Sette aspetti da conoscere dei Big Data

Sette aspetti da conoscere dei Big Data

Hai compreso il valore dei dati, sai che per la tua impresa la raccolta, la gestione e l’analisi di questi può rappresentare un vantaggio competitivo per poter costruire strategie vincenti. Oggi, il processo di analisi dei Big Data non è solo appannaggio esclusivo di grandi aziende che possono permettersi ingenti investimenti. Grazie alle soluzioni cloud, scalabili ed economiche anche le start up piccole e medie imprese possono beneficiare dell elaborazione e analisi dei big data a costi contenuti. Nell’articolo ti presentiamo 7 aspetti che ti aiuteranno a conoscere e a capire meglio i big data e a esplorare le soluzioni convenienti di elaborazione in cloud. .

1. Cosa si intende per Big Data?

La quantità e il flusso di dati generato oggi è abnorme e in continua crescita tanto da non poter essere più elaborati manualmente. Quando si utilizza la locuzione “Big Data” non si intende soltanto all’infinita quantità di informazioni ma anche alla capacità di utilizzarle e analizzarle. Ovvero ci si riferisce agli algoritmi adeguati a elaborare questi dati in poco tempo e con minime risorse computazionali, alla capacità di collegare le informazioni fra loro e di fornire pattern e modelli di interpretazione.

2. A chi interessano i Big Data?

L’analisi e la gestione dei big data sono oramai interesse dei settori più diversi dal pubblico al privato, dal commercio alla farmacia, dalla biologia all’ingegneria dalla finanza all’industria, dall’agricoltura ai media e molto altro ancora e naturalmente i casi d’uso sono i più disparati.
Per fare un esempio non scontato come scrive psichiatra Giuliano Castigliego sul Sole 24 ore, possono rivelarsi utilissimi in campo psichiatrico grazie alla predizione che questi consentono delle fasi depressive e maniacali nei disturbi bipolari evitando così sofferenza ai pazienti e ai loro familiari.
Nelle istituzioni pubbliche sono molto sfruttati, ad esempio per implementare piani di sicurezza come il dispiegamento delle forze di polizia in luoghi dove è maggiore il rischio di reati.
Di maggiore familiarità è l’uso che ne fa il marketing: costruire proposte di acquisto a misura del cliente in base agli interessi manifestati durante la navigazione online e ai suoi acquisti precedenti.

3. Come definire i big data?

La più classica delle definizioni dei big data include tre valori: volume, varietà e velocità. In particolare il volume è una misura che si intende compresa tra i terabyte e i petabyte di dati. Per varietà si intende, da una parte la fonte d’origine dei dati e dall’altra i diversi formati in cui questi si presentano ( ad esempio log Web, interazioni su social media, transazioni online e di e-commerce e altro ancora).
La velocità è una caratteristica che riguarda il periodo di tempo in cui i dati devono essere raccolti, salvati, elaborati e analizzati. Le aziende necessitano di tempi di analisi molto brevi, spesso hanno bisogno di una fruibilità addirittura in real time.

4. Il ciclo di vita dell’informazione

Il ciclo di vita dell’informazione è un processo che parte dalla raccolta dei dati in formato grezzo e va alla memorizzazione, elaborazione e in fine al loro utilizzo e visualizzazione.
In particolare, una piattaforma per big data deve consentire una memorizzazione dei dati non solo prima dell’elaborazione ma spesso anche successivamente. Per queste attività è necessario predisporre di un deposito che garantisca durabilità e sicurezza delle informazioni. Dovrebbe essere anche scalabile in modo da adeguarsi alle diverse esigenze in modo elastico. Inoltre, per i dati in transito, potrebbe in alcune occasioni essere d’aiuto disporre di uno storage temporaneo.
Nell’elaborazione e l’analisi i dati vengono trasformati e convertiti in un formato utilizzabile. Vengono attuate operazioni come ordinamento e aggregazione, o funzioni più complesse e avanzate che richiedono l’utilizzo di algoritmi.
I risultati ottenuti possono nuovamente essere elaborati oppure resi disponibile grazie a strumenti di business intelligence o di rappresentazione grafica.

5. Diversi tipi di analisi

Che tipologie di analisi possono essere condotte sui big data e che funzioni hanno? Se ne distinguono tre tipi: descrittiva, predittiva e prescrittiva.
Per analisi descrittiva si intendono quegli strumenti e funzioni che consentono di descrivere la situazione attuale e passata, di rispondere insomma alla domanda “Cosa è successo e perché?”. Servizi che consentono l’accesso ai dati e la visualizzazione sintetica e grafica dei principali indicatori di prestazione.
L’analisi predittiva, invece permette un calcolo delle probabilità che un determinato evento possa verificarsi in futuro. Utilizza ad esempio tecniche matematiche come regressione, forecasting, modelli predittivi e altro ancora.
A rispondere invece alla domanda cosa bisogna fare se si verifica il particolare evento? E’ l’analisi prescrittiva che ha la capacità quindi di proporre soluzioni operative e strategiche.

6. Quali vantaggi per le organizzazioni?

Le diverse tipologie di analisi e di elaborazione dei dati ci hanno già fatto intravedere gli enormi vantaggi di un buon uso dei big data. Ma è solo appannaggio delle grandi organizzazioni, degli enti pubblici, delle grandi industrie? Assolutamente no. Le piccole e medie imprese possono trarre un beneficio enorme dall’impiego dei big data.
Come ha spiegato al Corriere della Sera, Tom Davenport, accademico di fama e senior advisor di Deloitte, azienda di servizi di consulenza, i dati sono un ottimo modo per imparare di più sul mondo esterno, sui clienti, fornitori e su altri fattori che possono avere un impatto sulle piccole aziende che alle volte non hanno sistemi transazionali puliti adatti a questo tipo di analisi.
In sostanza, l’elaborazione dei big data riesce a far crescere la domanda grazie a una attenta valutazione del mercato, a una descrizione dettagliata del profilo cliente e una gestione degli account e alla previsione della domanda futura, consentendo al business di aprirsi a molteplici scenari.

7. Il cloud computing è la soluzione giusta per i big data

Organizzazioni pubbliche e private sono ormai consapevoli della necessità di gestire al meglio l’intero ciclo di vita dell’informazioni e sembrano sempre più attratte dalle opportunità offerte dalla loro elaborazione, dall’analisi descrittiva, predittiva e prescrittiva e naturalmente dalla possibilità di automatizzare questi processi e servizi.
Quel che ormai è appurato è che i database tradizionali non riescano a offrire risposte a queste esigenze perchè inadatti a sostenere il continuo cambiamento dei dati (in volume, varietà e velocità), a differenza dei servizi in cloud computing che si rivelano invece notevolmente più efficaci a livello tecnico e vantaggiosi da un punto di vista economico proprio per la loro abilità nel calibrare risorse a seconda le necessità.

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I Servizi AWS Big data

Per poter approfittare dei vantaggi di una elaborazione e analisi dei big data senza dover sopportare costi alti e senza compromettere produttività e competitività bisogna scegliere una soluzione realmente efficace nel creare, proteggere e distribuire applicazioni per i big data.
La soluzione in cloud computing per big data proposta Amazon Web Services è completa, integrata ed innovativa. Capace di sopportare qualsiasi carico di lavoro indipendentemente da volume, velocità e varietà, in grado di soddisfare tutte le esigenze inerenti al ciclo di vita delle informazioni e alla loro analisi.
A disposizione più di 50 servizi in continuo aggiornamento, scalabili a seconda le necessità. Servizi di query interattive, come Amazon Athena in grado di semplificare l’analisi dei dati in Amazon S3 senza dover gestire cluster o data warehouse. O come Amazon Kinesis Firehose che consente di caricare grandi volumi di dati in AWS e analizzarli quasi in tempo reale. E per il provisioning, configurazione e distribuzione di un data warehouse, Amazon Redshift che permette la gestione, il monitoraggio e ridimensionamento delle risorse.

 

Hai un progetto che richiede l’utilizzo dei big data? Non esitare! Contattaci!

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