Analisi dei Big Data: Come Dare un Senso ai Big Data

I dati sono ovunque.

Ma solo una piccola percentuale dei dati generati viene analizzata e utilizzata.

Ogni ricerca o clic che facciamo su internet viene indicizzato e utilizzato dalle aziende per comprendere meglio le nostre preferenze. Se un'azienda riesce a catturare e memorizzare i dati dei suoi clienti, può analizzare questi dati e utilizzare le intuizioni derivate per prendere decisioni preziose.

Hai cercato "scarpe da corsa" online?

I rivenditori online utilizzeranno le informazioni della tua ricerca per servirti annunci personalizzati e invogliarti a comprare un paio di scarpe da corsa dai loro negozi.

Certo, il processo di servire annunci mirati potrebbe sembrare semplice. Semplice nel senso che quando un cliente cerca scarpe da corsa, gli vengono serviti annunci di scarpe da corsa.

Ma il fatto è che non sei l'unica persona a cercare un paio di scarpe da corsa in un dato momento, e ci sono centinaia di rivenditori pronti a fare affari con te. Poiché diversi altri fattori influenzeranno la tua decisione di acquisto, inclusi comportamenti di acquisto passati, demografia come l'età e il periodo dell'anno, i rivenditori devono considerare anche questi.

In qualsiasi momento, la quantità di dati dei clienti generata è enorme. Per gli esseri umani, è un compito erculeo dare un senso a tali volumi vasti di dati. Sebbene sia impossibile utilizzare completamente i dati generati, molto può essere ottenuto con l'aiuto di strumenti di analisi dei big data.

Che cos'è l'analisi dei big data?

L'analisi dei big data (BDA) è il processo di analisi di grandi volumi di dati per ricavarne intuizioni. Queste intuizioni potrebbero essere correlazioni, schemi nascosti, tendenze di mercato, preferenze dei clienti o qualsiasi cosa che possa aiutare le organizzazioni a prendere decisioni aziendali migliori e informate.

Enormi volumi di dati che continuano a crescere esponenzialmente nel tempo sono chiamati big data.

I big data sono ancora dati, ma enormi. Sono grandi e complessi al punto che non possono essere memorizzati o elaborati utilizzando i tradizionali sistemi di gestione dei dati o le soluzioni tradizionali di business intelligence; pertanto richiedono l'analisi dei big data.

L'analisi dei big data è una forma avanzata di analisi dei dati. Include applicazioni complesse alimentate da algoritmi statistici, modelli predittivi e altro. Può rispondere a numerose domande aziendali avanzate e redditizie esaminando grandi set di dati strutturati e non strutturati.

L'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo possono accelerare la parte di analisi e aiutare le aziende a dare un senso ai big data e ottenere intuizioni più complesse. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono aiutare a raccogliere, analizzare e interpretare i big data. Possono anche essere implementati in diverse operazioni sui big data, inclusi segmentazione e etichettatura dei dati.

Dati vs. informazioni

Nota che i termini "dati" e "informazioni" non significano la stessa cosa. I dati da soli non portano alcun significato speciale. Sono solo una raccolta casuale di numeri e dettagli. I dati possono essere strutturati, non strutturati o semi-strutturati. Quando i dati vengono elaborati, strutturati, interpretati e presentati, si chiamano informazioni.

In altre parole, le informazioni sono derivate dai dati e possono essere utilizzate per trarre conclusioni. I dati non dipendono dalle informazioni, ma il contrario non è vero. Le informazioni forniscono contesto ai dati e li rendono significativi e preziosi.

Ad esempio, un elenco di date (dati) è privo di significato. L'informazione che si tratta dell'elenco delle festività dà rilevanza ai dati.

Come i dati e le informazioni, molti spesso confondono analisi dei dati e data mining.

In sostanza, il data mining utilizza modelli matematici e scientifici per identificare tendenze e schemi nei dati. D'altra parte, l'analisi dei dati utilizza modelli analitici e strumenti di business intelligence. Il data mining è spesso considerato un sottoinsieme dell'analisi dei dati.

Perché l'analisi dei big data è importante?

Viviamo in un mondo guidato dai dati.

Il volume di dati generato ogni anno sta aumentando esponenzialmente, e i numeri sono già così enormi che il nostro cervello avrà difficoltà a comprenderli. Per contesto, il volume di dati previsto per essere generato nel 2023 è quasi tre volte quello creato nel 2019.

Le aziende non possono permettersi di perdere l'analisi dei big data. È essenziale per ottenere un vantaggio competitivo e prevedere le tendenze di mercato future. Più importante, la BDA consente alle aziende di comprendere meglio i loro clienti e trovare più modi per aumentare il loro valore nel tempo.

Tecnologie di big data come Hadoop possono aiutare le aziende a ridurre i costi operativi e trovare mezzi per aumentare l'efficienza. Sono più veloci e migliori degli esseri umani nel prendere decisioni e comprendono anche i bisogni e i desideri dei clienti.

L'approccio tradizionale all'analisi dei dati avviene dopo che un evento si è verificato. Al contrario, nell'analisi dei big data, l'analisi può essere storica o in tempo reale, il che significa che i dati possono essere raccolti ed elaborati quasi istantaneamente. Questa caratteristica consente alla BDA di creare diversi progressi in sanità, produzione, trasporti e e-commerce.

Tipi di analisi dei big data

I dati sono la materia prima di base per la scienza dei dati.

Non solo i dati storici fungono da prova, ma aiutano anche i data scientist a creare storie. Tali storie possono aiutare le aziende a prendere decisioni di impatto che non si basano sugli istinti. In effetti, la BDA consente alle aziende di fare affidamento sui fatti e non sui sentimenti.

Esistono quattro diversi tipi di analisi dei big data: descrittiva, diagnostica, predittiva e prescrittiva.

Non tutte le analisi dipingono lo stesso quadro. Rispondono a diverse domande relative ai dati e alimentano diversi tipi di processi decisionali. In sostanza, tutti e quattro i tipi di analisi dei big data si concentrano sull'estrazione di informazioni dai big data.

1. Analisi descrittiva

L'analisi descrittiva risponde alla domanda "cosa è successo".

È la forma più comune ed elementare di analisi dei dati, e nella maggior parte dei casi, i data scientist e gli analisti iniziano il loro percorso con l'analisi descrittiva. Ti offre una panoramica di ciò che è successo in un determinato momento nel passato. In altre parole, è l'interpretazione dei dati storici per comprendere i cambiamenti che si sono verificati in un'azienda.

L'analisi descrittiva aiuta le aziende a comprendere come stanno performando offrendo contesto. La visualizzazione dei dati gioca un ruolo cruciale in questo tipo di analisi dei big data.

L'analisi descrittiva può aiutare le aziende a identificare i loro punti di forza e debolezza. Ecco alcuni esempi di come l'analisi descrittiva può essere utilizzata.

• Confrontare le vendite annuali e i ricavi di un'azienda
• Calcolare il tempo medio impiegato dagli studenti per completare un corso
• Valutare il ritorno sull'investimento (ROI) di una campagna di marketing

Ancora una volta, questo tipo di analisi dei big data non è predisposto per fare stime. Viene utilizzato solo per ridurre enormi volumi di dati in pezzi comprensibili e capire cosa sta succedendo.

2. Analisi diagnostica

L'analisi diagnostica risolve la domanda "perché è successo".

È una forma di analisi avanzata che può fornire preziose intuizioni aziendali e scoprire le ragioni dietro risultati specifici. Viene generalmente eseguita con tecniche come drill-down, data mining, scoperta dei dati e correlazioni. Questo tipo di analisi non è in grado di fornire intuizioni azionabili.

L'analisi diagnostica è anche conosciuta come analisi delle cause radice. Esplora generalmente i dati per scoprire correlazioni. Aiuta a determinare quali fattori ed eventi hanno contribuito a un determinato risultato. Ad esempio, in una serie temporale di dati di vendita, l'analisi diagnostica può aiutarti a capire perché le vendite sono aumentate o diminuite in un mese specifico.

3. Analisi predittiva

L'analisi predittiva risponde alla domanda "cosa è probabile che accada".

Semplicemente, l'analisi predittiva può essere paragonata alla lettura del futuro ma senza speculazioni. È a questo punto che l'analisi dei big data inizia a diventare un po' complicata. Con l'aiuto dell'IA e dell'apprendimento automatico, l'analisi predittiva può fornire alle organizzazioni intuizioni su ciò che è probabile che accada.

Tuttavia, nota che questo tipo di analisi dei dati non può prevedere se un evento si verificherà in futuro. Invece, prevede solo la probabilità che un evento si verifichi.

L'analisi predittiva può essere applicata per identificare i clienti che sono probabilmente a rischio di abbandono. Questo permetterà alle aziende di intraprendere azioni specifiche come offrire incentivi a quei clienti.

4. Analisi prescrittiva

L'analisi prescrittiva risolve la domanda "come farlo accadere".

Mentre l'analisi predittiva offre la probabilità che un evento si verifichi, l'analisi prescrittiva va un passo oltre e suggerisce varie azioni per raggiungere un determinato risultato. Aiuta anche a identificare e evitare attività specifiche che possono portare a problemi in futuro.

Un esempio di analisi prescrittiva è come Google Maps considera fattori come le condizioni del traffico in tempo reale, la distanza e il mezzo di trasporto per trovare il percorso più veloce.

Principali strumenti e tecnologie per l'analisi dei big data

Un numero di strumenti e tecnologie lavora insieme per rendere fattibile l'analisi dei big data. Rendono l'analisi dei dati più conveniente e facilitano anche l'elaborazione di terabyte (o petabyte) di dati.

Ecco alcuni degli strumenti e delle tecnologie utilizzati nell'analisi dei big data:

• Apache Hadoop: È un framework software open-source che può memorizzare ed elaborare set di big data. Offre un'enorme potenza di elaborazione e può gestire grandi volumi di dati strutturati e non strutturati.
• Apache Spark: È un motore di analisi open-source utilizzato per elaborare big data. Utilizza metodi di elaborazione dei dati, inclusi l'elaborazione batch e stream.
• SQL: Sta per structured query language. È uno dei linguaggi più comunemente usati per estrarre dati dai database.
• Database NoSQL: Sono database non tabulari o non relazionali che memorizzano informazioni in documenti JSON, a differenza dei database relazionali che memorizzano informazioni in righe e colonne. Sono ideali per dati grezzi e non strutturati e possono gestire grandi quantità di dati.
• Data lake: È un repository di archiviazione in grado di memorizzare enormi volumi di dati grezzi. Utilizza un'architettura piatta per salvare i dati.
• Data warehouse: È un repository che memorizza dati aziendali raccolti da più fonti. I data warehouse sono progettati per supportare attività di business intelligence come l'analisi e generalmente contengono grandi quantità di dati storici.

Come funziona l'analisi dei big data?

L'analisi dei big data riguarda il ricavare intuizioni preziose dai big data. Questo processo di derivazione delle intuizioni viene eseguito da professionisti dell'analisi come data scientist e analisti. In breve, l'analisi dei big data coinvolge quattro principali processi di preparazione dei dati: raccolta, elaborazione, pulizia e analisi.

Prima di ciò, diamo un'occhiata a cosa sono i big data. Per questo, è necessario comprendere le tre V utilizzate per descrivere i big data.

Tre V dei big data

I big data sono dati troppo grandi per essere gestiti dai tradizionali sistemi di gestione dei dati. Ma il termine "grande" è soggettivo. Ecco perché viene descritto utilizzando tre vettori: volume, velocità e varietà.

1. Volume

Il volume è la V più associata ai big data. Il volume indica la quantità di dati generati. Questi potrebbero essere dati generati da siti web, smartphone, assistenti virtuali, smartwatch, fondamentalmente da qualsiasi cosa.

Questa è solo una parte dell'equazione. I dati vengono generati dagli utenti individuali quando mettono "mi piace", commentano e condividono. In breve, i dati generati da tali piattaforme sono vasti e non possono essere gestiti dai sistemi tradizionali. Questo rappresenta l'aspetto del volume dei big data.

2. Velocità

La velocità è la velocità con cui i dati vengono generati. Specifica la crescita dei dati e influisce profondamente su come vediamo i dati. Influisce anche sul miglioramento delle tecnologie impiegate per utilizzare i dati.

Questa è una quantità colossale di dati che arriva ogni giorno. Un altro esempio sono i dati generati dai dispositivi dell'Internet delle Cose (IoT). Con l'IoT che sta prendendo d'assalto la maggior parte delle industrie, i dati generati da dispositivi come sensori, telecamere di sicurezza e tracker wireless stanno aumentando rapidamente.

3. Varietà

Quando si parla di dati, molti potrebbero avere un'immagine mentale di righe e colonne nei fogli di calcolo. Alcuni decenni fa, quell'immagine era quasi accurata. Ma ora, abbiamo una vasta gamma di set di dati, inclusi immagini, registrazioni audio e video, numeri, testo e dati dei sensori.

La maggior parte dei dati generati o raccolti sono non strutturati e non si adattano realmente ai fogli di calcolo. Questo significa anche che, a differenza del passato, i dati generati non si adatteranno ordinatamente a un'unica applicazione di database. Questa diversità nei big data è chiamata varietà.

Alcuni decenni fa, il volume, la velocità e la varietà dei dati sopraffacevano i sistemi tradizionali all'epoca disponibili. Ma ora, uno smartphone avrà abbastanza capacità di archiviazione e potenza di calcolo per memorizzare ed elaborare quel tipo di dati.

Quattro processi di preparazione dei dati

Ora torniamo a come funziona l'analisi dei big data.

I professionisti dell'analisi come analisti e scienziati dei dati, statistici e modellatori predittivi raccolgono, elaborano, puliscono e analizzano i big data. Inoltre, i big data sono spesso una miscela di dati strutturati e non strutturati.

1. Raccolta dei dati

I dati devono essere raccolti per essere analizzati. Il processo di raccolta dei dati sarà diverso per diverse organizzazioni e differirà anche in base a come intendono utilizzare quei dati.

Poiché i big data sono così "grandi" e diversificati, memorizzare questi dati in un database non è sempre fattibile. I data scientist potrebbero dover fare affidamento su approcci più recenti come applicare metadati e poi caricarli in un data lake.

I big data sono raramente strutturati. Sono una combinazione di dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati. Ecco come differiscono.

Dati strutturati

I dati strutturati sono dati lineari e memorizzati in un database relazionale. Pensa alle righe e colonne di dati che vedi su un foglio di calcolo. È facile per le applicazioni di big data elaborare dati strutturati, ma rappresentano solo una piccola frazione dei dati odierni.

Dati non strutturati

Non sorprende che, entro il 2022, quasi l'80 percento di tutti i dati sarà non strutturato. Messaggi di testo, registrazioni audio, immagini e video sono alcuni esempi. I dati non strutturati sono diversificati e talvolta persino casuali. Rispetto ai dati strutturati, i dati non strutturati sono difficili da comprendere e le applicazioni di big data avranno difficoltà a elaborarli.

Dati semi-strutturati

I dati che non possono essere organizzati in un database relazionale ma hanno alcune proprietà strutturali sono chiamati dati semi-strutturati. Email, file compressi, pagine web e pacchetti TCP/IP sono alcuni esempi. Tuttavia, con alcuni processi, i dati semi-strutturati possono talvolta essere memorizzati in database relazionali. Un esempio di ciò sarebbe dati XML.

2. Elaborazione dei dati

Dopo aver raccolto e memorizzato i dati, è necessario elaborarli e ordinarli per l'uso. Il ritmo con cui i dati crescono rende un compito impegnativo elaborare i big data. Esistono numerosi tipi di metodi di elaborazione dei dati.

Elaborazione batch

L'elaborazione batch è quando enormi volumi di dati, memorizzati nel tempo, vengono analizzati insieme o in batch. È cruciale quando grandi set di dati devono essere elaborati per intuizioni complete. Poiché c'è una grande quantità di dati coinvolti, il sistema impiegherà ore, se non giorni, per elaborare. Tuttavia, elaborando i dati in batch, si risparmiano risorse computazionali.

Elaborazione distribuita

La maggior parte dei grandi set di dati è troppo grande per essere elaborata in una singola macchina. Come suggerisce il nome, l'elaborazione distribuita suddivide grandi set di dati in pezzi più piccoli e li memorizza su più server. Ha un'elevata tolleranza ai guasti perché se un server fallisce, i compiti di elaborazione dei dati possono essere assegnati ad altri server disponibili.

Elaborazione in streaming

L'elaborazione in streaming si riferisce all'elaborazione dei dati non appena vengono prodotti o raccolti. A differenza dell'elaborazione batch, c'è un ritardo minimo o nullo dal momento in cui i dati vengono ricevuti ed elaborati. L'elaborazione in streaming è ideale se l'analisi in tempo reale è essenziale per la tua azienda. Tuttavia, può essere più complessa dell'elaborazione batch ed è generalmente costosa.

Elaborazione in tempo reale

L'elaborazione in tempo reale viene utilizzata quando si prevede un output quasi istantaneamente. Elabora i dati in arrivo il più rapidamente possibile e, se incontra un errore, lo ignorerà e procederà al blocco successivo di dati in arrivo. Le app di tracciamento GPS sono ottimi esempi di elaborazione dei dati in tempo reale.

Inoltre, esistono altri tipi di elaborazione dei dati come l'elaborazione online, l'elaborazione commerciale dei dati e il multiprocessing.

3. Pulizia dei dati

Non tutti i dati raccolti sono di buona qualità. E le intuizioni derivate dai dati sono valide solo quanto i dati stessi.

Semplicemente, dati di bassa qualità daranno origine a intuizioni di bassa qualità. La pulizia dei dati viene eseguita per assicurarsi che i dati utilizzati siano di buona qualità o rilevanti per le aspirazioni di un'organizzazione.

Conosciuta anche come pulizia o scrubbing dei dati, la pulizia dei dati è il processo di pulizia dei dati. È una parte critica dell'analisi dei big data e può influenzare direttamente la qualità delle decisioni basate sui dati. Coinvolge la correzione o la rimozione di dati corrotti, errati, duplicati o formattati in modo errato in un set di dati.

I data scientist trascorrono quasi il 45 percento del loro tempo a caricare e pulire i dati. Poiché i dati puliti sono un componente critico di intuizioni accurate, il tempo speso è facilmente giustificato.

La pulizia dei dati è critica quando si combinano più fonti di dati. Questo perché, in tali casi, le probabilità che i dati siano duplicati o etichettati in modo errato sono più alte.

Le tecniche utilizzate per la pulizia dei dati variano a seconda dell'organizzazione e del tipo di dati che gestisce. Ecco cinque passaggi di base coinvolti nel processo di pulizia.

• Rimuovere osservazioni di dati duplicate o irrilevanti
• Correggere errori strutturali
• Rimuovere outlier (un punto dati che differisce significativamente da altre osservazioni) se necessario
• Eliminare, inserire o contrassegnare i valori mancanti
• Analizzare la qualità dei dati

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico svolgono ruoli cruciali nella pulizia di forme non strutturate di dati come immagini, registrazioni audio e video. Inoltre, l'elaborazione del linguaggio naturale può essere utilizzata per pulire i dati testuali generati dall'uomo attraverso un processo chiamato text mining.

4. Analisi dei dati

Una volta che i dati sono stati raccolti, memorizzati, elaborati e puliti per la qualità, sono pronti per essere analizzati. Questo passaggio finale è chiamato analisi dei dati e, in sostanza, è l'estrazione di informazioni preziose da enormi volumi di dati.

Come menzionato prima, ci sono quattro diversi tipi di analisi dei big data: descrittiva, diagnostica, predittiva e prescrittiva. E ancora, non tutti i tipi di analisi mostrano lo stesso quadro.

Applicazioni dell'analisi dei big data

Dove ci sono dati, c'è spazio per l'analisi.

Se sei connesso a internet, le probabilità sono piuttosto alte che tu utilizzi costantemente funzionalità rese possibili dai big data e dall'analisi. I sistemi di raccomandazione di Amazon e YouTube sono esempi rapidi.

Ecco alcuni casi d'uso reali dell'analisi dei big data:

• Esperienza del cliente: L'analisi dei big data rende possibile elevare l'esperienza del cliente analizzando informazioni sui clienti come acquisti precedenti, preferenze e comportamenti di acquisto. Le aziende possono comprendere meglio i bisogni e i desideri dei loro clienti e adattare le loro offerte di conseguenza.
• Sviluppo del prodotto: Creare prodotti che i clienti ameranno usare è cruciale. L'analisi dei big data può aiutare le aziende offrendo intuizioni sulle decisioni di sviluppo, la fattibilità del prodotto e l'analisi dei progressi.
• Rilevamento delle frodi: Utilizzando l'analisi predittiva, le aziende possono rilevare anomalie nel comportamento dei clienti e prevenire attività fraudolente. Prevenire le frodi con le carte di credito è un esempio. Il rilevamento delle frodi è reso possibile analizzando le informazioni di acquisto di un cliente come il tempo e il luogo dell'acquisto e osservando le anomalie.
• Fidelizzazione dei clienti: La soddisfazione del cliente è un aspetto critico della fidelizzazione dei clienti. Offrendo ai clienti ciò che vogliono, è più probabile che i clienti rimangano fedeli a un'azienda. Le piattaforme di big data possono aiutare le aziende in questo compito. Un esempio di ciò sono i motori di raccomandazione di YouTube e Netflix che tengono gli utenti agganciati ai rispettivi servizi.
• Gestione della catena di approvvigionamento: L'analisi dei big data gioca un ruolo strumentale nella gestione della catena di approvvigionamento. Consente alle parti interessate di prevedere la domanda futura e ottimizzare l'inventario di conseguenza. Oltre alla gestione dell'inventario, aiuta anche le aziende a ridurre i costi di trasporto con l'ottimizzazione dei percorsi.

Le sfide dell'analisi dei big data

Sebbene l'analisi dei big data porti diversi benefici a un'azienda, la sua implementazione non è sempre semplice. Le aziende devono adottare una cultura basata sui dati e avere gli strumenti necessari per raccogliere, elaborare e analizzare i dati. Ecco alcune sfide che le organizzazioni potrebbero affrontare durante l'adozione dell'analisi dei big data.

Qualità dei dati

Nell'analisi dei big data, la qualità dei dati è tutto. Set di dati di bassa qualità, duplicati o incoerenti possono portare a molti problemi, tra cui interpretazioni errate, decisioni sbagliate e, in ultima analisi, perdita di entrate. Dati di bassa qualità possono anche creare bias involontari in un sistema.

Certo, i big data non possono essere al 100% accurati. E non devono essere completamente accurati per essere utili. Ma set di dati estremamente di bassa qualità faranno più danni che benefici e non porteranno alcuna intuizione preziosa. Dati duplicati possono anche causare contraddizioni e rovinare i tuoi sforzi nel prendere decisioni che richiedono la massima precisione.

Sincronizzazione delle fonti di dati

I dati vengono raccolti da una varietà di fonti, tra cui piattaforme di social media e siti web aziendali. Le aziende possono anche raccogliere dati dai clienti se utilizzano strutture in negozio come il Wi-Fi. Rivenditori come Walmart sono noti per accoppiare la sorveglianza in negozio con la visione artificiale per identificare i corridoi che i clienti visitano di più e di meno.

La maggior parte delle aziende sta crescendo a un ritmo rapido. Questo significa anche che la quantità di dati generata da loro sta aumentando. Sebbene la parte di archiviazione dei dati sia risolta per un decennio o più, grazie ai data lake e ai data warehouse, sincronizzare i dati tra diverse fonti di dati può essere una sfida.

Questo processo di combinazione dei dati da diverse fonti in una vista unificata è chiamato integrazione dei dati ed è cruciale per ricavare intuizioni preziose. Sfortunatamente, questo è un aspetto dell'analisi dei big data che molte aziende trascurano, portando a conflitti logici e risultati incompleti o inaccurati.

Resistenza organizzativa

A parte alcuni degli aspetti tecnologici dell'analisi dei big data, adottare una cultura basata sui dati in un'organizzazione può essere una sfida. In un sondaggio del 2021 di NewVantage Partners Big Data and AI Executive Survey, è stato rivelato che solo il 24,4% delle aziende che hanno partecipato aveva forgiato una cultura dei dati all'interno delle loro aziende.

Mancanza di comprensione, mancanza di adozione da parte del management intermedio, resistenza aziendale e insufficiente allineamento organizzativo sono alcune delle ragioni per cui le aziende non hanno ancora adottato una cultura basata sui dati.

Altre sfide

La mancanza di talento è una sfida significativa che le aziende affrontano durante l'integrazione dei big data. Sebbene il numero di individui che optano per una carriera nella scienza dei dati e nell'analisi stia aumentando costantemente, c'è ancora una carenza di competenze.

Il mantenimento della qualità dei dati è un altro problema. Poiché i dati provengono da più fonti ad alta velocità, il tempo e le risorse necessarie per gestire correttamente la qualità dei dati possono essere significativi.

Le 5 migliori soluzioni software per l'analisi dei big data

Le soluzioni software per l'analisi dei big data rendono possibile elaborare grandi quantità di dati e ricavare intuizioni da essi. Questi strumenti aiutano a rilevare tendenze e schemi in grandi set di dati e possono anche aiutare con la visualizzazione dei dati.

Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria dell'analisi dei big data, un prodotto deve:

• Elaborare dati
• Interrogare sistemi di file
• Connettersi a cluster di big data
• Consentire agli utenti di trasformare set di big data in visualizzazioni di dati utili e comprensibili
• Creare report, visualizzazioni e dashboard basati sulle intuizioni derivate dai set di dati

* Di seguito sono riportati i cinque principali software per l'analisi dei big data dal Grid® Report di G2 della primavera 2021. Alcune recensioni possono essere modificate per chiarezza.

1. Qlik Sense

Qlik Sense è una piattaforma di analisi che offre analisi self-service ideali per tutti i tipi di utenti all'interno di un'organizzazione. Aiuta a costruire una forza lavoro alfabetizzata sui dati e offre un'integrazione robusta dei dati e API aperte.

Cosa piace agli utenti:

"È rapido e facile creare un'applicazione in Qlik Sense, e ci sono diversi modi interattivi per condividere widget con il mio team. Permette anche al mio team di modificare e creare visualizzazioni proprie."

- Recensione di Qlik Sense, Dan B.

Cosa non piace agli utenti:

"Lavoro con Qlik da molto tempo ormai, quindi provenendo da Qlikview, a volte mi trovo a voler fare cose che Qlik Sense non può fare naturalmente. Avrai bisogno di estensioni di terze parti per soddisfare requisiti che Qlikview poteva fare con facilità. Questo sta diventando meno un problema con ogni nuova versione di Qlik Sense, però."

- Recensione di Qlik Sense, Severino H.

2. Azure Databricks

Azure Databricks è un servizio di analisi collaborativo basato su Apache Spark che può sbloccare intuizioni dai big data e aiutare a costruire soluzioni AI. La sua integrazione con Azure Machine Learning rende più facile identificare algoritmi adatti e accedere a capacità avanzate di apprendimento automatico.

Cosa piace agli utenti:

"La versatilità di Databricks consente di essere utilizzato sia da ingegneri che da data scientist. Con l'integrazione continua e gli aggiornamenti da parte di Azure, Databricks sta evolvendo e crescendo costantemente in un meccanismo robusto per elaborare grandi dati. Con pochi comandi spark, può elaborare rapidamente i dati in qualsiasi azienda."

- Recensione di Azure Databricks, Ben B.

Cosa non piace agli utenti:

"Quando utilizzo Azure Databricks, ho scoperto che ho bisogno di un po' di aiuto pratico per capire come funziona. Può volerci del tempo per imparare cosa fanno tutte le funzionalità e per esplorare tutto ciò che questo fantastico strumento di analisi dei big data ha da offrire."

- Recensione di Azure Databricks, Anudeep Sri B.

3. MATLAB

MATLAB è una piattaforma di programmazione e calcolo ad alte prestazioni utilizzata per analizzare dati e sviluppare algoritmi. Offre un ambiente facile da usare in cui i problemi e le soluzioni sono rappresentati in notazioni matematiche.

Cosa piace agli utenti:

"È molto semplice per la programmazione, come C. Molte risorse sono disponibili con un clic nel software stesso. Il vantaggio principale è che ha molti toolbox per quasi ogni campo. Il modo di importare i dati è facile e intuitivo. La personalizzazione dei grafici è utile per la ricerca e l'accademia. I dati possono essere importati, analizzati e visualizzati in grafici e immagini ad alta risoluzione. Mi piacciono le capacità di elaborazione delle immagini e dei segnali di MATLAB. Inoltre, tecnologie all'avanguardia come l'IA, l'apprendimento profondo, l'apprendimento automatico, l'interfacciamento hardware per controllare vari strumenti, ecc., sono disponibili in MATLAB."

- Recensione di MATLAB, Dipak K.

Cosa non piace agli utenti:

"Integrali, derivate e altre operazioni con funzioni implicite richiedono più tempo rispetto ad altri linguaggi di programmazione. Questo è un problema minore che puoi sempre trovare soluzioni alternative, però."

- Recensione di MATLAB, Lucas M.

4. Qubole

Qubole è una piattaforma di data lake sicura ideale per l'apprendimento automatico, lo streaming e l'analisi ad-hoc. Utilizzando questa piattaforma, le aziende possono connettersi ed esplorare dati da più database relazionali e non tradizionali.

Cosa piace agli utenti:

"Qubole è sorprendentemente facile da usare. Siamo stati in grado di implementare i nostri carichi di lavoro di Big Data molto rapidamente. Abbiamo ricevuto un grande supporto da loro durante l'implementazione. Continuiamo a ricevere un grande aiuto con i nostri nuovi progetti e implementazioni esistenti. È cresciuto con le nostre esigenze crescenti di elaborazione. Il vantaggio più significativo è che ha ridotto i nostri costi di cloud computing."

- Recensione di Qubole, Christian U.

Cosa non piace agli utenti:

"La necessità continua di aggiornare i servizi o richiedere supporto per cose più semplici - non fraintendermi, le richieste vengono soddisfatte - solo le cose più piccole richiedono un po' di finezza."

- Recensione di Qubole, Achilles S.

5. Google BigQuery

Google BigQuery è un data warehouse aziendale serverless e a basso costo utilizzato per l'analisi. È utile per accedere e condividere in modo sicuro intuizioni all'interno di un'organizzazione e può anche aiutare a creare report e dashboard.

Cosa piace agli utenti:

"Avere la possibilità di memorizzare e interrogare enormi set di dati senza preoccuparsi troppo dell'infrastruttura è fantastico. Ho database con trilioni di punti dati. Senza BigQuery, avrei bisogno di aggiornare costantemente l'hardware per memorizzare/recuperare i dati di cui ho bisogno. Con BigQuery, devo solo preoccuparmi di ottimizzare la query per gestire il carico. Le query sono anche estremamente veloci e salvabili in modo da poter eseguire nuovamente le cose facilmente. L'interfaccia web e l'utilità da riga di comando sono ben documentate e facili da usare."

- Recensione di Google BigQuery, Nick B.

Cosa non piace agli utenti:

"Non ho incontrato troppi problemi. Poiché è basato su cloud, spostare grandi set di dati da/a i nostri server interni può essere un po' lento, ma questo non è un problema legato a BigQuery. Come utente relativamente nuovo, sono stato abbastanza soddisfatto finora."

- Recensione di Google BigQuery, Joel M.

I dati sono il nuovo petrolio

Sebbene molti possano sostenere che non lo sia, i dati sono il nuovo petrolio e alimentano i processi decisionali in quasi ogni settore. La buona notizia è che è abbondante e sta crescendo esponenzialmente. L'analisi dei big data è quel motore a combustione che utilizza i dati come carburante per guidare l'innovazione.

Il mercato dell'analisi dei big data è previsto per raggiungere i 103 miliardi di dollari entro il 2023. Ovviamente, abbiamo scoperto solo la punta dell'"iceberg dei big data". Con la potenza di calcolo e l'archiviazione che diventano più economiche, più aziende possono ora utilizzare l'analisi dei big data per prendere decisioni migliori.

I big data rendono l'intelligenza artificiale fattibile. Il livello di intelligenza artificiale che abbiamo attualmente è chiamato narrow AI. Sebbene possa sembrare debole, è dietro diverse innovazioni, tra cui auto a guida autonoma e assistenti vocali.