Video: Mario Rasetti - Big data. Si può sapere tutto di tutti. Potenzialità o minaccia? 2025
I big data sono davvero nuovi o sono un'evoluzione nel percorso di gestione dei dati? In realtà è entrambi. Come con altre ondate nella gestione dei dati, i big data si basano sull'evoluzione delle pratiche di gestione dei dati negli ultimi cinquant'anni. La novità è che per la prima volta il costo dei cicli di calcolo e dello storage ha raggiunto un punto critico. Perché questo è importante?
Solo pochi anni fa, le organizzazioni in genere compromettevano archiviando istantanee o sottoinsiemi di informazioni importanti perché il costo delle limitazioni di archiviazione e elaborazione impediva loro di archiviare tutto ciò che volevano analizzare.
In molte situazioni, questo compromesso ha funzionato bene. Ad esempio, un'azienda produttrice potrebbe aver raccolto dati macchina ogni due minuti per determinare lo stato dei sistemi. Tuttavia, potrebbero verificarsi situazioni in cui l'istantanea non conterrebbe informazioni su un nuovo tipo di difetto e potrebbe non essere notata per mesi.
Con i big data, è ora possibile virtualizzare i dati in modo che possano essere archiviati in modo efficiente e, utilizzando lo storage basato su cloud, anche in modo economicamente vantaggioso. Inoltre, i miglioramenti della velocità e dell'affidabilità della rete hanno eliminato altre limitazioni fisiche della capacità di gestire enormi quantità di dati a un ritmo accettabile.
Aggiungete a ciò l'impatto dei cambiamenti nel prezzo e la sofisticazione della memoria del computer. Con tutte queste transizioni tecnologiche, è ora possibile immaginare come le aziende possano sfruttare i dati che sarebbero stati inconcepibili solo cinque anni fa.
Ma nessuna transizione tecnologica avviene in isolamento; succede quando esiste una necessità importante che può essere soddisfatta dalla disponibilità e dalla maturazione della tecnologia. Molte delle tecnologie al centro dei big data, come la virtualizzazione, l'elaborazione parallela, i file system distribuiti e i database in memoria, esistono da decenni.
L'analitica avanzata esiste da decenni anche se non sono sempre stati pratici. Altre tecnologie come Hadoop e MapReduce sono presenti sul mercato da pochi anni. Questa combinazione di progressi tecnologici può ora affrontare importanti problemi di business. Le aziende vogliono essere in grado di ottenere approfondimenti e risultati perseguibili da molti diversi tipi di dati alla giusta velocità.
Se le aziende possono analizzare petabyte di dati (equivalenti a 20 milioni di archivi di file a quattro cassetti pieni di file di testo o 13 anni di contenuti HDTV) con prestazioni accettabili per discernere modelli e anomalie, le aziende possono iniziare a dare un senso ai dati in nuovi modi.Il passaggio ai Big Data non riguarda solo le aziende.
Anche attività scientifiche, di ricerca e governative hanno contribuito a portarlo avanti. Basti pensare all'analisi del genoma umano o alla gestione di tutti i dati astronomici raccolti negli osservatori per far progredire la nostra comprensione del mondo che ci circonda. Considera la quantità di dati che il governo raccoglie nelle sue attività antiterroristiche, e ti viene l'idea che i big data non riguardino solo gli affari.
Esistono diversi approcci alla gestione dei dati. I dati in movimento verrebbero utilizzati se un'azienda fosse in grado di analizzare la qualità dei suoi prodotti durante il processo di fabbricazione per evitare errori costosi. I dati a riposo verranno utilizzati da un analista aziendale per comprendere meglio gli attuali modelli di acquisto dei clienti in base a tutti gli aspetti della relazione con il cliente, tra cui vendite, dati sui social media e interazioni con il servizio clienti.
Ricorda che le aziende sono ancora nella fase iniziale di sfruttare enormi volumi di dati per ottenere una visione a 360 gradi del business e anticipare cambiamenti e cambiamenti nelle aspettative dei clienti. Le tecnologie necessarie per ottenere le risposte alle esigenze aziendali sono ancora isolate l'una dall'altra.
I big data non riguardano semplicemente uno strumento o una tecnologia. Riguarda il modo in cui tutte queste tecnologie si uniscono per fornire le giuste intuizioni, al momento giusto, sulla base dei dati giusti - sia che siano generati da persone, macchine o dal web.
