Big Data: cos'è e perché è importante?
Pubblicato: 2018-02-05Se sei un principiante assoluto nel mondo dei Big Data , il termine stesso potrebbe essere leggermente confuso. Prima di passare ai tecnicismi, poniamoci due domande essenziali:
Quanto grande?
Quali dati?
La risposta alla prima domanda non è fissa: sarebbe cambiata quando avresti completato la lettura di questa riga. Per quanto ne sappiamo, quando avrai letto l'articolo, la quantità totale di dati nel mondo sarebbe aumentata di parecchio. Secondo IBM , creiamo circa 2,5 quintilioni di byte di dati al giorno – Per mettere le cose in prospettiva, questa è la capacità di cui avrai bisogno per contenere circa 530.000.000 di brani MP3. Guarda di nuovo quel numero, ci sono molti zeri lì dentro.
Ora, parliamo del "cosa" . Che dati sono questi?
È quasi come la famosa canzone dei Police, che suona qualcosa come...
"Ogni respiro che fai, ogni mossa che fai, ogni legame che spezzi, ogni passo che fai, ti osserverò."
Ed è quello che stanno facendo. Con loro, intendiamo semplicemente coloro che sono incaricati di raccogliere questi dati. Tutto ciò che fai su Internet si aggiunge a questa colossale montagna di dati. I tuoi post su Facebook, i tweet, le storie di Snapchat e tutto ciò che i bambini usano in questi giorni sono solo mattoni nell'enorme muro dei Big Data .
Guarda il video di Youtube.
Quindi, per rispondere alla tua seconda domanda, i dati in questione sono gli stessi dati che stai producendo ogni momento che passa. Ogni volta che prenoti un taxi, ordini cibo online o fai anche una ricerca su Google molto semplice, tutto va in cima al mucchio. Tutto viene raccolto. Questo è ciò che rende questi big data, più grandi, ogni minuto che passa.
Ora che hai il controllo della situazione, tuffiamoci un po' più a fondo nell'oceano dei Big Data . Inoltre, esamineremo perché esattamente i Big Data contano così tanto e chi ne traggono vantaggio ?
Sommario
Cosa sono i Big Data ?
Ormai è chiaro che i Big Data sono solo un volume estremamente grande di dati, sia strutturati che non strutturati, raccolti attraverso una varietà di fonti e in una varietà di formati. Per motivi di definizione formale, puoi dare un'occhiata a come IBM definisce " Big Data ":
Secondo i data scientist di IBM, i Big Data possono essere tipicamente caratterizzati da 4 V: Volume, Varietà, Velocità e Veracità.
Volume
Molto semplicemente, il volume significa quanto sono "grandi" i Big Data . Come abbiamo detto prima, non esiste un numero specifico, è in continuo aumento.
Varietà
I dati di cui stiamo parlando provengono da diverse fonti, quindi sono in numerosi formati. Stiamo parlando di dati sotto forma di audio, video, pdf, e-mail e altro ancora! La maggior parte di questi dati non è strutturata, il che implica che non si può ricavarne molto senso senza uno studio adeguato.
Velocità
Il flusso di Big Data dalla varietà di fonti di cui abbiamo discusso sopra è enorme e senza fine. Come abbiamo detto, nel momento in cui avrai letto questo articolo, la quantità di Big Data nel mondo sarebbe aumentata drasticamente. Se non ci credi, ascolta i ragazzi di IBM che affermano che entro il 2020 ci saranno 5.200 GB di dati per ogni persona sulla Terra. Sì, parliamo di velocità!
Verità
La veridicità nel contesto dei Big Data si riferisce semplicemente ai rumori e alle anomalie presenti nei dati. Quando si tratta di Big Data , la veridicità è una delle maggiori sfide che gli analisti di dati devono affrontare.
Ormai è chiaro che ci sono molti dati intorno a noi, quasi troppi per pensarci! Dare un senso a questi dati è di per sé un compito arduo. Per questo, disponiamo di analisti di dati, il cuore e l'anima del team di analisi di qualsiasi organizzazione, ma in che modo le aziende utilizzano esattamente i dati per potenziare le proprie operazioni? Vediamo.
I Big Data contano, ma perché?
Le organizzazioni che prima dovevano fare affidamento sui dati raccolti attraverso fogli di calcolo arcaici ora hanno accesso a tonnellate di dati sui loro clienti. Dati che possono essere utilizzati per rivedere la propria attività e realizzare profitti come mai prima d'ora.
Guarda il video di Youtube.
Sherlock Holmes mette bene le cose -
"È un errore capitale teorizzare prima di avere i dati!"
E oggi, le aziende HANNO dati, moltissimi. Ma come li aiuta esattamente?
Esaminando attentamente i dati disponibili, le organizzazioni eseguono i seguenti tipi di analisi complesse per raccogliere informazioni utili e ottenere risultati migliori sul mercato:
Ascolto sociale
Dà alle organizzazioni il potere di conoscere il feedback in tempo reale dei loro consumatori. I giorni dei sondaggi o dei sondaggi sono ormai lontani: l'analisi del sentiment fornisce un feedback molto più completo e attuabile. Strumenti come HootSuite, TweetReach, Klout e BuzzSumo sono solo alcuni esempi di strumenti di ascolto sociale che aiutano le organizzazioni a rimanere un passo avanti conoscendo ciò che i consumatori hanno da dire, i loro sentimenti e il feedback.
Analisi comparativa
Grazie ai Big Data , le organizzazioni possono ora confrontare i loro prodotti, servizi e l'immagine complessiva del marchio con la concorrenza esaminando le metriche del comportamento degli utenti in tempo reale.
Analisi di marketing
Questo aiuta le organizzazioni a promuovere nuovi prodotti e servizi al pubblico di destinazione in un modo molto più informato e innovativo. Esistono vari strumenti sofisticati dedicati all'analisi di marketing che aiutano le organizzazioni a tenere d'occhio il modo in cui il loro prodotto viene ricevuto sul mercato. Alcuni strumenti comuni per questo includono – Marketing Evolution, Predictive Modeling, Lattice Engines – che mirano tutti a migliorare il ROI dell'organizzazione sfruttando i Big Data.
Targeting
Utilizzando questo flusso di analisi dei Big Data , le organizzazioni possono immergersi nell'attività sui social media su qualsiasi argomento, sulla base di una varietà di fonti, il tutto in tempo reale. Ad esempio, supponiamo che tu voglia rivolgerti a gruppi di clienti specifici e fornire loro offerte speciali esclusive: puoi farlo ora, utilizzando i Big Data . È una situazione vantaggiosa per tutti sia per l'organizzazione che per i clienti. Gli stessi strumenti discussi in Social Listening possono essere utilizzati anche per questo scopo.
Soddisfazione del cliente
Le organizzazioni possono aumentare il coinvolgimento dei clienti in molti modi analizzando i Big Data da una moltitudine di fonti. Inoltre, utilizzando queste metriche, sono in grado di capire ed eventualmente appianare eventuali problemi dei potenziali clienti che potrebbero diventare virali, preservando la fedeltà al marchio e migliorando il servizio clienti, allo stesso tempo.
Chi usa i Big Data : applicazioni del mondo reale
Si può affermare con certezza che nessun settore di attività oggi non è toccato dalla magia dei Big Data . Dalle banche, all'assistenza sanitaria, ai social media, all'istruzione, fino ai settori governativi - l'elenco può continuare - tutti stanno facendo del loro meglio per dare un senso ai dati a portata di mano e superare la concorrenza.
Vediamo alcune grandi industrie che sono interessate dal colosso dei Big Data:
Fornitori di servizi sanitari
Il più grande gruppo sanitario asiatico, gli ospedali Apollo, utilizza Big Data e analisi per controllare le HAI (infezioni acquisite in ospedale).
Formazione scolastica
I big data sono usati in modo abbastanza estensivo per migliorare l'istruzione superiore . Prendi l'esempio dell'Università della Tasmania. Ha implementato un sistema di gestione che tiene traccia di cose come l'ora in cui uno studente accede al sistema, il tempo trascorso su diverse pagine del sistema e persino il progresso generale dello studente.
Operazioni di governo
I Big Data hanno una vasta gamma di applicazioni nelle operazioni e nei servizi governativi. Includono l'esplorazione energetica, il rilevamento delle frodi, la protezione ambientale, l'analisi finanziaria e la ricerca relativa alla salute.
Possiamo andare avanti all'infinito su ogni singolo settore, ma pensiamo che tu abbia capito l'essenza. L'analisi dei Big Data viene utilizzata ovunque sia possibile. E francamente, non esiste dominio che non possa utilizzare un po' di analisi dei dati per migliorare le proprie operazioni. Perché alla fine della giornata, i dati sono tutto ciò che c'è e tutto ciò che ci sarà mai.
Per concludere...
È sicuro affermare che i Big Data non sono solo una moda passeggera, sono una rivoluzione. È sempre meglio stare all'erta quando sei nel mezzo di una rivoluzione, o rimarrai indietro prima che tu te ne accorga. Ciò che distingue una particolare organizzazione dalle altre è il modo in cui gestisce i propri dati. Detto questo, è giusto concludere dicendo che la domanda di data scientist di buona qualità è, e continuerà, ad aumentare.
Quindi, allaccia le cinture finché puoi e inizia a esplorare il folle ma geniale mondo dei Big Data !
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