Cosa sono i Big Data? Una guida per i laici.

I big data sono la nuova grande quantità di dati che possono essere studiati per mostrare modelli, tendenze e associazioni.

I big data si riferiscono a grandi set di dati che possono essere studiati per rivelare modelli, tendenze e associazioni. La grande quantità di vie di raccolta dati esistenti significa che i dati possono ora arrivare in quantità maggiori, essere raccolti molto più rapidamente ed esistere in una varietà di formati diversi che mai (caratteristiche chiamate le tre V dei big data: volume, velocità, e varietà). Questi dati nuovi, più grandi e più complessi sono chiamati collettivamente big data.

Sebbene non esista una soglia che separi i big data dai dati tradizionali, i big data sono generalmente considerati “grandi” perché non possono essere elaborati in modo efficace e sufficientemente rapido dai vecchi strumenti di analisi dei dati.

I big data possono provenire da:

• Dispositivi intelligenti (Internet delle cose): una connessione a Internet consente alle aziende di raccogliere dati tramite dispositivi come sistemi domestici intelligenti, aspirapolvere robot, smart TV e fitness tracker indossabili.
• Social media:Mi piace, condivisioni, post, commenti, quanto tempo passi a guardare un post: tutte queste informazioni sono considerate dati approfonditi sul comportamento, il sentimento e le preferenze delle persone.
• Siti Web: leaziende o altri proprietari di siti Web possono monitorare le visite alle pagine, le posizioni generali dei visitatori, vedere quanto tempo trascorre il pubblico su una pagina, quali collegamenti vengono più cliccati e il movimento del cursore.
• Transazioni commerciali: idati possono provenire dai clienti mentre acquistano prodotti, online e di persona. Prezzo, ora di acquisto, metodi di pagamento e altri dettagli possono informare un’azienda sulla domanda dei clienti per i propri prodotti.
• Macchinari:anche senza una connessione Internet, macchine come telecamere stradali, sensori e apparecchiature mediche possono registrare informazioni.
• Sanità:il sistema sanitario è pieno di dati. Gli analisti dei dati possono utilizzare informazioni aggregate su cartelle cliniche, assicurazioni e riepiloghi dei pazienti per ottenere nuove informazioni e migliorare l’assistenza ai pazienti.

Governo: i governi municipali, statali e federali possono utilizzare i dati provenienti da molte fonti (informazioni sul traffico automobilistico, raccolti agricoli, sistemi di monitoraggio meteorologico, informazioni demografiche dai censimenti, solo per citarne alcune) per prendere decisioni politiche.

Cosa sta guidando la crescita dei big data?

La tecnologia dell’informazione emergente ha permesso di raccogliere, archiviare e analizzare i dati su scale senza precedenti. Internet continua ad essere adottato da nuovi utenti negli Stati Uniti e in tutto il mondo e le tecnologie in via di sviluppo hanno consentito l’integrazione di Internet in molti prodotti diversi, creando numerose nuove fonti di dati. I milioni di persone che guardano Netflix, utilizzano Google o acquistano prodotti online ogni giorno contribuiscono all’aumento del volume e alla sofisticatezza dei big data.

Come vengono utilizzati i big data?

I big data possono essere utilizzati dalla maggior parte delle entità per prendere decisioni sulle proprie operazioni. Un’azienda, ad esempio, può analizzare i dati raccolti per comprendere meglio le preferenze dei clienti. I big data nei sistemi sanitari possono essere utilizzati per trovare sintomi comuni di malattie o decidere quanto personale mettere in un ospedale in un dato momento. I governi possono utilizzare i dati sul traffico per pianificare nuove strade o tenere traccia dei tassi di criminalità o dei rischi di terrorismo per adeguare di conseguenza la propria risposta.

Gli analisti di dati e altri professionisti che lavorano con i big data possono utilizzare i seguenti strumenti e metodi:

Analisi predittiva: gli analisti possono utilizzare i dati per prevedere la probabilità di eventi o tendenze in futuro utilizzando modelli predittivi e tecnologia di apprendimento automatico.

Data mining: il data mining si riferisce a un processo che esamina le grandi quantità di dati per trovare modelli, tendenze e correlazioni. Trovare relazioni tra i punti dati è fondamentale per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni.

Apprendimento automatico: l’apprendimento automatico, una forma di intelligenza artificiale che apprende e si migliora continuamente, aiuta a prevedere le tendenze e a trovare modelli in grandi insiemi di dati. L’apprendimento automatico può essere utile per adattarsi ai nuovi flussi di dati.

Apprendimento profondo:

l’apprendimento profondo è un sottoinsieme dell’apprendimento automatico basato su reti neurali artificiali e imita il processo di apprendimento del cervello umano. L’apprendimento profondo viene spesso utilizzato nel riconoscimento vocale e del testo e nella tecnologia di visione artificiale.

Data warehouse: i data warehouse archiviano grandi quantità di dati storici. I dati vengono in genere puliti e organizzati e possono essere consultati in un secondo momento per essere analizzati.

Hadoop: Hadoop è un framework software utilizzato per archiviare ed elaborare grandi quantità di dati che possono funzionare su diversi cluster di computer. La capacità di scalabilità di Hadoop e la capacità di archiviare vari tipi di dati contemporaneamente l’hanno resa la piattaforma ideale per elaborare i big data.

Apache Spark: Apache Spark è un framework software che combina l’analisi dei dati con l’intelligenza artificiale. Può eseguire analisi su grandi insiemi di dati in molti casi più rapidamente di Hadoop.

Lavorare con i big data

Le professioni legate ai dati – analisti e scienziati di dati, specialisti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico – hanno conquistato le prime tre posizioni nell’elenco dei migliori ruoli lavorativi del World Economic Forum con una domanda crescente in tutti i settori nel 2020. Ecco uno sguardo più da vicino ai lavori che utilizzano i big data in diverse capacità.

Analista di dati: un analista di dati lavora per raccogliere, pulire e interpretare i dati e creare modelli di dati. Gli analisti di dati possono lavorare in una varietà di settori diversi, inclusi affari, scienza e sanità.

Ingegnere dei dati: gli ingegneri dei dati lavorano per creare e mantenere l’infrastruttura dei dati. Ciò può includere data warehouse, pipeline di dati e altre forme di organizzazione dei dati che gli analisti possono utilizzare per fare previsioni o altre interpretazioni.

Scienziato dei dati

uno scienziato dei dati generalmente utilizza conoscenze matematiche o statistiche per costruire algoritmi, modelli e altri strumenti analitici per organizzare e interpretare i dati.

Analista di business intelligence: analizzano i dati aziendali come le informazioni sulle vendite o le metriche sul coinvolgimento dei clienti per ottenere informazioni dettagliate sul rendimento di un’azienda.

Analista delle operazioni: gli analisti delle operazioni raccolgono dati sui problemi operativi nelle aziende o in altre organizzazioni. Gli analisti operativi possono utilizzare i dati per trovare soluzioni a problemi di produzione, personale o altri aspetti della gestione di un’azienda.

Analista di marketing: i ricercatori o gli analisti di marketing raccolgono informazioni su clienti attuali o potenziali, condizioni di mercato o attività della concorrenza. I dati raccolti vengono quindi utilizzati per capire come un’azienda può rispondere attraverso tattiche di marketing o adeguamenti del prodotto.

Scopri come utilizzare i big data

Imparare a incorporare i big data può portarti nuove intuizioni nel tuo lavoro, ed è probabile che i dati continuino a crescere di importanza. Diversi corsi online possono aiutarti a iniziare.