Big Data

Cosa sono i big data?

Cosa sono i big data con gli esempi? Scopriamolo insieme in questo articolo di blog.
Definizione: indica un dato di dimensioni enormi, è un termine usato per descrivere una raccolta di dati di dimensioni enormi eppure in crescita esponenziale nel tempo. Esempi di analisi dei Big Data includono borse valori, siti di social media, motori a reazione, ecc.

Nella sua forma più pura, i Big Data sono usati per descrivere l’enorme volume di dati strutturati e non strutturati che è così grande che è difficile da elaborare utilizzando le tecniche tradizionali. Quindi Big Data è proprio quello che sembra: un sacco di dati.

Le risposte attraverso i Big Data

In che modo UPS ottimizza i propri percorsi di consegna?

In che modo i dipartimenti di polizia prevedono dove si verificheranno futuri crimini? In che modo Target conosce sempre la posizione migliore per costruire un nuovo negozio?

Queste complesse domande trovano risposta attraverso la potenza e l’utilità dei big data.

I big data sono un insieme incredibilmente ampio di informazioni che non possono essere analizzate con i metodi tipici di elaborazione dei dati. Potrebbe includere qualsiasi tipo di informazione, dalle abitudini di acquisto dei clienti ai percorsi di consegna alle richieste dei motori di ricerca. Aziende e organizzazioni di ogni tipo e dimensione raccolgono e analizzano i big data per scoprire opportunità e individuare problemi.

Esempi di utilizzo di Big Data:

• Monitoraggio delle condizioni di salute attraverso i dati dei dispositivi indossabili.
• Mappe stradali in tempo reale per veicoli autonomi
• Pubblicità e Marketing.
• Servizi bancari e finanziari.
• Governo.
• Media e intrattenimento.
• Meteorologia.
• Assistenza sanitaria.
• Sicurezza informatica.

Come si usa?

Diciamo che un rivenditore di abbigliamento vuole trovare la posizione più redditizia per aprire un nuovo negozio. Utilizzando i dati estratti da milioni di sondaggi tra i clienti, il rivenditore analizza e confronta ogni risposta utilizzando computer e algoritmi complessi. Una volta che l’immensa quantità di dati sarà stata interpretata dagli esperti, il rivenditore sarà in grado di determinare la posizione migliore per il suo nuovo negozio.

UPS tiene traccia dei percorsi di consegna dei suoi autisti. Sulla base della sua analisi continua dei dati di ciascun conducente, UPS ottimizza i suoi percorsi e risparmia milioni di costi di carburante ogni anno. Inoltre, i dipartimenti di polizia degli Stati Uniti studiano anni di dati sulla criminalità per prevedere dove è più probabile che si verifichino crimini futuri. Nelle aree in cui il dipartimento di polizia di Los Angeles ha utilizzato i big data, i furti con scasso sono diminuiti del 33% e la criminalità violenta è diminuita del 21%.

Anche la tua attività online contribuisce ai big data. Ogni volta che visiti un sito Web, utilizzi i social media, acquisti un prodotto o fai quasi qualsiasi cosa online, la tua attività genera automaticamente una piccola parte di dati. Con milioni di persone che generano anche dati, questi pezzi si sommano a una quantità gigantesca di informazioni che aziende come Google e Facebook utilizzano per studiare e migliorare l’attività online.

Ci sono problemi nell’affidarsi ai big data?

Ci sono dei difetti, sì. Con così tante informazioni raccolte, alcuni esperti ritengono che ci siano troppi dati e non un giudizio razionale sufficiente sui risultati. Le persone che interpretano queste incredibili quantità di dati devono fare attenzione a non trarre conclusioni sbagliate, altrimenti potrebbero portare a un processo decisionale scadente.

Ad esempio, nel 2013 Google ha previsto che i focolai influenzali sarebbero aumentati, utilizzando i dati presi da specifiche richieste dei motori di ricerca negli Stati Uniti. Invece, ha ampiamente sovrastimato il numero di casi di influenza quell’anno a causa di un’incomprensione dei dati.

Inoltre, numerose agenzie elettorali hanno utilizzato i big data per prevedere l’esito delle elezioni presidenziali statunitensi del 2016, ma ciò ha anche portato a numerose previsioni imprecise.

Esempi di Big data nel mondo del Marketing

Ecco alcuni modi in cui i big data vengono utilizzati per semplificare la vita nel mondo del Marketing:

• Per conoscere le abitudini di acquisto dei consumatori.
• Marketing personalizzato.
• Trovare nuovi contatti per i clienti.
• Previsione della domanda degli utenti per le aziende di ridesharing.
• Streaming multimediale semplificato.
• Ordinazione predittiva dell’inventario.
• Monitoraggio dei dati in tempo reale e protocolli di sicurezza informatica.

Prevenire gli attacchi informatici con i big data

Gli attacchi informatici sono così sofisticati e diffusi che è difficile per la ricerca sulla prevenzione recuperare. Fortunatamente, i big data possono fornire alcune delle stesse informazioni analizzando i modelli negli attacchi informatici e consigliando strategie per rimanere al sicuro.Con alcune tipologie di big data è possibile analizzare i dati delle aziende che hanno subito attacchi per aiutare le aziende a creare modelli dell’aspetto degli attacchi comuni e di come rilevarli e scoraggiarli prima che abbiano successo.

In un periodo storico come questo, pieno di attacchi informatici, sono veramente molto utili.

Mai più senza 

I big data sono definiti da tre V: volume, velocità e varietà.

Ci sono veramente molti dati utili che fluiscono a grande velocità da numerose fonti, non potremo più farne a meno. Il loro impatto è immenso, indipendentemente dal settore di riferimento.

I big data hanno reso più misurabili concetti un tempo olistici, come “ciò che vogliono i consumatori”. Ha facilitato il ragionamento induttivo, una controversa inversione di dati del metodo scientifico. In molte aziende, ha inaugurato una “cultura dell’analisi” in cui anche i dipendenti non tecnologici inseriscono dati e hanno accesso a informazioni basate sui dati.