Big data: Cosa significa avere accesso ad una grande mole di dati?
Hai sicuramente sentito parlare di Big data. Per le aziende si è aperta una vera e proprio corsa all’oro ma questa può anche essere un’opportunità per gli stessi clienti.
Cosa sono i Big data?
Il termine Big data (“grandi dati” in italiano) è adoperato per descrivere la grandissima quantità di dati che ormai si è venuta a creare grazie alle tecnologie informatiche. Lo scopo primario è di mettere in relazione questa enorme quantità di dati, sia strutturati che non, perché si possano prevedere legami, sia presenti che futuri.
Purtroppo, però, non esiste ancora una vera e propria definizione del termine: Snijders e Matzat nell’ International Journal of Internet Science ci dicono che “si parla di big data quando si ha un insieme talmente grande e complesso di dati che richiede la definizione di nuovi strumenti e metodologie per estrapolare, gestire e processare informazioni entro un tempo ragionevole”.
A cosa servono i Big data?
Perché l’argomento Big data interessa così tanto alle aziende in questo periodo storico?
Come è facile da supporre, avere a disposizione una grande mole di dati fa si che si possano fare analisi di mercato molto più vaste. Basti pensare al fatto che, solo in Italia, 31 milioni di persone è connessa ad internet e che il 37% accede esclusivamente da smartphone. Sono dati importanti perché ci fanno capire come le aziende possano sapere di noi tutto, anche dove ci troviamo mentre facciamo una determinata ricerca. A cosa serve avere questi dati? Qui entra in campo l’analisi dei Big data. Scoprire nuove relazioni fra dati che potrebbero sembrare non collegati fra loro.
Qual è il ciclo di vita di questi dati?
-Generazione ed acquisizione: oltre alla varietà dei formati e strutture, questi dati presentano anche una varietà di fonti;
-Estrazione e pulizia delle informazioni: la maggior parte dei dati estrapolati non è nel formato richiesto;
-Immagazzinamento ed integrazione: l’organizzazione dei dati è legata allo sviluppo di database e di nuovi linguaggi come NoSQL.
-Modellazione e analisi: lo scopo in questa fase è proprio estrarre valore e conoscenza dai dati;
-Interpretazione: verificare ipotesi empiriche su fenomeni di interesse, prendere decisioni, individuare nuovi mercati , sviluppare campagne di marketing più mirate ecc.
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