La tempesta mediatica intorno ai big data si è calmata, ma le aziende stanno ancora cercando modi per sfruttare tutti questi dati.

In effetti, la società di ricerca IDC prevede che la spesa globale per le tecnologie dei big data raggiungerà 260 miliardi di dollari entro il 2022, con un forte focus sull'analisi dei big data.

Settori come la produzione, la banca, i servizi professionali, l'intrattenimento e persino il governo federale stanno puntando tutto sui big data. Quindi, quali altre tecnologie sono in ascesa?

8 tecnologie dei big data

Vedi qualcosa che ti piace? Sentiti libero di saltare avanti per leggere di più a riguardo:

1. Hadoop
2. Linguaggi di programmazione per big data
3. Database NoSQL
4. Data lakes
5. Analisi avanzata
6. Analisi dei flussi
7. Edge computing
8. Opzioni self-service

1. Hadoop

Hadoop è in circolazione da un po' di tempo, ma sarebbe difficile compilare un elenco di tecnologie dei big data senza menzionarlo.

L'ecosistema Hadoop è un framework open-source con molti prodotti dedicati all'archiviazione e all'analisi dei big data. Ad esempio, alcuni dei prodotti più popolari includono MapReduce per l'elaborazione dei big data, Spark per il flusso di dati in memoria, Hive per l'analisi e Storm per lo streaming in tempo reale distribuito.

L'adozione di Hadoop è ancora in crescita. Si stima che il 100 percento delle imprese adotterà probabilmente tecnologie correlate ad Hadoop per l'analisi dei big data.

Scopri cosa dicono gli utenti reali su Hadoop e la sua suite di prodotti.

2. Linguaggi di programmazione per big data

Non si può menzionare Hadoop senza menzionare la gamma di linguaggi di programmazione per big data utilizzati per compiti analitici su larga scala e per operazionalizzare i big data. Ecco i quattro linguaggi di seguito:

Python – Con più di 5 milioni di utenti, Python è facilmente il linguaggio di programmazione più trendy al momento. Python è particolarmente utile con l'apprendimento automatico e l'analisi dei dati, senza contare che ha una sintassi coerente, rendendolo più accessibile per i programmatori principianti.

R – Questo linguaggio open-source è ampiamente utilizzato per la visualizzazione dei dati e l'analisi statistica dei big data. La curva di apprendimento per R è molto più ripida rispetto a Python, ed è più utilizzato da minatori di dati e scienziati per compiti analitici più approfonditi.

Java – Vale la pena menzionare che Hadoop e molti dei suoi prodotti sono interamente scritti in Java. Questo da solo è il motivo per cui questo linguaggio di programmazione è ottimo per le aziende che lavorano regolarmente con i big data.

Scala – Questo linguaggio fa parte dell'ecosistema della Java Virtual Machine, e ha guadagnato il suo nome per essere altamente scalabile. Apache Spark è interamente scritto in Scala.

Scopri cosa hanno detto gli esperti sui quattro linguaggi di programmazione per big data nella nostra ultima guida.

3. Database NoSQL

È ampiamente noto che più dell'80 percento di tutti i dati generati oggi sono in realtà dati non strutturati. Per contesto, la maggior parte di noi lavora normalmente con dati strutturati che sono "taggati" in modo che possano essere archiviati e organizzati in database relazionali.

I dati non strutturati non hanno una struttura predefinita. Immagini, audio, video, testo delle pagine web e altro multimedia sono esempi comuni di dati non strutturati. Questo tipo di dati non può essere lavorato utilizzando metodi convenzionali, motivo per cui i database NoSQL sono in ascesa.

Sebbene ci siano molti tipi di database NoSQL, sono tutti destinati a creare modelli flessibili e dinamici per archiviare i big data.

4. Data lakes

Una tecnologia relativamente nuova per i big data è chiamata data lake, che consente ai dati di essere nella loro forma più grezza e libera senza dover essere convertiti e analizzati prima.

I data lakes sono essenzialmente l'opposto dei data warehouse, che utilizzano principalmente dati strutturati. I data lakes sono anche molto più scalabili a causa della loro mancanza di struttura richiesta, rendendoli un candidato più ottimale per i big data.

I data lakes sono anche costruiti su modelli schema-on-read, il che significa che i dati possono essere caricati così come sono. I data warehouse sono costruiti su modelli schema-on-write, che imitano i database convenzionali. Se abbiamo imparato qualcosa sul mondo dei big data, è che la convenzionalità di solito non basta.

5. Analisi avanzata

Sia l'analisi predittiva che quella prescrittiva sono tipi di analisi dei dati che guadagneranno importanza ogni anno che passa. Queste sono considerate analisi avanzate che saranno fondamentali per fornire insight sui big data.

Attualmente esiste una varietà di software di analisi predittiva disponibili oggi. Questi prodotti analizzano i dati storici da CRM, ERP, automazione del marketing e altri strumenti, e poi forniscono previsioni future su cosa aspettarsi. Ogni strumento ha le proprie capacità specifiche, quindi vale la pena esplorare la nostra categoria per trovarne uno che si adatti alle tue esigenze.

L'analisi prescrittiva va un passo oltre, prendendo le informazioni che sono state previste e fornendo passi successivi attuabili. Questa analisi è estremamente avanzata e solo una manciata di fornitori oggi la fornisce.

6. Analisi dei flussi

Con un tale afflusso di big data, sia strutturati che non strutturati, analizzarli in tempo reale è diventata una vera sfida. Il software di analisi dei flussi è una soluzione di tendenza per catturare questi dati in tempo reale mentre si trasferiscono tra applicazioni e API.

L'ascesa dell'analisi in tempo reale significa che le aziende possono monitorare utenti e endpoint con maggiore chiarezza e affrontare i problemi più rapidamente.

7. Edge computing

I dispositivi connessi a Internet generano enormi quantità di dati non strutturati, rendendo l'internet delle cose uno dei maggiori contributori all'universo dei big data. L'edge computing offre una soluzione per archiviare questi dati per un accesso rapido.

L'edge computing archivia temporaneamente i dati vicino a dove sono stati creati, quindi, al margine. Questa è la sua differenza più significativa rispetto al cloud computing.

L'edge computing riduce il tempo necessario affinché le informazioni vengano trasmesse su una rete. Questo può anche portare a risparmi di risorse.

8. Opzioni self-service

La carenza di professionisti della scienza dei dati ha aperto la porta ad altri modi per analizzare i big data. Una delle soluzioni più prominenti è chiamata business intelligence self-service.

Questi strumenti self-service sono progettati per utenti con competenze tecniche limitate per interrogare ed esaminare i loro dati aziendali sotto forma di grafici, dashboard, scorecard e altre opzioni di visualizzazione.

Il software di business intelligence self-service riduce il tempo necessario per generare report poiché meno membri del team sono coinvolti nel processo.

Sebbene ci siano alcune sfide nel self-service, si è dimostrato essere una grande alternativa per le aziende con flessibilità IT limitata.

Conclusione

A seconda del settore e del focus aziendale, alcune tecnologie dei big data si dimostreranno più utili di altre. In ogni caso, tutte le tecnologie sopra menzionate aiuteranno in qualche modo le aziende a sfruttare e analizzare i big data con più facilità rispetto ai metodi convenzionali.

Vuoi saperne di più? Dai un'occhiata alla nostra guida completa sui big data per vedere dove sta andando il mercato dei big data o scopri l'importanza dell'ingegneria dei big data.