I big data sono una combinazione di dati strutturati, semistrutturati e non strutturati raccolti dalle organizzazioni che possono essere estratti per ottenere informazioni e pertanto utilizzati in progetti di machine learning, modellazione predittiva e altre applicazioni di analisi avanzate. Tu che sei uno sviluppatore di livello avanzato non puoi non conoscere almeno gli elementi basilari di questa enorme ed articolata tematica.
I sistemi che elaborano e archiviano i big data sono diventati un componente comune delle architetture di gestione dei dati nelle organizzazioni, insieme a strumenti che supportano l’utilizzo dell’analisi dei big data. Solitamente i big data sono caratterizzati da:
- Grandi quantità di dati gestiti in ambienti diversi
- Ampia varietà di tipi di dati spesso archiviati nei sistemi di big data
- Alta velocità di creazione ed elaborazione dei dati
Perché i big data sono importanti?
Le aziende utilizzano i big data nei loro sistemi per migliorare le operazioni, fornire un migliore servizio clienti, creare campagne di marketing personalizzate e intraprendere altre azioni che, in ultima analisi, possono aumentare entrate e profitti.
Le aziende che li utilizzano in modo efficace detengono un potenziale vantaggio competitivo rispetto a quelle che non lo fanno perché sono in grado di prendere decisioni aziendali più rapide e basate su dati realistici.
Che tipi di dati vengono solitamente elaborati?
I big data provengono da una miriade di fonti: alcuni esempi sono i sistemi di elaborazione delle transazioni, i database dei clienti, i documenti, le e-mail, le cartelle cliniche, i registri dei flussi di clic sui vari siti web, nonché sulle varie app mobile e sui social network.
In alcuni casi si studiano dati generati di sistemi informatici, come file di registro di rete e server e dati provenienti da sensori su macchine di produzione, apparecchiature industriali e dispositivi Internet of Things, ecc…
Oltre a questi esempi, gli ambienti di big data spesso incorporano dati esterni su consumatori, mercati finanziari, condizioni meteorologiche e del traffico, informazioni geografiche, ricerche scientifiche e altro ancora. Anche le immagini, i video e i file audio sono forme di big data e molte applicazioni di big data comportano lo streaming di dati che vengono elaborati e raccolti su base continua.
Come vengono salvati e processati i big data?
I big data vengono spesso archiviati in un “data lake”, mentre i data warehouse sono comunemente costruiti su database relazionali e contengono solo dati strutturati, i data lake possono supportare vari tipi di dati e in genere si basano su cluster Hadoop, servizi di archiviazione di oggetti cloud, database NoSQL o altre piattaforme di big data.
Molti ambienti di big data combinano più sistemi in un’architettura distribuita; ad esempio, un data lake centrale potrebbe essere integrato con altre piattaforme, inclusi database relazionali o un data warehouse.
I dati nei sistemi di big data possono essere lasciati nella loro forma grezza e quindi filtrati e organizzati secondo necessità per particolari usi di analisi. In altri casi, i dati vengono pre-elaborati utilizzando strumenti di data mining e software di preparazione dei dati, per essere poi passati a software di calcolo e analisi.
Vuoi saperne di più?
Questa è solo una piccola introduzione ai big data. Se vuoi saperne di più puoi contattare LaraMind per capire come approfondire l’argomento insieme a uno dei nostri preparatissimi docenti, scrivici a amministrazione@laramind.com.
