Tutorial sui Big Data per principianti: tutto ciò che devi sapere

I big data, come concetto, sono stati evocati in quasi tutte le conversazioni sulle innovazioni digitali, l'Internet delle cose (IoT) e la ricerca sulla scienza dei dati. Tuttavia, c'è ancora una certa confusione su cosa significhi esattamente questo termine. In questo tutorial sui Big Data, miriamo a chiarire tutto ciò che devi sapere prima di iniziare con i Big Data.

In poche parole, i big data sono la raccolta, l'analisi e l'elaborazione di grandi quantità di dati diversi che emergono da più fonti. Questi grandi set di dati possono fornire approfondimenti sul comportamento umano e informare pratiche aziendali, strategie, design del prodotto, intelligenza artificiale e altro ancora. In questo tutorial sui Big Data, ti guideremo attraverso i concetti chiave e le terminologie attorno alla parola d'ordine.

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Ci auguriamo che entro la fine di questo tutorial, avrai abbastanza idee per muovere i primi passi nel viaggio dei Big Data. Ma, prima di procedere nel nostro tutorial sui Big Data, vediamo la differenza tra Small Data e Big Data.

Piccoli dati contro grandi dati

È facile comprendere la portata dei big data rispetto ai piccoli dati. I piccoli dati sono informazioni che possono essere gestite da una singola macchina o utilizzando metodi di analisi tradizionali. La fonte e l'impatto di questi dati sono su scala ridotta. Ad esempio, i registri di produzione possono essere utilizzati per sviluppare rapporti settimanali sulle prestazioni sulla produttività di una linea di produzione; oppure i risultati del sondaggio possono essere utilizzati in un rapporto di marketing sulla percezione del marchio.

Per comprendere la chiara distinzione tra i due tipi di dati, tutto ciò che dobbiamo fare è guardare alcune statistiche: entro il 2020, ogni persona sulla terra genererà 1,7 MB di dati al secondo, provenienti da oltre 50 miliardi di dispositivi connessi a Internet. Un volume così grande di dati, provenienti da quasi altrettante fonti, può essere utilizzato per prendere decisioni aziendali per interi settori, ristrutturare siti di e-commerce e persino rivoluzionare l'erogazione dell'assistenza sanitaria.

Ora che hai un'idea approssimativa di cosa siano i Big Data, facciamo un ulteriore passo avanti in questo tutorial sui Big Data e parliamo dei concetti fondamentali.

Caratteristiche dei Big Data

Come si elaborano dati eterogenei su una scala così ampia, dove i metodi di analisi tradizionali falliscono definitivamente? Questa è stata una delle sfide più significative per gli scienziati dei big data. Per semplificare la risposta, Doug Laney, analista chiave di Gartner, ha presentato i tre concetti fondamentali per definire i “big data”.

Volume

Questo è il principale elemento di distinzione quando si parla di sistemi Big Data. Ognuno di noi ha un'impronta digitale e la quantità di set di dati che possono essere raccolti da ciascuno dei nostri dispositivi è sbalorditiva. Prendi ad esempio Facebook: nel 2016 c'erano 2,6 trilioni di post sulla piattaforma di social network. Twitter accede a 500 milioni di tweet al giorno. Aggiungi questo a tutti gli altri dispositivi digitali a cui sei connesso ed è facile capire come ogni essere umano sul pianeta generi una media di 0,77 GB di dati al giorno.

Velocità

Il 90% dei dati attualmente disponibili è stato generato solo negli ultimi due anni. Ogni giorno vengono generati 2,5 quintilioni di byte di dati e si prevede che questi dati vengano elaborati in tempo reale (o quasi in tempo reale), per generare approfondimenti che non saranno resi ridondanti in un mondo in continua evoluzione. Questo è il motivo per cui gli analisti di big data si sono allontanati da un approccio tradizionale orientato ai batch e hanno adottato l'analisi in tempo reale per garantire che stiano generando informazioni rilevanti per la situazione attuale.

Varietà

Ciò che rende i sistemi di big data così importanti per le aziende e le comunità è il fatto che si tratta di set di dati unici, poiché emergono da fonti diverse e vengono elaborati utilizzando metodi diversi. I dati possono essere ottenuti da feed di social media, dispositivi fisici come Fitbit, sistemi di sicurezza domestica, sistemi GPS per automobili e altro ancora. I dati stessi sono estremamente diversi: potrebbero essere contenuti multimediali (foto, video, audio) o registri strutturati e dati non strutturati. L'USP dei big data è che consolida tutte queste informazioni, indipendentemente dalla loro origine, per fornire un set di dati completo di ogni utente.

Le tre V sono state utilizzate per distinguere i big data dal 2001, ma le ultime narrazioni sono favorevoli all'aggiunta di "verità, visualizzazione, variabilità e valore" a questo elenco, che amplia ulteriormente l'ambito dell'analisi dei big data.

Riguardava le caratteristiche dei Big Data, di seguito in questo tutorial sui Big Data, parliamo di come rendere praticabili questi dati e ricavarne approfondimenti.

Come dare un senso ai big data?

L'USP dei Big Data è la varietà di informazioni che possono essere tratte. Questo di solito non può essere fatto con i metodi tradizionali, poiché molte intuizioni, tendenze e modelli spesso non sono ovvi. Inoltre, le piccole tecnologie di analisi dei dati non si prestano al grande volume e alla varietà di contenuti generati attraverso i metodi dei big data.

Per superare queste barriere, sono state sviluppate varie nuove tecnologie, la più popolare è l'Apache Hadoop. Queste tecnologie utilizzano il clustering computing per ingerire informazioni in un sistema di dati, calcolare e analizzare i dati e visualizzare i flussi di dati.

I Big Data hanno trovato un posto fisso in qualsiasi dominio immaginabile e sarebbe sbagliato non parlare delle meraviglie che stanno facendo questi Big Data.

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Concludiamo questo tutorial sui Big Data parlando delle Applicazioni dei Big Data:

Applicazioni dei Big Data

• Sviluppo personale: a un livello più individuale, i big data vengono utilizzati per ottimizzare la salute individuale. Braccialetti e smartwatch utilizzano i dati sul ciclo del sonno, il consumo calorico, i livelli di attività e altro per sviluppare approfondimenti sul miglioramento della salute dell'utente, che si ritrasmettono al singolo utente in modo personalizzato.
• Pubblicità: le società di marketing utilizzano una varietà di punti dati, tra cui GPS, modelli di traffico, monitoraggio dei movimenti oculari, ecc. per determinare quali annunci pubblicitari sono più interessati alle persone, determinando così una strategia di marketing più accurata. Questa è una rottura rispetto alla tradizionale strategia di marketing, in cui il prezzo era "per impressione" dell'annuncio.
• Ottimizzazione della catena di approvvigionamento: i big data svolgono un ruolo importante nell'ottimizzazione del percorso di consegna (una grande preoccupazione per aziende come Amazon ed eBay), in cui i dati sul traffico in tempo reale, il comportamento dei conducenti, ecc. vengono tracciati utilizzando identificatori a radiofrequenza e sistemi GPS, per identificare la strada giusta da intraprendere, a seconda dell'ora del giorno e dell'anno.
• Previsioni meteorologiche: le applicazioni sui telefoni cellulari vengono utilizzate per raccogliere informazioni sui modelli meteorologici, in tempo reale. Utilizzando una combinazione di termometri ambientali, barometri e igrometri, queste app possono generare dati accurati in tempo reale per modelli predittivi, che possono migliorare notevolmente l'accuratezza dei sistemi di previsione meteorologica.
• Costruire infrastrutture per città intelligenti: le città stanno sperimentando sistemi di analisi dei big data per sviluppare infrastrutture per città intelligenti. La California, colpita dalla siccità, ha utilizzato l'analisi dei big data per tenere traccia dell'utilizzo dell'acqua da parte dei consumatori, contribuendo a ridurre l'utilizzo dell'acqua dell'80%. Los Angeles ha ridotto del 16% la congestione del traffico monitorando i segnali stradali in giro per la città.

Ogni anno che passa, i Big Data stanno diventando sempre più grandi e stanno rafforzando le sue prese su ogni dominio. Ci auguriamo che questo tutorial sui Big Data sia stato in grado di aiutarti a capire l'hype dietro la parola "Big Data". Se sei interessato ad approfondire, ci sono numerosi tutorial, corsi e certificazioni sui Big Data che ti faranno andare bene.

Non aspettare oltre, lascia che questo tutorial sui Big Data sia la scintilla di cui hai bisogno per domare la bestia dei big data.

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