Sentiamo spesso parlare di big data ma cos’è davvero? Come sta cambiando il modo in cui ricercatori, organizzazioni non profit, governi, istituzioni e altre organizzazioni si stanno adattando all’evoluzione del mondo che li circonda? Vediamo da dove provengono questi dati, come vengono elaborati e come vengono utilizzati i risultati ottenuti.
In questo breve articolo, scopri tutto su big data e quanto sono importanti per il mondo in continua evoluzione in cui viviamo.
Prima di vedere cosa sono i big data dobbiamo sapere che le quantità, i caratteri o i simboli sui quali le operazioni vengono eseguite da un computer, che possono essere memorizzati e trasmessi sotto forma di segnali elettrici e registrati su supporti di registrazione magnetici, ottici o meccanici si possono definire dati.
Non esiste una regola ferrea sulla dimensione esatta di un database affinché i dati al suo interno siano considerati "grandi". Invece, ciò che in genere definisce i big data è la necessità di nuove tecniche e strumenti per poterli elaborare. Per utilizzare i big data, sono necessari programmi che si estendono su più macchine fisiche e/o virtuali e che lavorano insieme per elaborare tutti i dati in un ragionevole lasso di tempo.
Fare in modo che i programmi su più macchine funzionino insieme in modo efficiente tale che ogni programma sappia quali componenti dei dati elaborare, e quindi essere in grado di mettere insieme i risultati di tutte le macchine. Inoltre per dare un senso a un ampio pool di dati, sono necessarie tecniche di programmazione. Poiché in genere è molto più veloce per i programmi accedere ai dati archiviati localmente anziché su una rete, anche la distribuzione dei dati in un cluster e il modo in cui queste macchine sono collegate in rete sono considerazioni importanti da tenere conto quando si pensa alla gestione dei big data.
Strutturato. Tutti i dati che possono essere archiviati, consultati ed elaborati sotto forma di formato fisso sono definiti dati "strutturati". Nel corso del tempo, in informatica ha ottenuto un maggiore successo nello sviluppo di tecniche per lavorare con questo tipo di dati (di cui il formato è ben noto in anticipo) e anche nel trarre valore. Tuttavia, al giorno d'oggi, prevediamo problemi quando una dimensione di tali dati cresce smisuratamente.
Non strutturato. Tutti i dati con forma o struttura sconosciuta sono classificati come dati non strutturati. Oltre alle dimensioni enormi, i dati non strutturati pongono molteplici sfide in termini di elaborazione per trarne valore. Un tipico esempio di dati non strutturati è una fonte di dati eterogenea contenente una combinazione di semplici file di testo, immagini, video, ecc. Oggi le organizzazioni hanno a disposizione una grande quantità di dati ma sfortunatamente non sanno come trarne valore poiché questi dati sono nella loro forma grezza o in formato non strutturato.
Semi-Strutturato. I dati semistrutturati possono contenere entrambe le forme di dati. Possiamo vedere i dati semistrutturati come una forma strutturata ma in realtà non sono definiti con ad es. una definizione di tabella nel DBMS relazionale. Un esempio di dati semistrutturati è un dato rappresentato in un file XML.
Gli usi dei big data sono tanto vari quanto grandi. Esempi di spicco che probabilmente conosci già includono: i social network che analizzano i dati dei loro membri per saperne di più su di loro e collegarli con contenuti e pubblicità pertinenti ai loro interessi, o motori di ricerca che esaminano la relazione tra query e risultati per fornire risultati migliori risposte alle domande degli utenti.
Ma i potenziali usi vanno ben oltre! Due delle più grandi fonti di dati in grandi quantità sono i dati transazionali, che includono qualsiasi cosa, dai prezzi delle azioni ai dati bancari, alle storie di acquisto dei singoli commercianti; dati dei sensori, in gran parte provenienti da ciò che viene comunemente chiamato Internet of Things (IoT). Questi dati derivanti dai sensori potrebbero essere qualsiasi cosa, dalle misurazioni effettuate dai robot sulla linea di produzione di una casa automobilistica, ai dati sulla posizione su una rete di telefoni cellulari, ai dati sull'utilizzo elettrico istantaneo in case e aziende, alle informazioni sull'imbarco dei passeggeri prese su un sistema di trasporto pubblico.
L’analisi dei big data è quella di fornire servizi personalizzati all'utente e una maggiore efficienza in qualsiasi settore da cui vengono raccolti i dati.
Uno dei metodi più noti per trasformare i dati grezzi in informazioni utili è ciò che è noto come MapReduce. MapReduce è un metodo per prendere un set di dati di grandi dimensioni ed eseguire calcoli su di esso su più computer, in parallelo. Serve come modello per programmare ed è spesso usato per fare riferimento all'effettiva implementazione di quest’ultimo.
In sostanza, MapReduce è composto da due parti. La funzione Mappa esegue l'ordinamento e il filtraggio, preleva i dati e li inserisce all'interno di categorie in modo che possano essere analizzati. La funzione Riduci fornisce un riepilogo di questi dati combinandoli tutti insieme. Sebbene ampiamente accreditato alla ricerca svolta da Google, MapReduce è ora un termine generico e si riferisce a un modello generale utilizzato da molte tecnologie.
La definizione dei Big Data è influenzata da diversi studi e applicazioni aziendali, che sostengono tutti la teoria delle 4 V come la caratteristica principale dei Big Data:
Volume. La dimensione dei dati gioca un ruolo cruciale nel determinare il valore dei dati. Inoltre, se un dato particolare può essere effettivamente considerato un Big Data o meno, dipende dal volume dei dati. Quindi, "Volume" è una caratteristica che deve essere considerata quando si tratta di soluzioni Big Data.
Varietà. Si riferisce a fonti eterogenee e alla natura dei dati, sia strutturati che non strutturati. Nei giorni precedenti, fogli di calcolo e database erano le uniche fonti di dati considerate dalla maggior parte delle applicazioni. Al giorno d'oggi, nelle applicazioni di analisi vengono presi in considerazione anche dati sotto forma di e-mail, foto, video, dispositivi di monitoraggio, PDF, audio, ecc. Questa varietà di dati non strutturati pone alcuni problemi per l'archiviazione, l'estrazione e l'analisi dei dati.
Velocità. In questo contesto, indica la velocità alla quale i dati vengono generati e processati per venire incontro alle richieste e alle sfide che si trovano lungo il percorso di crescita e sviluppo. Molto spesso i Big Data sono disponibili in tempo reale.
Variabilità. La qualità dei dati raccolti può variare notevolmente, influenzando l’accuratezza dell’analisi. L’incongruenza a volte può ostacolare notevolmente il processo di gestione dei dati in modo efficace.
I Big Data oggi giocano un ruolo importante all'interno delle organizzazioni, usano queste informazioni per tagliare i costi, operare in maniera più efficiente e trovare nuovi modi per aumentare i profitti. Le informazioni estrapolate dai Big Data possono aiutarti a prevenire costosi problemi, invece di doverli affrontare di volta in volta, e predirre così con certezza i comportamenti e i bisogni dei clienti, aumentando notevolmente gli introiti.
Adesso quando sentirai parlare di Big Data saprai sicuramente di cosa si tratta!
Programmatore informatico italiano, mi occupo di sviluppo sia Front-end che Back-end presso una grande azienda. La programmazione è stata la mia passione, insieme allo sport e al teatro che pratico tutt'ora. Ho deciso di aprire questo blog per dare consigli e condividerli con chi, come me, porta con sé questa passione. [..]
