositivi intelligenti consente di raccogliere dati in un ampio spettro di situazioni e circostanze.
I big data vengono spesso archiviati in database di computer e analizzati utilizzando un software appositamente progettato per gestire set di dati ampi e complessi. Molte società di software-as-a-service (SaaS) sono specializzate nella gestione di questo tipo di dati complessi.
Gli usi dei Big Data
Gli analisti di dati esaminano la relazione tra diversi tipi di dati, come i dati demografici e la cronologia degli acquisti, per determinare se esiste una correlazione. Tali valutazioni possono essere effettuate internamente o esternamente da una terza parte che si concentra sull’elaborazione di big data in formati digeribili. Le aziende spesso utilizzano la valutazione dei big data da parte di tali esperti per trasformarli in informazioni utilizzabili.
Molte aziende, come Alphabet e Facebook, utilizzano i big data per generare entrate pubblicitarie inserendo annunci mirati per gli utenti sui social media e per coloro che navigano sul web.
Quasi tutti i dipartimenti di un’azienda possono utilizzare i risultati dell’analisi dei dati, dalle risorse umane e dalla tecnologia al marketing e alle vendite. L’obiettivo dei big data è aumentare la velocità con cui i prodotti arrivano sul mercato, ridurre la quantità di tempo e risorse necessarie per ottenere l’adozione sul mercato, il pubblico target e garantire che i clienti rimangano soddisfatti.
Vantaggi e svantaggi dei Big Data
L’aumento della quantità di dati disponibili presenta sia opportunità che problemi. In generale, avere più dati sui clienti (e potenziali clienti) dovrebbe consentire alle aziende di personalizzare meglio i prodotti e gli sforzi di marketing al fine di creare il massimo livello di soddisfazione e ripetere gli affari. Le aziende che raccolgono una grande quantità di dati hanno la possibilità di condurre analisi più approfondite e più ricche a vantaggio di tutte le parti interessate.
Con la quantità di dati personali disponibili oggi sugli individui, è fondamentale che le aziende adottino misure per proteggere questi dati; un argomento che è diventato un acceso dibattito nel mondo online di oggi, in particolare con le numerose violazioni dei dati che le aziende hanno subito negli ultimi anni.
Sebbene una migliore analisi sia positiva, i big data possono anche creare sovraccarico e rumore, riducendone l’utilità. Le aziende devono gestire volumi maggiori di dati e determinare quali dati rappresentano i segnali rispetto al rumore. Decidere cosa rende i dati rilevanti diventa un fattore chiave.
Inoltre, la natura e il formato dei dati possono richiedere un trattamento speciale prima di intervenire. I dati strutturati, costituiti da valori numerici, possono essere facilmente archiviati e ordinati. I dati non strutturati, come e-mail, video e documenti di testo, potrebbero richiedere l’applicazione di tecniche più sofisticate prima che diventino utili.