Big Data: Definizione, Esempi e Tipi

Quanto è grande veramente grande?

E se un giorno ti svegliassi e trovassi un esercito di stegosauri fuori dalla tua casa?

Scapperesti per salvarti la vita. Ma dove si nasconderanno certe aziende quando incontreranno carichi di dati enormi?

In un giorno normale, un'azienda è esposta a diverse varianti di set di dati complessi sotto il nome di big data. Possono essere flussi di clic sul loro sito web, like e condivisioni sui social media, o informazioni dure come il tempo di configurazione delle macchine, il numero di modello della macchina, il tipo di modello e le informazioni sul motore. Organizzare ed etichettare questi dati con software per big data è importante per fare previsioni aziendali future.

Sia che si tratti di dati provenienti dal traffico sui social media, dati ingegneristici o dati duri come il costo di produzione, i tempi di configurazione e il monitoraggio dell'inventario, possono essere alimentati ad algoritmi di apprendimento automatico ad alte prestazioni nelle applicazioni ERP per far funzionare i prodotti senza intoppi.

Per comprendere la scala dei big data, dobbiamo prima esaminare la loro storia e quanto siamo arrivati lontano in un periodo di tempo così breve.

Storia dei big data

La pratica di raccogliere e immagazzinare grandi quantità di informazioni e tentare di dare un senso a tali informazioni esiste da secoli. Ad esempio, l'Ufficio del Censimento degli Stati Uniti iniziò a registrare i dati della popolazione su schede perforate nel 1790, creando circa 500 perforazioni al giorno. Avanti veloce di 100 anni, la "Macchina Tabulatrice" elaborava le informazioni su queste schede perforate centinaia di volte più velocemente di quanto potessero fare gli esseri umani.

Le prime tracce dei big data possono essere trovate nel settore finanziario. Con la crescita dei dati finanziari durante la liberalizzazione economica, molte aziende finanziarie hanno imparato a utilizzare i big data a loro vantaggio. Numeri di rischio, punteggi di credito, estratti conto bancari e libri contabili generali rientravano nei criteri dei big data, che venivano gestiti utilizzando database relazionali.

Nel 2005, le app di social media come Facebook, Netflix e Twitter hanno presentato un nuovo angolo ai big data. Molti contenuti video venivano ora trasmessi in diretta e distribuiti al pubblico per favorire l'engagement. L'engagement sociale era un'analisi in tempo reale del comportamento e del sentimento dei consumatori, portando all'espansione dei big data. 

Nel marzo 2009, Apache ha lanciato Cassandra, un database No-SQL altamente scalabile e cross-funzionale per gestire, archiviare e recuperare i big data. È stato progettato per gestire grandi quantità di dati attraverso ERP e server di commodity senza alcun rischio di fallimento. Apache ha lanciato una seconda piattaforma di gestione dei database open-source, Hadoop, 

Con il lancio nel 2011 di Hadoop da parte di Apache, un potente framework open-source per l'archiviazione di grandi database e l'esecuzione di applicazioni. Hadoop è un ambiente multi-cloud che si sincronizza con gli ambienti cloud per proteggere e garantire i big data.

La Internet delle Cose (IoT) ha rivoluzionato i big data nel 2014. In un mondo connesso a Internet, più aziende hanno deciso di spostare la spesa verso i big data per ridurre i costi operativi, aumentare l'efficienza e sviluppare nuovi prodotti e servizi.

 Ora, la portata dei big data è quasi infinita. I ricercatori nei domini scientifici utilizzano dati in tempo reale per osservare il consumo di elettricità, l'inquinamento, il traffico e molto altro. Le tecnologie emergenti come l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico stanno sfruttando i big data per l'automazione futura e aiutando gli esseri umani a svelare nuove soluzioni.

Queste pietre miliari sono state rese possibili quando il mondo ha deciso di andare digitale.

I sei V dei big data

Nato nel settore finanziario ed economico, i big data hanno lentamente iniziato la loro rinascita in altri settori come l'e-commerce, l'automotive, la catena di approvvigionamento e la logistica. Per lo più, l'occorrenza dei big data dipende da sei fattori influenti.

1. Volume

I big data sono classificati come un enorme volume di dati a bassa densità e non strutturati che devono essere trattati, programmati e validati. Le organizzazioni gestiscono terabyte, zettabyte e petabyte di dati provenienti da diversi attributi come social, canali dei consumatori, ingegneria, prodotto, assicurazione della qualità e così via.

C'è un sacco di dati là fuori -- una quantità quasi incomprensibile. Secondo le stime più recenti, 328,77 milioni di terabyte di dati vengono generati, monitorati e consumati ogni giorno. Se metti questo numero in prospettiva, è come viaggiare attraverso l'intera galassia della Via Lattea.

Se pensi che questi numeri siano incomprensibili, dai un'occhiata a questo; Un rapporto commissionato da Seagate e realizzato da IDC stima che entro il 2025, l'universo digitale raggiungerà 163 zettabyte di dati o 163 trilioni di gigabyte.

2. Velocità

La velocità è il tasso al quale i dati vengono trasmessi su reti mobili e LAN. Con l'aumento delle tecnologie come l'Internet delle Cose e il calcolo edge 5G, i dati possono essere trasmessi su grandi aree. Viene convertito in segnali digitali e trasmesso su fornitori di protocollo di controllo della trasmissione (TCP) o protocollo Internet (IP). Il destinatario converte il digitale in analogico e lo scrive su disco o lo memorizza in memoria.

Il tasso al quale l'Internet delle Cose (IoT) sta automatizzando le principali operazioni nel mondo è sconcertante. Secondo un articolo statistico di G2, 55,7 miliardi di dispositivi IoT connessi genereranno quasi 80 zettabyte di dati. 

Amo le analogie. Quindi per me, l'universo dei big data si sta espandendo proprio come il nostro universo fisico di stelle, pianeti, galassie e materia oscura.

Le tecnologie dei big data e i metadati (dati sui dati) abbinati a diversi tipi di AI e apprendimento automatico saranno utilizzati al massimo del loro potenziale per rendere l'universo una macchina auto-assistita.

3. Valore

I big data devono essere altamente preziosi per la causa dell'azienda. Qualunque afflusso tu generi deve sincronizzarsi con la tua implementazione ERP complessiva. Questi dati risponderanno a tutti i tuoi problemi aziendali a lungo termine. I database dovrebbero essere archiviabili, conformi al cloud, recuperabili e condivisibili con stakeholder esterni. I dati sono una strada complicata da percorrere. A volte, i dati preziosi possono essere scambiati per outlier a causa della loro forma non strutturata. È imperativo derivare il suo valore completo per garantire di non perdere nemmeno un granello di dati preziosi. Questo può essere fatto attraverso software di apprendimento automatico o formazione incrociata dei team di prodotto e dati. 

Il valore è il V più semplice dei big data. Chiede: "Come possiamo utilizzare questi dati per estrarre qualcosa di significativo per i nostri utenti e l'azienda?" I big data non porteranno molto valore se vengono analizzati senza uno scopo.

Fidati di una fonte di attribuzione dei dati affidabile mentre raccogli dati per la tua organizzazione. I tuoi dati devono raccontare una storia sul valore della tua organizzazione nel mercato dei consumatori. La reciprocità dei consumatori e la loro preferenza per il tuo marchio in termini di cookie del sito web, like, commenti e condivisioni sono ciò su cui devi lavorare per prevedere le tendenze future del marchio.

4. Veridicità 

Dati ad alta velocità, alta qualità e altamente scalabili sono preferiti solo per prendere decisioni aziendali ottimali. Solo dati altamente raggiungibili e tangibili possono essere alimentati come dati di input di addestramento e produrre risultati significativi. 

La veridicità si riferisce alla precisione dei dati. Non tutti i dati sono precisi o coerenti e con la crescita dei big data, sta diventando più difficile determinare quali dati portano effettivamente valore. Un buon esempio di dati incoerenti sono i dati dei social media, che sono spesso volatili e tendono in una direzione o nell'altra. I dati coerenti sarebbero le previsioni meteorologiche, che sono molto più facili da prevedere e tracciare.

5. Variabilità

Il tratto più interessante dei big data è che è variabile. Un consumatore può preferire una merce ma passare a un acquisto completamente diverso il secondo successivo. I modelli di abbonamento o le licenze su Internet cambiano in base all'interesse del consumatore. Determinare quanto velocemente ruotano i tuoi big data è un ottimo modo per apprendere il comportamento del marchio.

Ad esempio, se stai prevedendo tendenze da una cartella clinica di un paziente, un dato può allinearsi con i sali prescritti per un insieme di sintomi che stanno affrontando. La storia medica può essere una composizione di n numero di sali clinici che il paziente potrebbe aver consumato nel corso degli anni. Per studiare il corso del prossimo possibile ciclo di diagnosi, è necessario elaborare e trattare i dati vecchi. La variabilità dei dati medici aiuta a creare nanobot, un'era in crescita della sanità e della scienza medica oggi. 

6. Varietà

La varietà dei big data si riferisce ai big data strutturati, non strutturati e semi-strutturati che sono archiviati in laghi di dati e magazzini. Possono essere interi, array, stringhe, float, double o booleani. In passato, i dati potevano essere raccolti da database e fogli di calcolo, ma ora una grande marea di traffico sui social media ha portato in tipi di dati eterogenei. Like, commenti, condivisioni, sconti, engagement, SMS, formati video e audio sono alcuni esempi di volumi allarmanti di dati sociali che necessitano di un'elaborazione aggiuntiva per derivare valore.

Come funzionano i big data?

Il mercato dei big data sta accelerando a velocità davvero sbalorditive. Nel 2014, i big data erano solo un mercato da 18,3 miliardi di dollari. Secondo il sondaggio di Markets and Markets, con l'aumento dell'archiviazione cloud e della connettività di rete, i big data vedrebbero il loro più grande salto di sempre nel volume dei dati. Il fatturato associato ai big data era di 162,1 miliardi di dollari nel 2021 ed è destinato a raggiungere i 273,4 miliardi di dollari entro il 2026 con un CAGR dell'11,0%.

Uno dei motivi principali di questa accelerazione può essere legato all'Internet delle Cose (IoT). Nel bene e nel male, gli esseri umani sono costantemente impegnati con dispositivi connessi a Internet o automazione remota che contribuiscono al flusso costante di dati. La dimensione del mercato IoT dovrebbe raggiungere 650,5 miliardi di dollari entro il 2026, crescendo a un ritmo costante ogni anno. 

I dispositivi che possediamo oggi, come smartphone, laptop, tablet, smart TV, console di gioco, smartwatch, il tuo Amazon Echo e persino veicoli auto-assistiti come Tesla Autopilot, saranno standardizzati in futuro. Tecnologie come riconoscimento degli oggetti e realtà mista teletrasporteranno facilmente un utente tra ambienti reali e digitali.

L'hardware stesso consente modi più efficienti di condividere i dati, ma il vero volume dei big data deriva dai modi in cui interagiamo con questi dispositivi. Ad esempio, un dispositivo indossabile, come uno smartwatch, può raccogliere tutti i tipi di dati su di te. Questo dispositivo può monitorare la frequenza cardiaca, i passi, la qualità del sonno, la pressione sanguigna e i livelli di SPO2.

La facile disponibilità dei dati porta anche a un utilizzo incrociato tra le industrie. La pressione biometrica utilizzata per prevedere le condizioni meteorologiche può essere presa come variabile dalle automobili per progettare auto a prova di tornado. I neuroni radioattivi utilizzati per progettare la chemioterapia o altre immunoterapie potrebbero anche essere un farmaco farmaceutico che un paziente può consumare come medicazione indolore. 

Man mano che i big data si dispiegano e diffondono la loro coperta, più algoritmi di apprendimento automatico e apprendimento profondo li utilizzeranno per fare previsioni rapide, efficienti e accurate. La sua facile disponibilità può rappresentare una vera sfida per il futuro dell'umanità.  

Tipi di big data

Sappiamo che l'afflusso di più dispositivi, piattaforme e opzioni di archiviazione aumenterà non solo il volume dei dati ma anche i modi in cui possono essere archiviati, addestrati e prodotti.

Ma non tutti i dati sono creati uguali. Con questo intendo dire che il modo in cui archivierai e cercherai un numero ID in un database relazionale è completamente diverso dall'estrarre numeri di traffico per contenuti video. 

Un tipo di dati è quello che chiamiamo strutturato, e un altro è chiamato non strutturato. Ma c'è anche un terzo tipo di dati chiamato semi-strutturato. Esaminiamo le differenze tra ciascun tipo di dati.

Dati strutturati

I dati strutturati, per la maggior parte, sono altamente organizzati in un database relazionale. I dati relazionali sono archiviati sotto forma di query SQL (structured query language). Se avessi bisogno di accedere a un'informazione all'interno del database, potresti farlo facilmente con una rapida query "select*from".

I dati strutturati sono in realtà abbastanza simili al linguaggio macchina, o l'unico linguaggio che un computer è in grado di comprendere. Questo tipo di dati si trova ordinatamente in un campo fisso all'interno di un record o file. Costituisce il primo strato dell'architettura di rete del database, dove i dati sono gestiti e archiviati ordinatamente in grandi database strutturati per creare tabelle di funzionalità.

Uno degli esempi più comuni di dati strutturati è qualcosa che vedresti in un foglio di calcolo. Se sei al telefono con un rappresentante del prestito studentesco e ti chiedono la tua identificazione personale, è probabile che stiano lavorando con dati strutturati. Questi sono variabili dipendenti di un foglio Excel utilizzati per creare relazioni di dati e valori previsti per analisi di regressione.

Dati non strutturati

Sarebbe bello se tutti i dati potessero essere ordinatamente strutturati, ma i dati generati dall'uomo come foto sui social media, messaggi vocali, messaggi di testo e altro sono altamente non strutturati e non si conformano a un unico tipo di dati.

In effetti, l'80-90 percento di tutti i dati è non strutturato -- il che ha senso perché siamo stati in grado di "taggare" solo il 3 percento dei dati mondiali. Ma cosa significa non strutturato? Significa dati che non sono facilmente identificabili dal linguaggio macchina e non si conformano a un database standard o a un foglio di calcolo.

Potresti essere sorpreso, ma la maggior parte dei dati non strutturati è in realtà pesante di testo. Può essere una serie di commenti fatti su un sondaggio di dati, flussi di lavoro di sconto automatizzati in esecuzione su un sito di e-commerce e marketing basato su account per ogni preferenza del consumatore. Qualunque siano le metriche, è difficile sezionarle per valutare l'interesse del consumatore e generare potenziali entrate.

C'è anche il dato non strutturato generato dalla macchina, che è più facile da elaborare per le macchine. Un esempio potrebbe essere le immagini satellitari che catturano le previsioni meteorologiche o un marchio che esegue piani di abbonamento mensili specifici per cui un consumatore può optare. 

Dati semi-strutturati

Il terzo tipo di dati si colloca tra i dati strutturati e non strutturati, noto anche come dati semi-strutturati.

Cose come le sitemap XML, i feed RSS o le email sono esempi di dati semi-strutturati perché, sebbene contengano tag come date, orari, informazioni sul sito web, metadati e informazioni sul mittente/destinatario, il loro linguaggio non è strutturato. Questi documenti contengono informazioni testuali sugli attributi di base di qualsiasi sito web, come la registrazione del dominio, il punteggio del dominio, intestazioni e sottointestazioni, URL (no-follow e do-follow), file essenziali per il crawler di Google e così via. 

Tipi di analisi dei big data

L'analisi dei big data è un modo per estrarre funzionalità e relazioni di dati da grandi volumi di dati, ordinarli in base alle funzionalità e utilizzarli in moduli di addestramento per estrarre output rapidi e accurati. 

Le aziende oggi utilizzano software di business intelligence come Power BI per analizzare decisioni importanti, gestire fonti di dati e prendere azioni di supporto ai fornitori. I reclami dei fornitori e i dati di supporto possono anche essere affrontati in modo coerente con Power BI, che fornisce una visione immersiva dei difetti e dei fallimenti del prodotto. 

L'analisi dei big data esamina anche più dati grezzi per scoprire modelli nascosti, tendenze di mercato e preferenze dei clienti per fare previsioni informate.

Analisi descrittiva

La tecnica di analisi descrittiva crea semplici rapporti, grafici e altre visualizzazioni dei dati che consentono alle aziende di comprendere cosa è successo in un determinato momento. È importante notare che l'analisi descrittiva riguarda solo eventi che sono accaduti in passato.

Si tratta di riproporre i tuoi dati in distribuzioni di probabilità, livelli alfa, grafici di confidenza e grafici a barre per determinare quale azione è influente e quale ipotesi è vera per l'analisi dei dati. 

Analisi diagnostica

La tecnica di analisi diagnostica offre una comprensione più approfondita di un problema specifico, mentre l'analisi descrittiva è più una panoramica. Le aziende possono utilizzare l'analisi diagnostica per capire perché si è verificato un problema. Questa analisi è un po' più complessa e può anche incorporare aspetti di AI o apprendimento automatico.

Le aziende eseguono diagnosi complete della salute e monitoraggio dei modelli di apprendimento automatico per verificare la loro applicabilità in diverse applicazioni aziendali. A causa delle insidie originali e del consumo di risorse nella fase di diagnosi, le aziende stanno optando per l'operazionalizzazione dell'apprendimento automatico di MLOps per eseguire un'automazione ML completa che risparmia tempo, larghezza di banda, costi e risorse.

Analisi predittiva

L'analisi predittiva è un'abbreviazione per l'algoritmo di apprendimento automatico poiché converte le tendenze attese in dati osservati. È il linguaggio utilizzato dagli analisti aziendali per descrivere la scoperta di tendenze dei dati, set di dati e tecniche decisive per fare previsioni aziendali.

L'analisi predittiva è una forma di analisi avanzata che individua tendenze e anomalie nei dati per bilanciare gli output. Ad esempio, nella previsione dei disastri, l'analisi predittiva può misurare la temperatura delle placche tettoniche, la pressione biometrica e altri fattori correlati per prevedere l'occorrenza di terremoti.

Abbinando algoritmi predittivi avanzati con AI e apprendimento automatico, le aziende potrebbero essere in grado di prevedere cosa accadrà probabilmente dopo. Essere in grado di dare una risposta informata sul futuro può portare un sacco di valore a un'azienda. L'analisi predittiva è utile per la previsione della domanda, la pianificazione del rischio e il recupero dai disastri. 

Analisi prescrittiva

La analisi prescrittiva è estremamente complessa, motivo per cui non è ancora ampiamente incorporata. Mentre altri strumenti analitici possono essere utilizzati per trarre le proprie conclusioni, l'analisi prescrittiva fornisce risposte effettive. Un alto livello di maturità dell'apprendimento automatico e larghezza di banda dell'infrastruttura è necessario per questi rapporti.

Esempi di big data

I dati sono intrecciati in quasi ogni parte della nostra società al giorno d'oggi. Che si tratti di un utente che aggiorna il proprio stato su Facebook tramite un dispositivo mobile, o di un'azienda che sfrutta i dati per migliorare la funzionalità del prodotto, stiamo tutti contribuendo all'universo dei big data.

In un rapporto sponsorizzato da Tableau dall'Economist Intelligence Unit, il 76 percento degli intervistati ha affermato che l'analisi dei dati li aiuta a prendere decisioni migliori. Più aziende guidate dai dati in tutti i settori stanno emergendo costantemente. Ecco cosa alcuni settori intendono fare con tutti questi dati.

Telecomunicazioni

Con miliardi di utenti mobili in tutto il mondo, le telecomunicazioni sono mature per l'innovazione dei big data. Utilizzando l'analisi dei big data, i fornitori di servizi potrebbero riprendersi da un'interruzione della rete più rapidamente individuando la causa principale con dati in tempo reale. L'analisi può anche essere applicata per scoprire modi più accurati e personalizzati per fatturare i clienti. I dati di sentimento dai social media, i dati geospaziali e altri dati mobili possono essere utilizzati per offrire opzioni di intrattenimento e media mirate.

Servizi finanziari

Più banche si stanno allontanando dall'essere centrate sul prodotto e si stanno concentrando sull'essere centrate sul cliente. I big data possono aiutare a segmentare le preferenze dei clienti attraverso un approccio di comunicazione omnicanale. L'uso più ovvio dei big data nei servizi finanziari è la rilevazione e la prevenzione delle frodi. L'analisi dei big data e l'apprendimento automatico possono studiare le tendenze di un cliente e distinguerle da attività o comportamenti insoliti dell'account.

I tre casi d'uso più popolari dei big data nei servizi finanziari e bancari sono:

• Crescita esplosiva dei dati
• Rilevazione e gestione del rischio
• Regolamenti fiscali e di conformità 

Sanità

Abbiamo menzionato come i dati degli smartwatch potrebbero essere utilizzati per cure personalizzate dei pazienti e tariffe assicurative sanitarie personalizzate. L'analisi predittiva può avere applicazioni fenomenali nel settore dell'analisi sanitaria – consentendo una diagnosi precoce delle malattie e modi indolori per fornire trattamenti. Dare un'occhiata al background di un paziente precedente, alla storia delle allergie e delle malattie e ai cicli di trattamento può progettare una diagnosi prolungata per un paziente con migliori possibilità di recupero da una malattia. 

Guarda come i nanobot che nuotano nel sangue iniettati in capsule mediche viaggeranno attraverso un tratto endoscopico degli esseri umani e uccideranno le cellule colpite.

                                                                                 Fonte: G2

Istruzione

Un modello educativo non si adatta a tutti gli studenti. Alcuni sono studenti visivi; altri sono studenti audio. Alcuni preferiscono online, mentre altri prosperano durante le lezioni in presenza. L'analisi dei big data può essere utilizzata per costruire modelli di apprendimento più personalizzati per tutti gli studenti. I big data sono anche utilizzati nei campus universitari per ridurre i tassi di abbandono identificando i fattori di rischio per gli studenti che rimangono indietro nei loro corsi.

I big data costruiscono ambienti di apprendimento esperienziale per formare gli studenti in tempo reale unendo ambienti fisici e digitali in una simulazione 3D. Guarda questo esempio:

                                                                               Fonte: NTLTP

Futuro dei big data

Il mercato dei big data ha subito una crescita massiccia per una ragione. Più aziende stanno realizzando l'importanza di adottare un approccio basato sui dati e aziendale complessivo non solo per i processi interni ma anche per migliorare le esperienze dei loro clienti.

Le tecnologie emergenti come AI, apprendimento automatico e NLP utilizzano i big data per aprire la strada a nuovi prodotti, esperienze utente, efficienze dei costi e altro ancora.

Quindi, dove andiamo da qui? Qual è il futuro dei big data? Anche se il quadro non è completamente chiaro, abbiamo alcune idee.

Basandoci sulla ricerca di IDC, possiamo prevedere che l'IoT sta guidando la maggior parte di questa crescita. Entro il 2025, la base totale di unità IoT installate raggiungerà 30,9 miliardi di unità, un aumento massiccio rispetto ai 13,8 miliardi di unità nel 2021!  L'automazione domestica e di rete toccherà un nuovo massimo, legando la forza lavoro globale in un'unica ipersfera di dati condivisi.

Uno dei motivi principali di questo picco di interazioni è l'aumento del riconoscimento vocale e dell'interfaccia utente conversazionale. Ti piace chiacchierare con Siri o Alexa? Buone notizie: preparati a fare molti più di questi amici nel prossimo futuro.

Ma l'IoT non aumenterà solo le interazioni utente-dispositivo; giocherà anche un ruolo cruciale nelle interazioni macchina-macchina (M2M). I sensori saranno una tecnologia trainante che collega le macchine a Internet. Utilizzeremo i dati delle interazioni M2M per monitorare l'impatto umano sull'ambiente, incendi boschivi, terremoti e altre forze della natura.

Mentre i big data saranno ancora cruciali per le vendite, il marketing e lo sviluppo del prodotto, le poste in gioco sono più alte quando ci affidiamo ai dati per cose come auto a guida autonoma o trasporto di massa automatizzato. Perché questo sogno diventi realtà, la veridicità dei dati di diverse strategie aziendali e piani di opportunità deve essere catturata, analizzata e tradotta in decisioni.

"Grande" è un eufemismo per i dati

L'emergere dei big data ha messo la centralità del cliente in primo piano. I big data stanno aiutando le aziende a prendere decisioni più rapide e calcolate. Utilizzando l'analisi dei big data, possiamo prevedere dove si trovano i problemi futuri e come affrontarli con soluzioni agili. Questo ci ha sicuramente messo su una roadmap di innovazione accelerata.

Scopri come l'archiviazione dei dati affronta i reclami dei clienti e le escalation dell'helpdesk in modo molto più efficiente rispetto ai tradizionali sistemi di gestione delle query. 

Questo articolo è stato originariamente pubblicato nel 2018. Il contenuto è stato aggiornato con nuove informazioni.