Big data: cosa sono, come vengono usati, esempi, lavoro

Scopri cosa sono i Big Data, come funzionano, in quali settori vengono utilizzati, gli strumenti e quali sono le principali figure lavorative.

Cosa sono i Big Data

I Big Data sono grandi volumi di dati complessi, strutturati e difficili da gestire con gli strumenti tradizionali di gestione dei dati.

Questi dati possono provenire da diverse fonti, come sensori, dispositivi mobili, social media, transazioni finanziarie e altro ancora. Possono essere testi, immagini, video dati provenienti dai social, iot ecc…

Le principali differenze tra i diversi tipi di dati nel Big Data riguardano la struttura, la complessità e le modalità di gestione e analisi.

In base alla struttura possiamo classificare i Big Data come segue:

• Dati Strutturati
• Dati non strutturati
• Dati semi strutturati

Dati strutturati

I dati strutturati sono dati che vengono classificati secondo uno schema definito. Alcuni esempi di dati strutturati possono essere i dati inseriti nelle schede prodotto, ricette, eventi.

Vengono utilizzati in siti web informativi o in e-commerce. Sono molto utili per migliorare l’indicizzazione dei sito web.

Dati non strutturati

I dati non strutturati sono invece dati non organizzati che non seguono uno schema fisso. Sono molto più difficili da analizzare ma sono un’ottima fonte di informazioni.

Alcuni esempi di dati non strutturati possono essere immagini, testi, video, file audio ecc.

I dati non strutturati possono essere utilizzati ad esempio nell’analisi dei social media e nel marketing per creare delle campagne ad individuare il cliente tipo.

Dati semistrutturati

I dati semistrutturati sono dati una combinazione di dati strutturati e non strutturati. Hanno alcune proprietà di organizzazione anche se non seguono uno schema rigido.

Sono abbastanza difficili da analizzare a causa della loro struttura mista ma sono molto utili per indentificare tendenze e personalizzare le esperienze dei clienti.

Un esempio di dati semistrutturati può essere un post sui social che contiene informazioni strutturate ma anche immagini e video. Ci sono diversi strumenti per analizzare questi dati tra cui l’intelligenza artificiale.

Come possono essere utilizzati i Big Data

l big data ha numerosi possono essere utilizzati in diversi settori. La loro analisi infatti viene utilizzata per raggiungere i diversi obbiettivi delle aziende. Tra questi troviamo:

• Analisi dei dati di mercato: consente di identificare tendenze, comportamenti dei consumatori e opportunità di business utilizzando dati di grandi dimensioni provenienti da fonti diverse.
• Raccomandazioni personalizzate: utilizzano algoritmi di machine learning per analizzare i dati degli utenti e fornire suggerimenti personalizzati su prodotti, contenuti o servizi.
• Maintenance predictive: L’analisi dei dati può aiutare a prevedere guasti e problemi tecnici in macchinari e infrastrutture, consentendo di pianificare la manutenzione preventiva e ridurre i tempi di inattività.
• Analisi del traffico e delle reti: L’analisi del traffico e delle reti consente di monitorare, ottimizzare e garantire la sicurezza delle reti informatiche e dei flussi di dati.
• Analisi dei social media: L’analisi dei dati provenienti dai social media permette di comprendere le opinioni, le tendenze e le interazioni degli utenti per fini di marketing e strategie aziendali.

Tecnologie e strumenti

I Big Data richiede l’utilizzo di una serie di tecnologie e strumenti per la gestione, l’elaborazione e l’analisi dei grandi volumi di dati. Alcuni degli strumenti e delle tecnologie comunemente utilizzate nel Big Data includono:

• Hadoop: framework open-source che consente di archiviare e analizzare grandi quantità di dati distribuiti su cluster di computer.
• Apache Spark: framework di elaborazione parallela che permette di eseguire analisi di dati in tempo reale su dataset di grandi dimensioni.
• NoSQL databases: MongoDB, Cassandra e HBase, sono progettati per gestire dati non strutturati o semi-strutturati, tipici del Big Data.
• Data warehouses: sistemi di archiviazione e gestione dei dati che consentono l’analisi e il recupero di informazioni da grandi quantità di dati.
• Data lakes: architetture di archiviazione che permettono di memorizzare grandi quantità di dati in modo flessibile e scalabile, senza la necessità di definire uno schema rigido in anticipo.
• Data visualization tools: gli strumenti di visualizzazione dei dati, come Tableau e Power BI, consentono di creare grafici, dashboard e rappresentazioni visive dei dati per facilitare la comprensione e l’interpretazione.

Chi lavora nei Big Data

Nel settore del Big Data sono coinvolte diverse figure professionali, ognuna con competenze specifiche.

Di seguito alcune figure coinvolte nell’analisi ed utilizzo dei big data.

• Data Scientist: il data scientist è responsabile dell’analisi dei dati, dell’applicazione di modelli statistici e algoritmi di machine learning per estrarre informazioni significative dai dati e trarre conclusioni.
• Data Engineer: il data engineer si occupa di progettare, sviluppare e gestire l’infrastruttura tecnica necessaria per la raccolta, l’archiviazione e l’elaborazione dei dati, garantendo la loro qualità e integrità.
• Data Analyst: Il data analyst si concentra sull’analisi dei dati esistenti per identificare pattern, tendenze e fornire insight utili per prendere decisioni basate sui dati.
• Machine Learning Engineer: il machine learning engineer sviluppa e implementa algoritmi di machine learning per creare modelli predittivi e sistemi di intelligenza artificiale che consentono l’automazione di processi e l’elaborazione dei dati in tempo reale.

Certificazioni

Per diventare un esperto nel campo del big data, esistono diverse certificazioni riconosciute che possono attestare le tue competenze. Alcune delle principali certificazioni nel settore includono:

• Cloudera Certified Data Engineer: questa certificazione attesta le competenze di progettazione, sviluppo e manutenzione di soluzioni di dati su piattaforma Cloudera.
• Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate: Questa certificazione valida le competenze nell’implementazione e gestione di soluzioni di dati su piattaforma Azure di Microsoft.
• Hortonworks Certified Data Analyst: Questa certificazione attesta le competenze nell’analisi e nell’utilizzo di strumenti e tecnologie nel contesto del Big Data su piattaforma Hortonworks.

Consigli per diventare esperto in Big Data

Ecco alcuni consigli utili per iniziare a lavorare per diventare un esperto nel campo del Big Data:

• Acquisisci le basi di dati e analisi: inizia con lo studio dei fondamenti delle basi di dati, dei concetti di analisi dei dati e dei principi di statistica.
• Approfondisci le tecnologie del Big Data: Studia le tecnologie e gli strumenti principali utilizzati nel contesto del Big Data, come Hadoop, Apache Spark, NoSQL, e i sistemi di gestione dei dati distribuiti.
• Sviluppa competenze di programmazione: impara almeno un linguaggio di programmazione utilizzato nel campo del Big Data, come Python o Java, e acquisisci competenze nello sviluppo di script e applicazioni per l’elaborazione e l’analisi dei dati.
• Pratica con progetti di dati reali: Metti in pratica lavorando su progetti con dati reali. Questo ti permetterà di applicare le tue conoscenze e acquisire esperienza pratica.
• Partecipa a corsi e formazioni specializzate: entra a far parte di corsi e formazioni specializzate nel campo del Big Data, che ti permetteranno di approfondire le tue competenze e restare aggiornato sulle ultime tecnologie e metodologie.

Chi sono le aziende che si sviluppano grazie ai Big Data e perché

Le aziende che raccolgono, elaborano ed analizzano i big data sono in grado di ottenere un vantaggio competitivo. Saper raccogliere, pulire ed analizzare i big data diventa sempre più rilevante per migliorare la visibilità e la crescita aziendale sul web.

Per utilizzare al meglio i big Data si può utilizzare:

• l’analisi statistica che usa modelli matematici;
• l’apprendimento automatico che attraverso l’uso di algoritmi può apprendere dati senza essere programmato.

Grandi aziende digitali come Google, Amazon, Microsoft ecc, hanno a disposizione milioni di dati ogni giorno, che utilizzano per creare esperienze all’utente sempre più coinvolgenti per raggiungere i loro obbiettivi di business. Anche in ambito finanziario o sanitario vengono utilizzati i big data ad esempio per valutare i rischi o monitorare i trattamenti e le prevenzioni delle malattie.

Quali sono le 5 v dei Big Data

Le caratteristiche dei Big Data si possono riassumere nel seguente modo:

• Volume: i big Data sono caratterizzati da grandi quantitativi di dati che vengono generati e raccolti.
• Velocità: si riferisce alla grande rapidità con cui questi dati vengono generati.
• Varietà: sono caratterizzati da un enorme diversità di dati inclusi di dati strutturati, non strutturati e semi strutturati.
• Veridicità: Big Data che possono essere soggetti ad errori ed imprecisioni e quindi restituire risultati non corretti quindi è importante garantire l’affidabilità e l’accuratezza dei
• Valore: i Big Data generano una grande quantità di informazioni utili per le aziende.

Grazie alla raccolta ed alla gestione dei big Data ogni giorno le aziende possono migliorare la loro produttività ed efficienza per offrire prodotti e servizi sempre più adatti all’utente.

Big Data ed intelligenza artificiale

I big data e l’intelligenza artificiale sono due tecnologie strettamente interconnesse tra di loro. Infatti i dati estratti vengono utilizzati per istruire l’Intelligenza artificiale, per poter ottenere risultati sempre più utili e precisi.

In un’era il cui il web e la tecnologia va sempre più veloce, sarà sempre più importante saper conoscere e decifrare i dati che ogni giorno arrivano alle aziende, per poter costruire modelli di business sempre più vicini alle persone che fruiscono dei servizi.

Attraverso i big data e l’intelligenza artificiale le aziende hanno degli strumenti sempre più potenti per poter fare delle stime (ad esempio attraverso la tecnica della regressione) ed applicare modelli di business più performanti.

Ad esempio attraverso queste tecnologie è possibile fare un analisi per poter personalizzare le esperienze e scoprire nuove informazioni.

In conclusione i Big Data rivestono, oggi ed anche in futuro, un ruolo determinante per la crescita delle aziende sul web.