Il termine "big data" viene utilizzato in vari luoghi e molti ritengono che la sua importanza stia aumentando. Tuttavia, la risposta esatta a ciò che i big data sono in realtà è difficile. Qui presenteremo le basi dei big data, le modalità di utilizzo, gli esempi e le sfide da affrontare.
Cosa sono i Big Data
I big data sono spesso considerati come "grandi quantità di dati". Nei primi tempi in cui il termine big data veniva utilizzato, l'obiettivo era quello di raccogliere grandi quantità di dati e ricavarne qualcosa. Tuttavia, il termine big data in uso oggi non è definito solo dalle dimensioni quantitative. Rappresenta qualcosa di un po' più complicato e con diverse possibilità. Diamo un'occhiata a cosa sono i big data e all'idea delle tre V proposta come definizione chiara.
I Big Data espressi in tre V
All'inizio degli anni 2000, TAG Rainey, un ANALISTA di una società di ricerca IT, ha definito i big data come la necessità di avere tre "V". Le tre V sono volume, velocità e varietà.
Quando tutti sentono la parola big data, tutti pensano al "volume". Come si può notare, la definizione di TAG Rainey include anche la quantità di dati. In primo luogo, l'idea di ciò che i big data genereranno da una grande quantità di dati è la base, e con l'evoluzione, la quantità di dati gestiti è ancora più enorme. Il volume definito qui significa anche la quantità di dati in sé, ma include anche la capacità di elaborare questa grande quantità di dati.
La velocità non rappresenta la velocità con cui i dati vanno e vengono. Quanto spesso i dati vengono aggiornati e quanto velocemente cambiano. In particolare, i dati su Internet cambiano continuamente e, a meno che non si tratti di un sistema in grado di rispondere, non è possibile ricavare risultati conformi alla situazione. I big data richiedono anche la velocità di questi cambiamenti e la corrispondente frequenza di aggiornamento.
La varietà può essere la parte più distintiva della differenza tra "solo una grande quantità di dati" e "big data". Nel caso dell'aggregazione dei dati, come in precedenza, i dati erano spesso formattati e archiviati come dati strutturati. Tuttavia, i big data non comprendono solo dati numerici, ma anche informazioni non strutturate come audio, video, testi ed e-mail, quotazioni azionarie e informazioni finanziarie. È inoltre necessaria la capacità di elaborare sia i dati strutturati che quelli non strutturati.
Come definizione di big data, queste "tre V" sono mainstream e, per riassumerle, i big data possono essere descritti come "un gruppo di dati diversificato e con un gran numero di cambiamenti e la capacità di elaborarli".
I big data comprendono sistemi che gestiscono i dati
Come espresso dalla varietà nella definizione delle tre V, i big data comprendono sia dati non strutturati sia dati strutturati come numeri e stringhe. I dati in queste condizioni sono stati difficili da gestire con i sistemi tradizionali, ma c'è un motivo per cui i big data sono attesi qui. C'è una crescente aspettativa per l'uso di questi dati non strutturati, che prima erano difficili da gestire.
I big data possono rappresentare i dati stessi, ma questo da solo non amplia la gamma e le possibilità di utilizzo. È necessario anche un sistema che abbia la velocità necessaria per stare al passo con i cambiamenti di questa vasta gamma di informazioni.
Esempi di utilizzo dei big data
Quando vengono utilizzati i big data?
Segregazione del comportamento dei consumatori con i dati di eye tracking
L'eye tracking è una tecnologia che osserva il movimento degli occhi di una persona per capire dove sta guardando. Esiste un esempio di accumulo di questi dati di eye tracking e di utilizzo per l'analisi del comportamento dei consumatori.
I principali produttori di bevande incorporano l'eye tracking nei distributori automatici per analizzare i dati raccolti e determinare dove e come posizionare i prodotti. Questo ha portato a un aumento dei tipi di dati sul comportamento dei consumatori, migliorando l'efficacia dell'analisi e aumentando le vendite.
Aumentare la fiducia del vostro sito con la frequenza degli aggiornamenti del ranking
Il settore dell'e-commerce è forse quello più entusiasta dell'utilizzo dei big data. È noto che la funzione di raccomandazione è molto efficace per i siti di e-commerce in generale. I big data vengono utilizzati in questa funzione di raccomandazione. Si dice che il modo in cui i big data possono essere utilizzati determini il risultato dei siti di e-commerce.
Oltre al semplice utilizzo dei big data, anche la frequenza degli aggiornamenti delle funzioni di raccomandazione e di classificazione delle vendite viene sottolineata come un elemento che porta alla fiducia del sito. La frequenza dell'analisi dei big data e la velocità con cui i risultati si riflettono sono sempre più importanti.
Le specialità sono specificate a partire dai dati del sistema di navigazione dell'auto.
In alcuni casi, i dati raccolti dai sistemi di navigazione per auto vengono analizzati come big data e utilizzati in modo sicuro per il traffico. Il sistema di navigazione per auto trasmette la parte in cui il conducente ha premuto improvvisamente il freno e accumula i dati sul server. La mappa della sicurezza è stata analizzata come big data e creata sulla base dei risultati. Il sistema di navigazione per auto riflette il possibile verificarsi di incidenti stradali previsti dall'analisi dei big data e avvisa il conducente. È stato riferito che questo ha ridotto notevolmente l'incidenza degli incidenti.
Esistono molti altri esempi di utilizzo dei big data. Per saperne di più su come possono essere utilizzati i big data.
→ Caso d'uso dei big data - Utilizzo dei big data già avviato
Tre ostacoli alla sfida dell'utilizzo dei big data
I big data possono fare molte cose, ma ci sono ancora delle sfide. Ci sono tre barriere all'uso dei big data e se non vengono risolte non si può creare l'effetto originale.
Infrastruttura per la raccolta e l'analisi dei dati
I big data richiedono analisi e le analisi richiedono i dati giusti. Quando si raccolgono questi dati, è possibile che essi contengano molti dati inutilizzabili. Più dati spazzatura ci sono, meno efficiente sarà l'analisi e più tempo ci vorrà per riflettere i risultati. Se ci vuole tempo, la natura in tempo reale dei risultati può andare persa e diventare inutilizzabile.
Inoltre, è difficile utilizzare i big data anche se non ci sono abbastanza sistemi per l'analisi o se non è disponibile una cooperazione di sistema tra i reparti.
Per utilizzare appieno i big data, è necessario sviluppare le condizioni e l'ambiente dalla raccolta dei dati all'analisi.
Archiviazione e sicurezza dei dati
Un esempio di utilizzo dei big data è l'analisi del comportamento di acquisto dei clienti. Da questo punto si evince che i big data archiviati dalle aziende spesso includono i dati dei clienti.
La fuga di tali informazioni può portare a una perdita di fiducia nell'azienda e persino a rendere difficile la gestione dell'attività. Dobbiamo ricordare che l'IoT è molto diffuso e tutto è connesso a Internet, e dobbiamo essere consapevoli dell'importanza delle informazioni che trattiamo. Quando si gestiscono i big data, è necessario prestare molta attenzione alla gestione della sicurezza.
La questione della forte carenza di risorse umane
In Giappone, la carenza di risorse umane è considerata un problema in molti settori industriali. Il settore delle tecnologie dell'informazione è simile e c'è una carenza di professionisti nella gestione dei big data. È urgente sviluppare e garantire professionisti e data scientist che gestiscano i big data.
L'utilizzo dei big data sta cambiando diversi settori industriali
Abbiamo introdotto cosa sono i big data e quali sono le sfide da affrontare.
Oggi, diversi settori industriali in tutto il mondo stanno per affrontare grandi cambiamenti grazie all'uso dei big data. I big data possono cambiare i servizi, le strategie di vendita e persino i sistemi operativi delle aziende. I big data hanno un grande potenziale e si prevede che porteranno a cambiamenti proficui.
