Che cosa sono i Big Data: caratteristiche, tipi, vantaggi ed esempi

Ultimamente il termine "Big Data" è stato sotto i riflettori, ma non molte persone sanno cosa siano i big data. Le aziende, le istituzioni governative, gli operatori sanitari (Health Care Provider) e le istituzioni finanziarie e accademiche stanno sfruttando il potere dei Big Data per migliorare le prospettive di business insieme a una migliore esperienza del cliente.

IBM sostiene che le aziende di tutto il mondo generano quasi 2,5 quintilioni di byte di dati al giorno! Quasi il 90% dei dati globali è stato prodotto solo negli ultimi 2 anni.
Quindi sappiamo per certo che oggi i Big Data sono penetrati in quasi tutti i settori e sono una forza trainante dominante dietro il successo di aziende e organizzazioni in tutto il mondo. Ma, a questo punto, è importante sapere cosa sono i big data? Parliamo di big data, caratteristiche dei big data, tipi di big data e molto altro.

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Cosa sono i Big Data? Definizione di Gartner

Secondo Gartner , la definizione di Big Data –

I "big data" sono risorse informative ad alto volume, velocità e varietà che richiedono forme di elaborazione delle informazioni convenienti e innovative per una migliore comprensione e processo decisionale".

Questa definizione risponde chiaramente alla domanda "Cos'è i Big Data?" domanda – I big data si riferiscono a set di dati complessi e di grandi dimensioni che devono essere elaborati e analizzati per scoprire informazioni preziose che possono avvantaggiare aziende e organizzazioni.

Tuttavia, ci sono alcuni principi di base dei Big Data che renderanno ancora più semplice rispondere a cosa sono i Big Data:

• Si riferisce a un'enorme quantità di dati che continua a crescere in modo esponenziale nel tempo.
• È così voluminoso che non può essere elaborato o analizzato utilizzando le tecniche convenzionali di elaborazione dei dati.
• Include data mining, archiviazione dei dati, analisi dei dati, condivisione dei dati e visualizzazione dei dati.
• Il termine è onnicomprensivo che include dati, framework di dati, insieme agli strumenti e alle tecniche utilizzate per elaborare e analizzare i dati.

Tipi di Big Data

Ora che siamo sulla buona strada con i big data, diamo un'occhiata ai tipi di big data:

strutturato

Strutturato è uno dei tipi di big data e per dati strutturati intendiamo i dati che possono essere elaborati, archiviati e recuperati in un formato fisso. Si riferisce a informazioni altamente organizzate che possono essere archiviate in modo semplice e immediato e accessibili da un database tramite semplici algoritmi dei motori di ricerca. Ad esempio, la tabella dei dipendenti in un database aziendale sarà strutturata in modo che i dettagli dei dipendenti, le loro posizioni lavorative, i loro stipendi, ecc., saranno presenti in modo organizzato.

Non strutturato

I dati non strutturati si riferiscono ai dati privi di qualsiasi forma o struttura specifica. Ciò rende molto difficile e dispendioso in termini di tempo elaborare e analizzare i dati non strutturati. L'e-mail è un esempio di dati non strutturati. Strutturati e non strutturati sono due tipi importanti di big data.

Semistrutturato

Il semi strutturato è il terzo tipo di big data. I dati semistrutturati riguardano i dati che contengono entrambi i formati sopra menzionati, ovvero i dati strutturati e non strutturati. Per essere precisi, si riferisce ai dati che, sebbene non siano stati classificati in un particolare repository (database), contengono tuttavia informazioni vitali o tag che segregano i singoli elementi all'interno dei dati. Arriviamo così alla fine dei tipi di dati. Discutiamo le caratteristiche dei dati.

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Caratteristiche dei Big Data

Nel 2001, l'analista di Gartner Doug Laney ha elencato le 3 "V" dei Big Data: varietà, velocità e volume. Parliamo delle caratteristiche dei big data.
Queste caratteristiche, isolatamente, sono sufficienti per sapere cosa sono i big data. Diamo un'occhiata a loro in modo approfondito:

1) Varietà

La varietà di Big Data si riferisce a dati strutturati, non strutturati e semistrutturati raccolti da più fonti. Mentre in passato i dati potevano essere raccolti solo da fogli di calcolo e database, oggi i dati sono disponibili in una vasta gamma di forme come e-mail, PDF, foto, video, audio, post SM e molto altro ancora. La varietà è una delle caratteristiche importanti dei big data.

2) Velocità

La velocità si riferisce essenzialmente alla velocità con cui i dati vengono creati in tempo reale. In una prospettiva più ampia, comprende il tasso di cambiamento, il collegamento dei set di dati in entrata a velocità variabili e le esplosioni di attività.

3) Volume

Il volume è una delle caratteristiche dei big data. Sappiamo già che i Big Data indicano enormi "volumi" di dati che vengono generati quotidianamente da varie fonti come piattaforme di social media, processi aziendali, macchine, reti, interazioni umane, ecc. Una quantità così grande di dati viene archiviata in data warehouse. Si arriva così alla fine delle caratteristiche dei big data.
Ruoli e stipendi dei big data nel settore finanziario

Vantaggi dei Big Data (Caratteristiche)

• Uno dei maggiori vantaggi dei Big Data è l'analisi predittiva. Gli strumenti di analisi dei Big Data possono prevedere i risultati in modo accurato, consentendo alle aziende e alle organizzazioni di prendere decisioni migliori, ottimizzando contemporaneamente le proprie efficienze operative e riducendo i rischi.
• Sfruttando i dati dalle piattaforme dei social media utilizzando gli strumenti di analisi dei Big Data, le aziende di tutto il mondo stanno ottimizzando le proprie strategie di marketing digitale per migliorare l'esperienza complessiva del consumatore. I Big Data forniscono informazioni dettagliate sui punti deboli dei clienti e consentono alle aziende di migliorare i propri prodotti e servizi.
• Essendo accurati, i Big Data combinano dati rilevanti provenienti da più fonti per produrre insight altamente fruibili. Quasi il 43% delle aziende non dispone degli strumenti necessari per filtrare i dati irrilevanti, il che alla fine costa loro milioni di dollari per eliminare i dati utili dalla massa. Gli strumenti Big Data possono aiutare a ridurre questo, facendoti risparmiare tempo e denaro.
• L'analisi dei Big Data potrebbe aiutare le aziende a generare più contatti di vendita, il che significherebbe naturalmente un aumento delle entrate. Le aziende utilizzano gli strumenti di analisi dei Big Data per capire come stanno andando i loro prodotti/servizi sul mercato e come i clienti stanno rispondendo loro. Così, possono capire meglio dove investire tempo e denaro.
• Con le informazioni sui Big Data, puoi sempre essere un passo avanti rispetto ai tuoi concorrenti. Puoi esaminare il mercato per sapere che tipo di promozioni e offerte stanno fornendo i tuoi rivali, quindi puoi proporre offerte migliori per i tuoi clienti. Inoltre, le informazioni dettagliate sui Big Data ti consentono di apprendere il comportamento dei clienti per comprendere le tendenze dei clienti e fornire loro un'esperienza altamente "personalizzata".

Chi usa i Big Data? 5 Applicazioni

Le persone che utilizzano i Big Data lo sanno meglio, cosa sono i Big Data. Diamo un'occhiata ad alcuni di questi settori:

1) Sanità

I Big Data hanno già iniziato a creare un'enorme differenza nel settore sanitario. Con l'aiuto dell'analisi predittiva, i professionisti medici e gli operatori sanitari sono ora in grado di fornire servizi sanitari personalizzati ai singoli pazienti. Oltre a questo, i dispositivi indossabili per il fitness, la telemedicina, il monitoraggio remoto, tutti alimentati da Big Data e AI, stanno aiutando a cambiare la vita in meglio.

2) Accademia

I Big Data stanno anche aiutando a migliorare l'istruzione oggi. L'istruzione non è più limitata ai limiti fisici della classe: ci sono numerosi corsi di formazione online da cui imparare. Le istituzioni accademiche stanno investendo in corsi digitali basati sulle tecnologie dei Big Data per aiutare lo sviluppo a tutto tondo degli studenti in erba.

3) Bancario

Il settore bancario si affida ai Big Data per il rilevamento delle frodi. Gli strumenti Big Data possono rilevare efficacemente atti fraudolenti in tempo reale come uso improprio di carte di credito/debito, archiviazione di tracce di ispezione, alterazione errata delle statistiche dei clienti, ecc.

4) Produzione

Secondo il TCS Global Trend Study, il vantaggio più significativo dei Big Data nella produzione è il miglioramento delle strategie di fornitura e della qualità del prodotto. Nel settore manifatturiero, i Big Data aiutano a creare un'infrastruttura trasparente, prevedendo così incertezze e incompetenze che possono influire negativamente sul business.

5) IT

Tra i maggiori utilizzatori di Big Data, le aziende IT di tutto il mondo utilizzano i Big Data per ottimizzarne il funzionamento, migliorare la produttività dei dipendenti e ridurre al minimo i rischi nelle operazioni aziendali. Combinando le tecnologie Big Data con ML e AI, il settore IT alimenta continuamente l'innovazione per trovare soluzioni anche per i problemi più complessi.
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6. Vendita al dettaglio

I Big Data hanno cambiato il modo di lavorare nei tradizionali negozi fisici. Nel corso degli anni, i rivenditori hanno raccolto grandi quantità di dati da indagini demografiche locali, scanner POS, RFID, carte fedeltà dei clienti, inventario dei negozi e così via. Ora hanno iniziato a sfruttare questi dati per creare customer experience personalizzate, aumentare le vendite, aumentare i ricavi e fornire un servizio clienti eccezionale.

I rivenditori utilizzano anche sensori intelligenti e Wi-Fi per monitorare, tra le altre cose, il movimento dei clienti, i corridoi più frequentati, per quanto tempo i clienti indugiano nei corridoi. Raccolgono anche i dati dei social media per capire cosa dicono i clienti sul loro marchio, i loro servizi e modificano di conseguenza il design del prodotto e le strategie di marketing.

7. Trasporto

Big Data Analytics ha un valore immenso per il settore dei trasporti. Nei paesi di tutto il mondo, le società di trasporto sia private che governative utilizzano le tecnologie Big Data per ottimizzare la pianificazione del percorso, controllare il traffico, gestire la congestione stradale e migliorare i servizi. Inoltre, i servizi di trasporto utilizzano i Big Data anche per la gestione dei ricavi, promuovere l'innovazione tecnologica, migliorare la logistica e, naturalmente, per avere il sopravvento sul mercato.

Casi di studio sui Big Data

1. Walmart

Walmart sfrutta Big Data e Data Mining per creare consigli personalizzati sui prodotti per i propri clienti. Con l'aiuto di queste due tecnologie emergenti, Walmart può scoprire modelli preziosi che mostrano i prodotti acquistati più di frequente, i prodotti più popolari e persino i pacchetti di prodotti più popolari (prodotti che si completano a vicenda e di solito vengono acquistati insieme).

Sulla base di queste informazioni, Walmart crea raccomandazioni attraenti e personalizzate per i singoli utenti. Implementando in modo efficace le tecniche di Data Mining, il gigante della vendita al dettaglio ha aumentato con successo i tassi di conversione e migliorato notevolmente il proprio servizio clienti. Inoltre, Walmart utilizza le tecnologie Hadoop e NoSQL per consentire ai clienti di accedere in tempo reale ai dati accumulati da fonti disparate.

2. American Express

Il gigante delle carte di credito sfrutta enormi volumi di dati dei clienti per identificare indicatori che potrebbero rappresentare la fedeltà degli utenti. Utilizza inoltre i Big Data per creare modelli predittivi avanzati per l'analisi delle transazioni storiche insieme a 115 diverse variabili per prevedere il potenziale abbandono dei clienti. Grazie alle soluzioni e agli strumenti Big Data, American Express è in grado di identificare il 24% dei conti che molto probabilmente chiuderanno nei prossimi quattro-cinque mesi.

3. General Electric

Nelle parole di Jeff Immelt, Presidente di General Electric, negli ultimi anni GE è riuscita a riunire il meglio di entrambi i mondi: " il mondo fisico e quello analitico ". GE utilizza a fondo i Big Data. Ogni macchina operante sotto General Electric genera dati su come funzionano. Il team di analisi di GE elabora quindi queste enormi quantità di dati per estrarne informazioni rilevanti e riprogettare di conseguenza le macchine e le loro operazioni.

Oggi l'azienda si è resa conto che anche piccoli miglioramenti, non importa quanto piccoli, svolgono un ruolo cruciale nell'infrastruttura aziendale. Secondo le statistiche di GE, i Big Data hanno il potenziale per aumentare la produttività dell'1,5% negli Stati Uniti, che compilati in un arco di 20 anni potrebbero aumentare il reddito nazionale medio di un incredibile 30%!

4. Uber

Uber è uno dei principali fornitori di servizi di taxi al mondo. Sfrutta i dati dei clienti per tracciare e identificare i servizi più popolari e utilizzati dagli utenti. Una volta raccolti questi dati, Uber utilizza l'analisi dei dati per analizzare i modelli di utilizzo dei clienti e determinare quali servizi dovrebbero ricevere maggiore enfasi e importanza.

Oltre a questo, Uber utilizza i Big Data in un altro modo unico. Uber studia da vicino la domanda e l'offerta dei suoi servizi e modifica di conseguenza le tariffe dei taxi. È il meccanismo di aumento dei prezzi che funziona in questo modo: supponiamo che quando sei di fretta e devi prenotare un taxi da un luogo affollato, Uber ti addebiterà il doppio dell'importo normale!

5. Netflix

Netflix è una delle piattaforme di streaming di contenuti video online on-demand più popolari utilizzate da persone in tutto il mondo. Netflix è uno dei principali sostenitori del motore di raccomandazione. Raccoglie i dati dei clienti per comprendere le esigenze, le preferenze e i modelli di gusto specifici degli utenti. Quindi utilizza questi dati per prevedere cosa apprezzeranno i singoli utenti e creare elenchi di consigli di contenuto personalizzati per loro.

Oggi, Netflix è diventato così vasto che sta persino creando contenuti unici per gli utenti. I dati sono l'ingrediente segreto che alimenta sia i motori di raccomandazione che le nuove decisioni sui contenuti. I punti dati più importanti utilizzati da Netflix includono i titoli che gli utenti guardano, le valutazioni degli utenti, i generi preferiti e la frequenza con cui gli utenti interrompono la riproduzione, solo per citarne alcuni. Hadoop, Hive e Pig sono i tre componenti principali della struttura dati utilizzata da Netflix.

6. Procter e gioco d'azzardo

Procter & Gamble è stato intorno a noi per secoli ormai. Tuttavia, nonostante sia una "vecchia" azienda, P&G non è affatto lontana dalla vecchia a modo suo. Riconoscendo il potenziale dei Big Data, P&G ha iniziato a implementare strumenti e tecnologie per Big Data in ciascuna delle sue unità aziendali in tutto il mondo. L'obiettivo principale dell'azienda dietro l'utilizzo dei Big Data era quello di utilizzare informazioni in tempo reale per guidare un processo decisionale più intelligente.

Per raggiungere questo obiettivo, P&G ha iniziato a raccogliere grandi quantità di dati strutturati e non strutturati su ricerca e sviluppo, catena di approvvigionamento, operazioni a contatto con i clienti e interazioni con i clienti, sia da archivi aziendali che da fonti online. Il marchio globale ha persino sviluppato sistemi e processi Big Data per consentire ai manager di accedere ai dati e alle analisi del settore più recenti.

7. Agenzia delle Entrate

Sì, anche le agenzie governative non evitano di utilizzare i Big Data. L' Internal Revenue Service degli Stati Uniti utilizza attivamente i Big Data per prevenire il furto di identità, le frodi e i pagamenti intempestivi (persone che dovrebbero pagare le tasse ma non le pagano in tempo).

L'IRS sfrutta anche la potenza dei Big Data per garantire e far rispettare le norme e le leggi fiscali. A partire da ora, l'IRS ha evitato con successo frodi e truffe che coinvolgono miliardi di dollari, soprattutto nel caso di furto di identità. Negli ultimi tre anni ha anche recuperato oltre 2 miliardi di dollari.

Avvolgendo

Ci auguriamo di essere stati in grado di rispondere alla domanda "Che cosa sono i Big Data?" domanda abbastanza chiaramente. Ci auguriamo che tu abbia compreso i tipi di big data, le caratteristiche dei big data, i casi d'uso, ecc.

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