Sempre più spesso, in Italia, si sta iniziando a parlare di Big Data nelle aziende. Cosa vuol dire realmente?

Big Data è un termine in continua diffusione che descrive una grande quantità di dati strutturati (database) e non strutturati (email, immagini, informazioni prese dai social network) che racchiudono molte informazioni importanti e che non riescono ad essere estrapolate, gestite ed elaborate entro un tempo ragionevole tramite strumenti non convenzionali.
Sebbene Big Data non fa riferimento a specifica quantità di informazioni, il termine è spesso usato quando la mole di dati è nell’ordine dei petabyte o exabyte e la potenza di calcolo per l’elaborazione richiede decine, centinaia o anche migliaia di server su quali vengono eseguiti applicativi dedicati.

Modello 3V

Big Data più essere definito da un modello composto da ‘3V’:

• Volume: rappresenta la dimensione effettiva dei dati; nel corso degli anni, il numero di fattori che contribuiscono all’aumento del volume di dati sono aumenti. Basta pensare a tutte le transazioni avvenute negli anni oppure a tutti i dati non strutturati gestiti dai social media o ancora, le quantità crescenti di sensori che vengono incorporati nei macchinari industriali o, più semplicemente, nei dispositivi di uso comune;
• Varietà: rappresenta i diversi tipi di dati strutturati (memorizzati nei database tradizionali) e non strutturati che le organizzazioni possono raccogliere come, ad esempio, dati sulle singole transazioni finanziarie, sequenze audio e video, e-mail e file di log;
• Velocità: rappresenta la velocità con cui i dati devono essere elaborati. Tendenzialmente le analisi dei dati devono avvenire in tempo reale, o quasi;

Inoltre, alcune organizzazioni utilizzano una quarta ‘V’ per indicare la “veridicità” dei dati, ossia la qualità dei dati intesa come il valore delle informazioni che si riescono ad estrarre.

Il processo d’analisi dei big data è spesso associato al cloud computing perchè l’elaborazione di grandi quantità di dati in tempo reale richiede una piattaforma come Hadoop per la memorizzare su cluster e MapReduce per il coordinamento, combinazione ed elaborazione dei dati provenienti da più fonti.

Big Data nelle aziende

Anche se la domanda di analisti Big Data è alta, vi è attualmente una carenza di specialisti con esperienza di lavoro in ambiente open source.
In ambito aziendale, società hanno risposto a questa carenza con la creazione di applicativi come Hadoop per aiutare le aziende a trarre vantaggio dei dati semi-strutturati e non strutturati di loro proprietà.

Le aziende, infatti, si basano sempre più ai Big Data per scoprire nuovi modi per migliorare il processo decisionale, le opportunità e le prestazioni complessive.
Ad esempio, i “big data” possono essere sfruttate per affrontare le sfide che si presentano quando le informazioni sono frammentate tra diversi sistemi non  collegati tra loro da un sistema centrale. Aggregando i dati tra i sistemi, i Big Data possono contribuire a migliorare la capacità decisionale dei clienti, consentendo alle aziende di monitorare e analizzare modelli, comportamenti di acquisto e altri fattori per influenzare le vendite.