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A COSA SERVONO I BIG DATA

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COSA SONO I BIG DATA

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Big data è un termine che descrive un grande volume di dati, strutturati e non strutturati, che inonda l'azienda ogni giorno. Ma non è la quantità di dati ad essere importante: ciò che conta veramente è quello che l'azienda fa con i dati. I big data, per contare qualcosa, devono essere analizzati alla ricerca di informazioni di valore che portino a decisioni aziendali migliori e a mosse strategiche di business.

Per saperne di più sui settori che utilizzano queste tecnologie

Il deep learning (apprendimento profondo) ha bisogno dei big data perché è necessario analizzare volumi elevati di dati per isolare gli schemi nascosti e trovare le giuste risposte. Con il deep learning, più dati di buona qualità si possono analizzare, migliori sono i risultati. Wayne Thompson SAS Product Manager

Come funzionano i Big Data

Prima che le aziende possano utilizzare i big data, devono tenere conto di un percorso che li ha visti passare da o attraverso innumerevoli posizioni, fonti, sistemi, proprietari e utenti. Ci sono cinque passaggi chiave per questa enorme "distesa di dati" che include dati tradizionali e strutturati insieme a dati non strutturati o semi-strutturati:

Imposta una strategia basata sui big data.

Identifica le fonti dati primarie.

Accedi, gestisci e memorizza i dati.

Analizzare i dati.

Prendere decisioni data-driven, basate sui dati.

1) Impostare una strategia fondata sui big data

Impostare una strategia sui big data significa creare un progetto di alto livello per supervisionare e migliorare le modalità di acquisizione, memorizzazione, gestione, condivisione e utilizzo dei dati, all'interno e all'esterno dell'organizzazione. Una strategia basata sui big data è fondamentale per il successo di tutte quelle aziende che hanno a che fare con enormi volumi di dati. Quando si sviluppa una strategia è importante considerare obiettivi e iniziative, sia di business che tecnologiche, esistenti e future. Questo richiede di trattare i big data come un asset aziendale importante e non come un sottoprodotto delle applicazioni.

Clicca sull'infografica per saperne di più sui big data.

2) Conoscere le fonti dei big data aziendali

I dati in streaming sono i dati che provengono dall'Internet delle Cose (Internet of Things, IoT) e da altri dispositivi connessi, come gli indossabili (wearables), le auto intelligenti, i dispositivi medici, i sensori industriali e altri ancora. È possibile analizzare questi big data man mano che confluiscono nei sistemi IT, decidendo quali dati conservare o meno, e quali devono essere ulteriormente analizzati.

I dati dei social media provengono dalle interazioni su Facebook, YouTube, Instagram, ecc. Una vasta quantità di big data che sotto forma di immagini, video, vocali, testo e audio, diventano utili per le funzioni di marketing, vendite e supporto. Questi dati sono spesso in forma non strutturata o semi strutturata e rappresentano quindi una sfida unica per la comprensione e successiva analisi.

I dati pubblici disponibili provengono da numerose fonti di open data, come il data.gov del governo americano, il CIA World Factbook o il portale Open Data Portal dell'Unione Europea.

Altre tipologie di big data possono provenire dai data lakes, fonti dati cloud, fornitori e clienti.

3) Accedere, gestire e memorizzare i big data

I moderni sistemi informatici forniscono la velocità, potenza e flessibilità necessarie per accedere rapidamente a grandi quantità e tipologie di big data. Oltre ad un accesso affidabile, le aziende hanno bisogno anche di metodi per integrare i dati, garantire la data quality, fornire la governance e l'archiviazione e preparare i dati per l'analisi (data preparation). Alcuni dati possono essere archiviati localmente in un data warehouse tradizionale, ma esistono anche opzioni flessibili e a basso costo per l'archiviazione e la gestione di big data tramite soluzioni cloud, data lakes e Hadoop.

4) Analizzare i big data

Con tecnologie ad alte prestazioni come il grid computing o l' in-memory analytics, le aziende possono scegliere di sottoporre tutti i loro big data all'analisi. Un altro approccio è quello di determinare in anticipo quali dati siano davvero rilevanti prima di analizzarli. In entrambi i casi, l'analisi dei big data è il modo in cui le aziende ottengono valore e nuove idee dai dati grezzi. Sempre più spesso i big data alimentano le attuali evoluzioni degli advanced analytics come, ad esempio, l'intelligenza artificiale.

5) Prendere decisioni migliori e data-driven

Dati ben gestiti e affidabili portano ad analisi affidabili e quindi a decisioni affidabili. Per rimanere competitive le aziende devono estrarre vero valore dei big data e operare in maniera data-driven: devono prendere decisioni di business basate sulle prove concrete offerte dai big data piuttosto che basate sull'istinto. I vantaggi nell'essere data-driven sono evidenti: le aziende funzionano meglio, sono più efficaci dal punto di vista operativo e sono più redditizie.

SAS Data Preparation

Preparare i big data all'analisi significa prima di tutto accedervi, profilarli, ripulirli e trasformarli. Un compito non semplice data la loro natura in continua evoluzione. A causa della varietà delle fonti di big data, delle loro dimensioni e mutabilità, la preparazione dei dati può richiedere molto tempo. La data preparation di SAS semplifica il compito e permette di preparare i dati anche senza avere conoscenze di programmazione, competenze specialistiche o dover dipendere dall'IT.
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Big Data: che cosa sono e perché sono importanti

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Big data è un termine che descrive un grande volume di dati, strutturati e non strutturati, che inonda l'azienda ogni giorno. Ma non è la quantità di dati ad essere importante: ciò che conta veramente è quello che l'azienda fa con i dati.