Big Data
I big data si riferiscono a grandi e diverse serie di informazioni che crescono a tassi sempre crescenti. Comprende il volume delle informazioni, la velocità o la velocità con cui vengono create e raccolte e la varietà o la portata dei punti dati coperti. I big data spesso provengono da più fonti e arrivano in più formati.
Come funzionano i Big Data
I big data possono essere classificati come non strutturati o strutturati. I dati strutturati consistono in informazioni già gestite dall'organizzazione in database e fogli di calcolo; è spesso di natura numerica. I dati non strutturati sono informazioni che non sono organizzate e non rientrano in un modello o formato predeterminato. Include i dati raccolti da fonti di social media, che aiutano le istituzioni a raccogliere informazioni sulle esigenze dei clienti.
Tre V caratterizzano tradizionalmente i big data: il volume (quantità) di dati, la velocità (velocità) alla quale vengono raccolti e la varietà delle informazioni.
I big data possono essere raccolti da commenti condivisi pubblicamente su social network e siti Web, raccolti volontariamente da dispositivi elettronici e app personali, attraverso questionari, acquisti di prodotti e check-in elettronici. La presenza di sensori e altri ingressi nei dispositivi intelligenti consente di raccogliere dati in un ampio spettro di situazioni e circostanze.
I big data vengono spesso archiviati in database di computer e analizzati utilizzando software appositamente progettato per gestire set di dati complessi e di grandi dimensioni. Molte società SaaS (software-as-a-service) sono specializzate nella gestione di questo tipo di dati complessi.
Gli usi dei big data
Gli analisti di dati esaminano la relazione tra diversi tipi di dati, come i dati demografici e la cronologia degli acquisti, per determinare se esiste una correlazione. Tali valutazioni possono essere eseguite internamente all'interno di un'azienda o esternamente da una terza parte che si concentra sull'elaborazione di big data in formati digeribili. Le aziende utilizzano spesso la valutazione dei big data da parte di tali esperti per trasformarli in informazioni fruibili.
Quasi tutti i dipartimenti di un'azienda possono utilizzare i risultati dell'analisi dei dati, dalle risorse umane e dalla tecnologia al marketing e alle vendite. L'obiettivo dei big data è aumentare la velocità con cui i prodotti arrivano sul mercato, ridurre la quantità di tempo e risorse necessarie per ottenere l'adozione del mercato, indirizzare il pubblico e garantire che i clienti rimangano soddisfatti.
Key Takeaways
- I big data sono una grande quantità di informazioni diverse che arrivano in volumi crescenti e con velocità sempre più elevate.
- I big data possono essere strutturati (spesso numerici, facilmente formattati e memorizzati) o non strutturati (più in formato libero, meno quantificabili).
- Quasi tutti i dipartimenti di un'azienda possono utilizzare i risultati dell'analisi dei big data, ma gestirne il disordine e il rumore può comportare problemi.
Vantaggi e svantaggi dei Big Data
L'aumento della quantità di dati disponibili presenta sia opportunità che problemi.
In generale, avere più dati sui propri clienti (e potenziali clienti) dovrebbe consentire alle aziende di adattare meglio i propri prodotti e gli sforzi di marketing al fine di creare il massimo livello di soddisfazione e ripetere le attività. Le aziende in grado di raccogliere una grande mole di dati hanno la possibilità di condurre analisi più approfondite e approfondite.
Mentre una migliore analisi è positiva, i big data possono anche creare sovraccarico e rumore. Le aziende devono essere in grado di gestire grandi volumi di dati, determinando nel contempo quali dati rappresentano segnali rispetto al rumore. Determinare ciò che rende rilevanti i dati diventa un fattore chiave.
Inoltre, la natura e il formato dei dati possono richiedere un trattamento speciale prima che vengano applicati. I dati strutturati, costituiti da valori numerici, possono essere facilmente archiviati e ordinati. I dati non strutturati, come e-mail, video e documenti di testo, potrebbero richiedere l'applicazione di tecniche più sofisticate prima che diventino utili.
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