Esempi e definizione di Big Data

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Big data è un termine generico che indica set di dati così grandi o complessi che le applicazioni tradizionali di elaborazione dati risultano inadeguate. I Big Data possono includere qualsiasi tipo di informazione, sia strutturata che non strutturata.

Esempi e definizione di Big Data

Grandi set di dati

Big data è un termine generico che indica set di dati così grandi o complessi che le applicazioni tradizionali di elaborazione dati risultano inadeguate. La portata dei big data può essere di qualsiasi dimensione, dai terabyte ai petabyte (mille miliardi di byte) e oltre. In generale, l'ambito dei big data comprende sia tipologie di informazioni strutturate che non strutturate.

I big data si riferiscono all'enorme quantità di informazioni generate da Internet, dai social media e da altre fonti . Si tratta di insiemi di dati le cui dimensioni superano la capacità dei tradizionali strumenti di gestione di database di acquisirli, archiviarli, gestirli e analizzarli efficacemente utilizzando i sistemi standard di gestione di database relazionali (RDBMS).

Si stima che il 98% dei dati mondiali sia stato creato solo negli ultimi due anni.

I dati crescono in modo esponenziale. Infatti, si stima che il 98% dei dati mondiali sia stato creato solo negli ultimi due anni. E se vi state chiedendo che fine abbia fatto il restante 2%, beh, non lo sappiamo nemmeno noi.

Come possiamo far fronte a questa crescita esponenziale? Beh, abbiamo bisogno di un nuovo modello di archiviazione dati che ci permetta di memorizzare tutte le nostre informazioni e poi decidere cosa farne (o meno) in seguito.

Ecco perché la maggior parte delle organizzazioni utilizza servizi di archiviazione cloud come Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) o Microsoft Azure, invece di costruire la propria infrastruttura da zero o utilizzare database relazionali tradizionali come Oracle DBMS o Microsoft SQL Server DBMS, che richiedono il pagamento di costose licenze annuali solo per continuare a memorizzare tutti quei gigabyte e gigabyte di risorse digitali.

Le quattro V dei big data

Le quattro V dei big data sono volume, varietà, velocità e veridicità.

Il volume si riferisce alla quantità di dati elaborati dalla tua azienda. La varietà comprende tutte le tipologie di dati: strutturati (come i fogli di calcolo) e non strutturati (come le immagini). La velocità indica la rapidità con cui le informazioni cambiano nel tempo: se, ad esempio, i dati di vendita di un negozio online cambiano all'incirca ogni ora, è necessario un sistema in grado di gestire tali cambiamenti con sufficiente rapidità da non avere un impatto significativo sulle decisioni aziendali.

Infine, c'è la veridicità, cioè l'accuratezza: quanto è attendibile l'informazione? Se proviene da una fonte esterna, come i social network come Twitter o Facebook, dove chiunque può pubblicare qualsiasi cosa in qualsiasi momento senza previa verifica, potrebbe non essere altrettanto affidabile.

Dati strutturati e non strutturati.

I Big Data possono includere qualsiasi tipo di informazione, sia strutturata che non strutturata.

Esempi di dati strutturati: numeri di previdenza sociale, numeri di carte di credito e numeri di telefono.

Esempi di dati non strutturati: pagine web, e-mail, tweet e altri contenuti dei social media.

La tecnologia dei Big Data può essere utilizzata per analizzare il genoma umano e individuare marcatori genetici di malattie.

La tecnologia dei big data può essere utilizzata per analizzare il genoma umano e individuare marcatori genetici per le malattie. Il sequenziamento del DNA è un esempio di tecnologia dei big data utilizzata nella ricerca medica fin dai suoi esordi nei primi anni 2000. Identificando i singoli geni e le loro varianti, i ricercatori possono individuare i fattori genetici che contribuiscono a malattie come il cancro o il diabete.

Gli studi di associazione genomica (GWAS) impiegano una tecnica chiamata microarray, che consente agli scienziati di analizzare migliaia di campioni contemporaneamente alla ricerca di modelli specifici nei livelli di espressione genica. Questo processo consente loro di identificare varianti genetiche associate a malattie come l'Alzheimer o la schizofrenia; Tuttavia, la maggior parte dei risultati GWAS rimangono inconcludenti, in gran parte perché si basano su campioni di piccole dimensioni (in molti casi, meno di 100 individui).

Con l'aumento del numero di persone che partecipano a questi studi, e soprattutto se tali partecipanti acconsentono a ulteriori test, dovremmo aspettarci tassi di accuratezza crescenti insieme a una maggiore comprensione di come specifici fattori ambientali interagiscono con i nostri geni durante le fasi di sviluppo più avanzate nel percorso di vita.

Utilizzi dei Big Data

Oggigiorno i Big Data trovano molteplici utilizzi, che stanno cambiando il nostro modo di vivere e lavorare.

I big data possono essere utilizzati per migliorare l'assistenza sanitaria, il servizio clienti e l'istruzione . Possono anche aiutare le agenzie di pubblica sicurezza a proteggere meglio le loro comunità e le imprese ad accedere a nuove opportunità, sfruttando i big data per ottimizzare i processi aziendali.

Assistenza sanitaria : medici e infermieri utilizzano le cartelle cliniche dei pazienti per prendere decisioni terapeutiche, ma con così tante informazioni disponibili su ciascun paziente, è difficile trovare ciò di cui hanno bisogno al momento giusto. Grazie agli strumenti di analisi dei big data, i medici avranno accesso a una gamma di informazioni sulla storia clinica dei loro pazienti più ampia che mai, comprese informazioni su eventuali reazioni avverse causate da un farmaco o su possibili interazioni negative tra farmaci (come ad esempio i farmaci per la pressione sanguigna). Questo potrebbe salvare vite umane, perché i medici saprebbero immediatamente quali trattamenti sarebbero più efficaci in base all'esperienza passata, invece di perdere tempo a provare diverse combinazioni fino a trovarne una che funzioni a sufficienza.

Oggi i Big Data hanno molteplici utilizzi di cui forse non sei a conoscenza.

I big data vengono utilizzati in molti modi diversi per analizzare il comportamento umano. Può essere utilizzato per analizzare il modo in cui le persone utilizzano i loro dispositivi mobili, come interagiscono tra loro e persino come spendono i loro soldi.

Ecco alcuni esempi di applicazioni Big Data:

• Analizza i social media per scoprire cosa accade nel mondo che ti circonda di cui potresti non essere a conoscenza (ad esempio, le tendenze nella moda o nella tecnologia).
• Utilizzare sensori e telecamere installati nelle città per monitorare il traffico, in modo che i governi possano pianificare meglio i lavori pubblici o migliorare il trasporto pubblico.

Conclusione

Big data è un termine utilizzato per descrivere le enormi quantità di dati che possiamo raccogliere, analizzare e utilizzare nella nostra vita quotidiana. Queste informazioni possono essere utilizzate per molti scopi diversi, come ad esempio la ricerca di marcatori genetici per malattie o l'analisi dei genomi umani per comprenderne meglio il funzionamento. È importante ricordare che questa tecnologia comporta anche conseguenze negative, come ad esempio preoccupazioni sulla privacy delle persone che hanno accesso ai tuoi dati personali.