Cosa sono i Big Data?
La costante evoluzione degli strumenti digitali a nostra disposizione ci porta a generare sempre più dati. In passato, la quantità di informazioni generate ci dava la possibilità di quantificare, analizzare e archiviare i dati in modo relativamente semplice con strumenti classici. Oggi è necessario archiviare volumi elevati di dati ed elaborarli rapidamente, spesso in tempo reale, per poterli utilizzare in modo efficace. I progetti Big Data richiedono architetture e infrastrutture pensate per questo utilizzo. Il Cloud computing è la soluzione ideale per rispondere a queste esigenze.
Definizione di Big Data
Con l’espressione Big Data (in italiano “megadati”) ci si riferisce a volumi di dati molto elevati. Molte delle nostre azioni quotidiane generano dati; allo stesso modo, quando utilizziamo un'applicazione o un sito Web, utilizziamo quantità di dati significative. Tale quantità è semplicemente impossibile da trattare per una persona o per uno strumento di analisi tradizionale. Per automatizzare la raccolta e l'elaborazione di questi dati, le aziende private, le amministrazioni pubbliche, i social network, le applicazioni mobili, gli istituti di ricerca e altre organizzazioni realizzano progetti Big Data.
Sono quindi apparsi nuovi strumenti che permettono l'archiviazione e la gestione distribuita di questi dati: Hadoop, Apache Spark, Kafka, Flink, MongoDB, ecc. Lo scopo dei Big Data è di sfruttare al massimo dei dati che, se gestiti individualmente, non hanno valore. La comparsa di questi strumenti e utilizzi ha fatto nascere nuove professioni: data analyst, data engineer, data scientist, consulenti specializzati nei Big Data, ecc. Il ruolo di queste figure professionali è quello di accompagnare le aziende a livello operativo.
I Big Data attraverso le 4 V
Per capire meglio cosa sono i Big Data, è necessario descriverne i 3 aspetti fondamentali: volume, velocità e varietà. Un quarto aspetto è importante quando si parla di trattamento di un grande volume di dati: la veridicità.
- Volume
Ogni azienda o organizzazione genera informazioni. La molteplicità delle fonti di dati e la necessità di quantificarle e gestirle richiede di archiviare volumi di informazioni sempre più elevati. Sebbene la maggior parte dei dati raccolti sia di scarsa qualità, la loro strutturazione e il loro incrocio li rendono preziosi.
L'infrastruttura utilizzata nell'ambito di un progetto Big Data deve quindi disporre di uno spazio di archiviazione molto ampio per far fronte all'afflusso di dati, il cui aumento può essere esponenziale man mano che il progetto si evolve.
- Velocità
Le informazioni salvate possono presto diventare obsolete se non vengono trattate entro i termini previsti. La velocità di raccolta e di trattamento dei dati è un elemento fondamentale e, di conseguenza, richiede strumenti di analisi in tempo reale. Gli strumenti tradizionali sono in grado di gestire flussi di informazioni a distanza e con possibilità di incrocio molto basse. I nuovi strumenti Big Data propongono quindi metodi di analisi e trattamento con prestazioni elevate per permettere di non perdere la “freschezza” dell'informazione.
- Varietà
Più variano le fonti d’informazione, maggiore sarà la qualità dell’analisi che ne risulterà. Questa varietà fa sì che le risorse raccolte abbiano diversi formati: dati spaziali, temporali, transazionali e dati estratti dal proprio contesto (audio, video e testo). L'importanza dell'elaborazione dei Big Data dipende dalla capacità di incrociare questi dati per trarne vantaggio: miglioramento di un prodotto, evoluzione di un servizio, analisi della clientela o previsione di azioni future.
-
Veridicità
Oltre al modo in cui questi grandi volumi di dati sono archiviati e alla velocità con cui sono trattati, sorge un'altra domanda: la loro esattezza.
L'elaborazione dei dati nell'ambito dei Big Data è un'operazione costosa che comporta vere e proprie sfide per il futuro di un'azienda. Se i dati utilizzati sono falsi o inesatti, lo sarà anche il risultato dell’analisi di tali dati, portando a decisioni che non riflettono la realtà.
Le diverse modalità di utilizzo dei Big Data
- Sviluppare prodotti
Grazie all’analisi predittiva e alla visualizzazione, l’elaborazione dei dati relativi a un prodotto permette di capire meglio le esigenze dei clienti e come rispondervi. Il miglioramento dei prodotti attuali e lo sviluppo di quelli nuovi avvengono in un modo il più possibile vicino alla realtà.
- Effettuare la manutenzione predittiva
Anticipare l’obsolescenza dell’hardware e prevedere guasti meccanici sono sfide importanti: utilizzare le analisi predittive può contribuire alla sostituzione di una macchina alla fine del ciclo di vita o prossima al guasto, comportando un risparmio notevole a livello aziendale.
- Prevedere le esigenze future
Prevedere quali saranno le esigenze nei prossimi anni è una sfida aleatoria. I Big Data contribuiscono offrendo la possibilità di prevedere, grazie a dati affidabili, le strategie da adottare nel breve, medio o lungo termine. E’ uno strumento importante per favorire il processo decisionale.
- Far fronte alle frodi
A causa delle loro dimensioni, le medie e le grandi imprese devono far fronte a tentativi di frode sempre più complessi. Queste frodi, difficili da individuare perché annidate in flussi di dati digitali, sono il risultato di schemi e manipolazioni ricorrenti che è possibile rilevare. L’analisi dei comportamenti sospetti consente quindi di essere più vigili e di intervenire contro questi tentativi di frode.
- Preparare i dati per il Machine Learning
L’intelligenza artificiale ha bisogno di dati per il proprio apprendimento automatico. In teoria, più dati ci sono, più accurato sarà il risultato dell’apprendimento. I Big Data permettono di pulire, qualificare e strutturare i dati che alimentano gli algoritmi del Machine Learning.
Tecnologie Big Data
- Apache Hadoop
È un framework open source che consente di utilizzare enormi volumi di dati grazie ad applicazioni. Hadoop è in grado di archiviare petabyte - grandi volumi - di informazioni, distribuendole attraverso i diversi nodi di un cluster. I dati possono essere richiesti in modo efficace tramite l'architettura MapReduce.
Questo software, che agisce come archivio di dati e permette di valorizzarli, si occupa dei guasti hardware che possono verificarsi in parte dell'infrastruttura. In questo modo, non si verificano perdite di dati o interruzioni dell’attività.
- Apache Spark
Un altro framework dedicato ai Big Data è Spark, utilizzato per il trattamento dei dati statici o in tempo reale. La sua architettura di dati lo rende più rapido (tempo di elaborazione ridotto) rispetto a MapReduce, il sistema di trattamento di Hadoop. Non disponendo di una funzione di archiviazione delle informazioni distribuite, Spark può essere utilizzato insieme a Hadoop per la valorizzazione dei dati o con soluzioni di object storage S3.
- MongoDB
Il grande volume di dati legato ai Big Data richiede di allontanarsi dal funzionamento tradizionale dei database relazionali strutturati. Per questo motivo è stato creato MongoDB, un sistema di gestione dei database distribuiti NoSQL. Ridefinendo il modo di integrare e utilizzare i dati, questo sistema risponde perfettamente all'esigenza di elaborare rapidamente le informazioni nell'ambito di un progetto Big Data.
- Python
Considerato il linguaggio più utilizzato nel Machine Learning, Python è ideale per la tua soluzione Big Data. Molto popolare e compatibile con la maggior parte dei sistemi operativi, Python viene scelto da sviluppatori e data scientist per il suo semplice utilizzo e il risparmio di tempo nella creazione di algoritmi. Esistono numerose librerie che permettono di facilitare il lavoro degli sviluppatori nei settori informatici di data science, data analysis, data management, ecc.
Scopri le soluzioni Big Data e Cloud per tutti i tuoi progetti su larga scala:
I Big Data al centro della trasformazione digitale
Le fonti di dati non strutturate sono di molteplici tipi (attività Web, smart objects, abitudini di consumo, CRM, ecc.). Una strategia di marketing digitale consente alle aziende di utilizzare i dati a fini analitici per trarre vantaggio da questi dati grezzi. Un data analyst può interpretare i dati disponibili e partecipare al processo decisionale, ad esempio a livello di rapporto con i clienti o di analisi dei clienti. Modellare un'architettura Big Data e integrarla nella tua trasformazione digitale utilizzando soluzioni di analisi dei dati contribuisce al processo decisionale.
Intelligenza Artificiale e Big Data
Per formarsi, l'intelligenza artificiale ha bisogno, proprio come l'essere umano, di nutrirsi di informazioni. Maggiore è la quantità di dati disponibili per l'apprendimento, maggiore sarà l'efficienza dell'IA. Per poter essere utilizzate dall’algoritmo della macchina, possono essere necessarie grandi masse di dati provenienti da fonti diverse.