Big Data: cosa sono e a cosa servono?

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Ti sarà capitato tantissime volte di sentire questo termine perché è sempre più ricorrente in molti ambiti. Si tratta di un fenomeno che ha coinvolto interi paesi e settori, che ha la capacità di influenzare completamente la nostra vita. Se hai aperto questo articolo è probabilmente perché non conosci il vero significato dei Big Data e vorresti capire cosa sono e a cosa servono realmente.

La parola nasce molti anni fa nel 1999 e le tecnologie di quell’epoca non erano ancora pronte a raccogliere una notevole mole di dati. A dirla tutta, il concetto di database e organizzazione delle informazioni appartiene a molti anni prima se non millenni. Oggi l’analisi delle informazione, la conservazione e lo scambio di grandi quantità di dati sono davvero possibili come mai prima. Quest’ultimi se ben sfruttati servono a prevedere gli eventi futuri e a migliorare reparti come quello automobilistico o ambientale.

Big Data: definizione e caratteristiche

Il termine Big Data può essere facilmente spiegato e definito come un enorme quantità di dati (file, media, testi) diversi tra loro raccolti da vari dispositivi. Per poterlo fare, ovviamente, c’è bisogno di strumenti molto sofisticati ed estremamente potenti. Le caratteristiche principali dei Big Data possono essere riassunte nel seguente modello delle 5V:

  • Volume: conservazione di una grande mole di informazioni.
  • Varietà: i dati salvati sono di diverso tipo (es. documenti o immagini).
  • Velocità: alti flussi informativi analizzati e salvati in maniera estremamente rapida.
  • Variabilità: Non si tratta di una velocità costante ma è molto variabile.
  • Veridicità: affidabilità delle informazioni raccolte.

Nella pratica, sfruttare i Big Data significa riuscire a migliorare le relazioni con i clienti, prevedere un guasto e aumentare l’efficienza industriale ed economica ma anche ospedaliera. Per quest’ultima basti pensare ai strumenti di raccolta informativa remota sullo stato di salute del paziente durante la giornata. In futuro, serviranno senza dubbio a creare tutori o supporti estremamente intelligenti per il nostro corpo.

Big Data: Analysis

Una volta raccolti miliardi di informazioni rilevanti, in che modo possiamo gestirle e organizzarle per sfruttarle al meglio? Ebbene, il problema dell’analysis dei Big Data può essere smontato in sotto problemi:

  • Descrittivi: i dati raccolti servono a descrivere come e perché accade un evento.
  • Predittivi: le informazioni ci permettono di prevedere la probabilità di un prossimo evento.
  • Prescrittivi: quali sono le soluzioni da attuare nel caso si verificasse l’evento previsto.
  • Automatizzati: azioni automatiche che si possono svolgere in seguito ad un’analisi.

Ogni anno la quantità di dati per l’analysis aumenta a dismisura ed una maggiore capacità di raccolta e analisi ci permetterà di fare previsioni più precise e affidabili. Si tratta di un mercato su cui investire in continua crescita e possiede già un valore economico di molti miliardi a livello internazionale. Chi lavora con i Big Data ha già ben chiaro l’incredibile potenziale nascosto e da oggi anche tu inizierai a capirne l’importanza.

Disclaimer: non sono un ricercatore e neanche un professore. Questo articolo accenna solo ad un concetto con informazioni raccolte online.

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