Cosa sono i Big Data? Perché l'analisi dei big data è importante?

Pubblicato: 2019-11-02

Da secoli i dati svolgono un ruolo importante nelle nostre vite. Detto questo, ogni giorno creiamo 2,5 quintilioni di byte di dati. Ciò significa che il 90% dei dati mondiali è stato creato solo negli ultimi due anni. E questo vasto e voluminoso set di dati così grande da non poter essere analizzato con i metodi tradizionali è chiamato Big Data. Per esaminare questi dati strutturati e non strutturati viene utilizzata la tecnica di analisi dei Big Data.

In questo articolo, discuteremo cos'è questo grande volume di dati, cos'è Big Data Analytics e perché è importante.

Cosa sono i Big Data?

È un prodotto?
È un insieme di strumenti?
È un set di dati utilizzato solo dalle grandi aziende?
In che modo le grandi aziende gestiscono i repository di big data?
Qual è la dimensione di questi dati?
Che cos'è l'analisi dei big data?
Qual è la differenza tra big data e Hadoop?

Queste e molte altre domande vengono in mente quando cerchiamo la risposta a cosa sono i big data? Ok, l'ultima domanda potrebbe non essere quella che chiedi, ma altre sono una possibilità.

Quindi, qui definiremo di cosa si tratta, qual è il suo scopo o valore e perché utilizziamo questo grande volume di dati.

Le aziende di oggi cercano modi nuovi e migliori per rimanere competitivi, redditizi e preparati per il futuro e, secondo gli esperti del settore, l'analisi dei Big Data offre modi per apprendere nuove idee, estrarre nuove informazioni e stare al passo con i tempi.

I Big Data si riferiscono a un enorme volume di dati strutturati e non strutturati che prevale sulle aziende giorno per giorno. Ma non è la dimensione dei dati che conta, ciò che conta è come vengono utilizzati ed elaborati. Può essere analizzato utilizzando l'analisi dei big data per prendere decisioni strategiche migliori affinché le aziende si muovano.

Secondo Gartner:

I big data sono risorse informative ad alto volume, ad alta velocità e ad alta varietà che richiedono forme di elaborazione delle informazioni convenienti e innovative per una migliore comprensione e processo decisionale.

L'importanza dei Big Data

Il modo migliore per capire una cosa è conoscerne la storia.

I dati esistono da anni; ma il concetto ha guadagnato slancio all'inizio degli anni 2000 e da allora le aziende hanno iniziato a raccogliere informazioni, eseguire analisi di big data per scoprire dettagli per un uso futuro. In tal modo, dando alle organizzazioni la possibilità di lavorare rapidamente e rimanere agili.

Questo è stato il momento in cui Doug Laney ha definito questi dati come le tre V (volume, velocità e varietà):

Volume : è la quantità di dati spostati da Gigabyte a terabyte e oltre.

Velocità: la velocità di elaborazione dei dati è la velocità.

Varietà: i dati sono di diverse tipologie, da strutturati a non strutturati. I dati strutturati sono generalmente numerici mentre non strutturati: testo, documenti, e-mail, video, audio, transazioni finanziarie, ecc.

Laddove queste tre V hanno semplificato la comprensione dei big data, hanno persino chiarito che gestire questo grande volume di dati utilizzando il framework tradizionale non sarà facile. Questo è stato il momento in cui Hadoop è nato e alcune domande come:

Cos'è Hadoop?
Hadoop è un altro nome di big data?
Hadoop è diverso dai big data?

Tutti questi sono nati.

Quindi, iniziamo a rispondere loro.

Big Data e Hadoop

Prendiamo l'analogia del ristorante come esempio per comprendere la relazione tra big data e Hadoop

Tom ha recentemente aperto un ristorante con uno chef dove riceve 2 ordini al giorno e può facilmente gestire questi ordini, proprio come RDBMS. Ma con il tempo Tom ha pensato di espandere l'attività e quindi per coinvolgere più clienti ha iniziato a prendere ordini online. A causa di questo cambiamento, la velocità con cui riceveva gli ordini è aumentata e ora invece di 2 ha iniziato a ricevere 10 ordini all'ora. La stessa cosa è successa con i dati. Con l'introduzione di varie fonti come smartphone, social media, ecc., la crescita dei dati è diventata enorme, ma a causa di un cambiamento improvviso, la gestione di ordini/dati di grandi dimensioni non è facile. Di qui la necessità di un diverso tipo di strategia per far fronte a questo problema.

Consapevole di questa situazione, Tom iniziò a pensare a una soluzione. Allo stesso modo, con il progresso della tecnologia, i dati hanno iniziato a generarsi a un ritmo allarmante. Per gestire l'enorme tasso di ordini, Tom ha assunto altri 4 chef. Tutto stava andando bene, ma poiché lo scaffale utilizzato da 4 chef era lo stesso, stava diventando un collo di bottiglia, quindi la soluzione non era così efficiente

Allo stesso modo, per affrontare il problema dei dati enormi set di dati, sono state installate più unità di elaborazione, ma nemmeno questo è stato efficace poiché l'unità di archiviazione centralizzata è diventata il collo di bottiglia. Ciò significa che se l'unità centralizzata si interrompe, l'intero sistema viene compromesso. Pertanto, era necessario cercare una soluzione migliore sia per i dati che per il ristorante.

Tom è arrivato con una soluzione efficiente, ha diviso gli chef in due gerarchie, ovvero junior e capo chef e ha assegnato a ogni junior chef uno scaffale di cibo. Supponiamo ad esempio che il piatto sia sugo per la pasta. Ora, secondo il piano di Tom, uno chef junior preparerà la pasta e l'altro chef junior preparerà la salsa. Andando avanti consegneranno sia la pasta che il sugo al capo chef, dove il capo chef preparerà il sugo per la pasta dopo aver unito entrambi gli ingredienti, verrà consegnato l'ordine finale. Questa soluzione ha funzionato perfettamente per il ristorante di Tom e per i Big Data questo è fatto da Hadoop.

Hadoop è un framework software open source utilizzato per archiviare ed elaborare i dati in modo distribuito su grandi cluster di hardware di base. Hadoop archivia i dati in modo distribuito con repliche, per fornire tolleranza agli errori e fornire un risultato finale senza problemi di collo di bottiglia. Ora, devi avere un'idea di come Hadoop risolve il problema dei Big Data, ad esempio

Memorizzazione di enormi quantità di dati.
Memorizzazione dei dati in vari formati: non strutturati, semistrutturati e strutturati.
La velocità di elaborazione dei dati.

Quindi questo significa che sia Big Data che Hadoop sono uguali?

Non possiamo dirlo, poiché ci sono differenze tra i due.

Qual è la differenza tra Big Data e Hadoop?

I big data non sono altro che un concetto che rappresenta una grande quantità di dati mentre Apache Hadoop viene utilizzato per gestire questa grande quantità di dati.
È complesso con molti significati mentre Apache Hadoop è un programma che raggiunge una serie di obiettivi e obiettivi.
Questo grande volume di dati è una raccolta di vari record, con più formati mentre Apache Hadoop gestisce diversi formati di dati.
Hadoop è una macchina di elaborazione e i big data sono la materia prima.

Ora che sappiamo quali sono questi dati, come funzionano Hadoop e i big data. È tempo di sapere in che modo le aziende traggono vantaggio da questi dati.

In che modo le aziende traggono vantaggio dai Big Data?

Alcuni esempi per spiegare come questi dati di grandi dimensioni aiutano le aziende a ottenere un vantaggio in più:

Coca Cola e Big Data

Coca-Cola è un'azienda che non ha bisogno di presentazioni. Ormai da secoli, questa azienda è leader nei beni di consumo confezionati. Tutti i suoi prodotti sono distribuiti a livello globale. Una cosa che fa vincere Coca Cola sono i dati. Ma come?

Coca Cola e Big Data :

Utilizzando i dati raccolti e analizzandoli tramite l'analisi dei big data, Coca Cola è in grado di decidere sui seguenti fattori:

Selezione del giusto mix di ingredienti per la produzione di succhi
Fornitura di prodotti in ristoranti, negozi, ecc
Campagna sui social media per comprendere il comportamento dell'acquirente, programma fedeltà
Creazione di centri di servizi digitali per il processo di approvvigionamento e HR

Netflix e Big Data

Per stare al passo con altri servizi di streaming video, Netflix analizza costantemente le tendenze e si assicura che le persone ottengano ciò che cercano su Netflix. Cercano dati in:

Programmi più visti
Tendenze, mostra che i clienti consumano e aspettano
Immagini promozionali, clic, tempo speso per guardarlo
Dispositivi utilizzati dai clienti per guardare i suoi programmi
Cosa piace agli spettatori guardare in modo abbuffato, guardare in parti, schiena contro schiena o una serie completa.

Per molte società di streaming video e intrattenimento, l'analisi dei big data è la chiave per fidelizzare gli abbonati, proteggere i ricavi e comprendere il tipo di visualizzatore di contenuti in base alle posizioni geografiche. Questi dati voluminosi non solo danno a Netflix questa capacità, ma aiutano anche altri servizi di streaming video a capire cosa vogliono gli spettatori e come Netflix e altri possono fornirlo.

Accanto ci sono aziende che memorizzano i seguenti dati che aiutano l'analisi dei big data a fornire risultati accurati come:

Tweet salvati sui server di Twitter
Informazioni memorizzate dal monitoraggio dei viaggi in auto da parte di Google
Risultati elezioni locali e nazionali
Le cure prese e il nome dell'ospedale
Tipi di carta di credito utilizzata e acquisti effettuati in luoghi diversi
Cosa, quando le persone guardano su Netflix, Amazon Prime, IPTV, ecc. e per quanto tempo

Hmm, è così che le aziende conoscono il nostro comportamento e progettano servizi per noi.

Che cos'è l'analisi dei big data?

Il processo di studio ed esame di grandi set di dati per comprendere i modelli e ottenere informazioni dettagliate è chiamato Big Data Analytics. Implica un processo algoritmico e matematico per derivare una correlazione significativa. L'obiettivo dell'analisi dei dati è trarre conclusioni basate su ciò che i ricercatori sanno.

L'importanza dell'analisi dei big data

Idealmente, i big data gestiscono previsioni/previsioni dei vasti dati raccolti da varie fonti. Questo aiuta le aziende a prendere decisioni migliori. Alcuni dei campi in cui vengono utilizzati i dati sono l'apprendimento automatico, l'intelligenza artificiale, la robotica, l'assistenza sanitaria, la realtà virtuale e varie altre sezioni. Quindi, dobbiamo mantenere i dati ordinati e organizzati.

Ciò offre alle organizzazioni la possibilità di cambiare e crescere. Ed è per questo che l'analisi dei big data sta diventando popolare ed è della massima importanza. In base alla sua natura possiamo dividerlo in 4 diverse parti:

Oltre a questo, anche i dati di grandi dimensioni svolgono un ruolo importante nei seguenti campi:

Individuazione di nuove opportunità
Sfruttamento dei dati nelle organizzazioni
Guadagnare maggiori profitti e operazioni efficienti
Marketing efficace
Migliore servizio clienti
Vantaggi competitivi rispetto ai rivali

Ora, che sappiamo in che cosa tutti i campi i dati svolgono un ruolo importante. È ora di capire come funzionano i big data e le sue 4 diverse parti.

Big Data Analytics e scienze dei dati

L'analisi dei dati prevede l'uso di tecniche e strumenti avanzati come il machine learning, il data mining, la statistica. I dati così estratti da diverse fonti e in diverse dimensioni vengono utilizzati per fornire analisi.

Data Sciences, d'altra parte, è un termine generico che include metodi scientifici per elaborare i dati. Le scienze dei dati combinano più aree come la matematica, la pulizia dei dati e così via per preparare e allineare i big data.

A causa delle complessità coinvolte, le scienze dei dati sono piuttosto impegnative, ma con la crescita senza precedenti delle informazioni generate a livello globale si sta evolvendo anche il concetto di dati voluminosi. Quindi il campo delle scienze dei dati che coinvolgono i big data è inseparabile. I dati comprendono informazioni strutturate e non strutturate mentre le scienze dei dati sono un approccio più mirato che coinvolge aree scientifiche specifiche.

Business e Big Data Analytics

A causa dell'aumento della domanda, l'uso di strumenti per analizzare i dati è in aumento poiché aiutano le organizzazioni a trovare nuove opportunità e acquisire nuove informazioni per gestire il proprio business in modo efficiente.

Inoltre, concentrandosi sui clienti, le aziende possono migliorare le loro operazioni e guadagnare più profitti. Strumenti come Hadoop aiutano a ridurre i costi di archiviazione. Aumentando così l'efficienza aziendale, questo, a sua volta, porta a risparmiare denaro, energia e prendere decisioni più rapide.

Vantaggi in tempo reale di Big Data Analytics

I dati nel corso degli anni hanno visto un'enorme crescita grazie alla quale l'utilizzo dei dati è aumentato in settori che vanno da:

Bancario
Assistenza sanitaria
Energia
Tecnologia
Consumatore
Produzione

Tutto sommato, l'analisi dei dati è diventata una parte essenziale delle aziende di oggi.

Opportunità di lavoro e analisi dei big data

I dati sono quasi ovunque, quindi è urgente raccogliere e conservare tutti i dati che vengono generati. Questo è il motivo per cui l'analisi dei big data è alle frontiere dell'IT ed è diventata fondamentale per migliorare le aziende e prendere decisioni. I professionisti esperti nell'analisi dei dati hanno un oceano di opportunità. Poiché sono loro che possono colmare il divario tra le tecniche di analisi aziendale tradizionali e nuove che aiutano le aziende a crescere.

Vantaggi di Big Data Analytics

Riduzione dei costi
Migliore processo decisionale
Nuovi prodotti e servizi
Intercettazione di una frode
Migliori informazioni sulle vendite
Comprendere le condizioni di mercato
Precisione dei dati
Prezzi migliorati

Come funziona l'analisi dei big data e le sue tecnologie chiave

Nessuna singola tecnologia può comprendere dati di grandi dimensioni, ma l'analisi avanzata dei big data può essere applicata ai dati, per ottenere il massimo dalle informazioni.

Ecco i giocatori più grandi:

Machine Learning : Machine learning, addestra una macchina per apprendere e analizzare dati più grandi e complessi per fornire risultati più rapidi e accurati. L'utilizzo di un sottoinsieme di machine learning di organizzazioni di IA può identificare opportunità redditizie, evitando rischi sconosciuti.

Gestione dei dati: con i dati che fluiscono costantemente dentro e fuori l'organizzazione, dobbiamo sapere se sono di alta qualità e possono essere analizzati in modo affidabile. Una volta che i dati sono affidabili, viene utilizzato un programma di gestione dei dati master per portare l'organizzazione sulla stessa pagina e analizzare i dati.

Data mining : la tecnologia di data mining aiuta ad analizzare modelli nascosti di dati in modo che possano essere utilizzati in ulteriori analisi per ottenere una risposta a complesse domande aziendali. Utilizzando algoritmi di data mining, le aziende possono prendere decisioni migliori e persino individuare le aree problematiche per aumentare le entrate riducendo i costi. Il data mining è anche noto come data discovery e knowledge discovery.

Hadoop: Hadoop è un software open source che aiuta a gestire l'elaborazione dei dati e l'archiviazione delle applicazioni dati in modo organizzato sui server dei computer. Hadoop è diventata una tecnologia chiave che supporta iniziative avanzate di analisi dei big data, tra cui machine learning, data mining, ecc. Il sistema Hadoop è in grado di gestire diverse forme di dati strutturati e non strutturati, offrendo un vantaggio in più per raccogliere, elaborare e analizzare facilmente i dati.

Analisi in memoria: questa metodologia di business intelligence (BI) viene utilizzata per risolvere problemi aziendali complessi. Analizzando i dati dalla memoria di sistema del computer RAM, è possibile ridurre i tempi di risposta alle query e prendere decisioni aziendali più rapide. Questa tecnologia elimina anche il sovraccarico di archiviazione di tabelle aggregate di dati o indicizzazione dei dati, con conseguente tempi di risposta più rapidi. Non solo questa analisi in memoria aiuta anche l'organizzazione a eseguire analisi di big data iterative e interattive.

Analisi predittiva: l'analisi predittiva è il metodo per estrarre informazioni dai dati esistenti per determinare e prevedere risultati e tendenze futuri. tecniche come il data mining, la modellazione, l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale vengono utilizzate per analizzare i dati attuali per fare previsioni future. L'analisi predittiva consente alle organizzazioni di diventare proattive, prevedere il futuro, anticipare il risultato, ecc. Inoltre, va oltre e suggerisce azioni per beneficiare della previsione e fornisce anche una decisione a beneficio delle sue previsioni e implicazioni.

Estrazione di testo : l'estrazione di testo, denominata anche data mining di testo, è il processo di estrazione di informazioni di alta qualità da dati di testo non strutturati. Con la tecnologia di estrazione di testo, scopri informazioni che non avevi notato prima. Il text mining utilizza l'apprendimento automatico ed è più pratico per i data scientist e altri utenti per sviluppare piattaforme di big data e aiutare ad analizzare i dati per scoprire nuovi argomenti.

Le sfide dell'analisi dei big data e i modi in cui possono essere risolte

Ogni minuto viene prodotta un'enorme quantità di dati, quindi sta diventando un compito impegnativo archiviarli, gestirli, utilizzarli e analizzarli. Anche le grandi aziende lottano con la gestione e l'archiviazione dei dati per sfruttare un'enorme quantità di dati. Questo problema non può essere risolto semplicemente archiviando i dati, motivo per cui le organizzazioni devono identificare le sfide e lavorare per risolverle:

Comprensione e accettazione impropri dei big data
Approfondimenti significativi tramite l'analisi dei big data
Archiviazione e qualità dei dati
Sicurezza e riservatezza dei dati
Raccolta di dati significativi in tempo reale: carenza di competenze
Sincronizzazione dei dati
Rappresentazione visiva dei dati
Confusione nella gestione dei dati
Strutturazione di dati di grandi dimensioni
Estrazione di informazioni dai dati

Vantaggi organizzativi dei Big Data

I Big Data non sono utili per organizzare i dati, ma portano anche una moltitudine di vantaggi per le imprese. I primi cinque sono:

Comprendere le tendenze del mercato : utilizzando dati di grandi dimensioni e analisi dei big data, le aziende possono facilmente prevedere le tendenze del mercato, prevedere le preferenze dei clienti, valutare l'efficacia dei prodotti, le preferenze dei clienti e ottenere una previsione del comportamento dei clienti. Queste informazioni in cambio aiutano a comprendere i modelli di acquisto, i modelli di acquisto, le preferenze e altro ancora. Tali informazioni anticipate aiutano nella pianificazione e nella gestione delle cose.
Comprendere le esigenze dei clienti: l' analisi dei Big Data aiuta le aziende a comprendere e pianificare una migliore soddisfazione dei clienti. Influendo così sulla crescita di un'impresa. Supporto 24 ore su 24, 7 giorni su 7, risoluzione dei reclami, raccolta di feedback coerente, ecc.
Migliorare la reputazione dell'azienda : i big data aiutano a gestire le voci false, forniscono un servizio migliore alle esigenze dei clienti e mantengono l'immagine dell'azienda. Utilizzando gli strumenti di analisi dei big data, puoi analizzare sia le emozioni negative che quelle positive che aiutano a comprendere le esigenze e le aspettative dei clienti.
Promuove misure di risparmio sui costi : i costi iniziali di implementazione dei Big Data sono elevati, ma i ritorni e le informazioni utili sono più di quanto paghi. I Big Data possono essere utilizzati per archiviare i dati in modo più efficace.
Rende disponibili i dati : gli strumenti moderni nei Big Data possono in tempo reale la presenza di porzioni di dati richieste in qualsiasi momento in un formato strutturato e facilmente leggibile.

Settori di utilizzo dei Big Data:

Vendita al dettaglio e commercio elettronico
Servizi finanziari
Telecomunicazioni

Conclusione

Con questo, possiamo concludere che non esiste una definizione specifica di cosa siano i big data, ma saremo comunque tutti d'accordo sul fatto che una grande quantità di dati voluminosi sia big data. Inoltre, con il tempo l'importanza dell'analisi dei big data sta aumentando in quanto aiuta a migliorare le conoscenze e ad arrivare a una conclusione redditizia.

Se desideri trarre vantaggio dai big data, l'utilizzo di Hadoop ti aiuterà sicuramente. Perché è un metodo che sa come gestire i big data e renderli comprensibili.