Cosa sono i Big Data

I Big Data sono una raccolta di dati informativi così estesa in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per l’estrazione di valore o conoscenza.

Fonte: Wikipedia

Come funzionano i Big Data

La quantità e la complessità di dati attuale presente nel mondo incrementerà sempre più in futuro.

I dati raccolti dai dispositivi IOT costituiscono un esempio di Big Data.

Per raccogliere ed archiviare i Big Data è necessaria un’infrastruttura e per gestirli sono necessari strumenti e competenze specifiche.

Big Data vs Database

Big Data: Si riferiscono a tecnologie che coinvolgono dati di tipologia diversa, in rapida evoluzione e di grande mole;

DBMS: Il sistema di gestione del database estrae le informazioni dal database in risposta alle query effettuate ma lo fa rispettando condizioni ristrette.

Big Data e Machine Learning

Siccome la quantità di dati è destinata ad aumentare nel tempo, la raccolta e la gestione dei dati si sta trasformando in un’impresa eccezionale per il business.

L’analisi dei dati raccolti può costituire un valido aiuto per affinare la strategia di marketing e aumentare le conversioni e questo può essere fatto tramite Machine Learning.

Big Data e Blockchain

La nostra società produce quotidianamente un numero elevato di dati e ogni azione che effettuiamo lascia una traccia digitale che può essere raccolta ed analizzata da parte di specifici algoritmi.

Quando i nostri dati personali sono tradotti in Big Data potrebbero essere danneggiati, persi, non aggiornati o, peggio ancora, acquisiti da entità non autorizzate.

Per la sua natura di condivisione e lotta alla manipolazione e corruzione dei dati, la Blockchain si pone come possibile soluzione.

Uno dei fattori da considerare è però il consumo energetico che ne deriverebbe, in quanto la Blockchain dovrebbe occuparsi della produzione, analisi e inserimento di una quantità in forte crescita di dati.

Big Data Pro e Contro

Vantaggi:

  • Migliori decisioni e strategie;
  • Produttività;
  • Efficienza;
  • Risparmio economico;
  • Rilevazioni di frodi e anomalie;
  • Innovazione;

Svantaggi:

  • Discutibile qualità dei dati;
  • Maggiori rischi per la sicurezza;
  • Maggiore complessità del sistema;
  • Alto costo dell’infrastruttura;
  • Richiesti professionisti del settore.

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