Sommario
Definizione di big data
I big data sono dati che superano i limiti degli strumenti database tradizionali, ma con questo termine si intendono anche le tecnologie finalizzate ad estrarre da essi conoscenze e valore. In pratica, potremmo definire big data l’analisi di quantità incredibilmente grandi di informazioni.
In considerazione della loro enorme estensione in termini di volume, ma anche delle loro intrinseche caratteristiche velocità e varietà, i big data richiedono tecnologie e metodi analitici specifici che possano portare all’estrazione di valori di interesse. L’analisi corretta dei big data ha l’obiettivo principale di estrarre informazioni aggiuntive rispetto a quelle che ottenibili da piccole serie di dati.
Ormai da diversi anni, l’argomento dei big data è ritenuto particolarmente interessante da molte aziende, e gli investimenti in questo senso sono sempre più importanti.
Perché i big data sono importanti?
I big data sono importanti perché le economie forti sono molto motivate dall’analisi di enormi quantità di dati. E se si considera che sono circa 4,6 miliardi gli smartphone attivi al mondo e 2 miliardi di persone utilizzano internet è facile comprendere quante informazioni di incredibile importanza possano essere estratte dai big data.
Qual è la differenza tra big data e business intelligence?
Per analizzare, misurare e valutare informazioni, la business intelligence utilizza la statistica descrittiva con dati ad alta densità di informazione, ossia dataset puliti, limitati e modelli relativamente semplici.
Big Data utilizza invece la statistica inferenziale e concetti di identificazione di sistemi non lineari per dedurre regressioni, effetti causali e relazioni da insiemi di dati di dimensioni enormi. Utilizza inoltre modelli predittivi complessi e dataset eterogenei, ossia non correlati tra loro, per rivelare i rapporti e le dipendenze di questi dati, in modo tale da poter prevedere in maniera il più possibile accurata risultati e comportamenti.
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