Cos’è il Big Data?

Cos’è il Big Data?

“Il Big Data” è una delle parole chiave più utilizzate nella nostra era attuale, ma cosa significa realmente?

Ecco una definizione rapida e semplice del big data. Il big data è il dato che è troppo grande e complesso per essere gestito con i metodi di elaborazione e archiviazione dei dati tradizionali. Sebbene questa sia una definizione rapida che puoi utilizzare come un criterio, sarebbe utile avere una comprensione più profonda e completa del big data. Analizziamo alcuni dei concetti che stanno alla base del big data, come l’archiviazione, la struttura e l’elaborazione.

Quanto è grande il Big Data?

Non è così semplice dire “qualsiasi dato di dimensione ‘X’ è big data”, l’ambiente in cui i dati vengono gestiti è un fattore estremamente importante nel determinare cosa costituisce il big data. La dimensione che i dati devono avere per essere considerati big data dipende dal contesto o dal compito per cui vengono utilizzati i dati. Due set di dati di dimensioni molto diverse possono essere considerati “big data” in contesti diversi.

Per essere più concreti, se provi a inviare un file di 200 megabyte come allegato a un’e-mail, non sarai in grado di farlo. In questo contesto, il file di 200 megabyte potrebbe essere considerato big data. Al contrario, copiare un file di 200 megabyte su un altro dispositivo all’interno della stessa rete locale potrebbe non richiedere alcun tempo e, in quel contesto, non sarebbe considerato big data.

Tuttavia, supponiamo che debbano essere pre-elaborati 15 terabyte di video per l’utilizzo in applicazioni di visione artificiale. In questo caso, i file video occupano così tanto spazio che anche un computer potente impiegherebbe molto tempo per elaborarli tutti, e quindi l’elaborazione verrebbe normalmente distribuita su più computer collegati tra loro per ridurre il tempo di elaborazione. Questi 15 terabyte di dati video sarebbero sicuramente considerati big data.

Tipi di strutture di Big Data

Il big data si presenta in tre categorie di strutture diverse: dati non strutturati, semi-strutturati e dati strutturati.

I dati non strutturati sono dati che non possiedono una struttura definita, il che significa che i dati sono essenzialmente in un’unica grande piscina. Esempi di dati non strutturati sarebbero un database pieno di immagini non etichettate.

I dati semi-strutturati sono dati che non hanno una struttura formale, ma esistono all’interno di una struttura lasca. Ad esempio, i dati delle e-mail potrebbero essere considerati dati semi-strutturati, poiché potresti fare riferimento ai dati contenuti in singole e-mail, ma non sono stati stabiliti modelli di dati formali.

I dati strutturati sono dati che hanno una struttura formale, con punti di dati categorizzati in base a diverse caratteristiche. Un esempio di dati strutturati è un foglio di calcolo Excel che contiene informazioni di contatto come nomi, indirizzi e-mail, numeri di telefono e siti web.

Se desideri leggere di più sulle differenze tra questi tipi di dati, controlla il link qui.

Metriche per valutare il Big Data

Il big data può essere analizzato in base a tre metriche diverse: volume, velocità e varietà.

Il volume si riferisce alle dimensioni dei dati. La dimensione media dei set di dati è spesso in aumento. Ad esempio, il più grande hard disk del 2006 era un hard disk da 750 GB. Al contrario, si pensa che Facebook (META ) generi oltre 500 terabyte di dati al giorno e il più grande hard disk disponibile oggi è un hard disk da 16 terabyte. Ciò che costituisce il big data in un’era può non essere il big data in un’altra. Oggi vengono generati più dati perché sempre più oggetti che ci circondano sono dotati di sensori, telecamere, microfoni e altri dispositivi di raccolta dati.

La velocità si riferisce a quanto velocemente si muovono i dati, o in altre parole, a quanti dati vengono generati in un determinato periodo di tempo. I flussi di social media generano centinaia di migliaia di post e commenti ogni minuto, mentre la tua casella di posta elettronica avrà probabilmente molta meno attività. I flussi di big data sono flussi che spesso gestiscono centinaia di migliaia o milioni di eventi in tempo reale. Esempi di questi flussi di dati sono le piattaforme di gioco online e gli algoritmi di trading ad alta frequenza.

La varietà si riferisce ai diversi tipi di dati contenuti nel set di dati. I dati possono essere composti da molti formati diversi, come audio, video, testo, foto o numeri di serie. In generale, i database tradizionali sono progettati per gestire un tipo o solo alcuni tipi di dati. In altre parole, i database tradizionali sono progettati per contenere dati abbastanza omogenei e con una struttura coerente e prevedibile. Man mano che le applicazioni diventano più diverse, piene di funzionalità diverse e utilizzate da più persone, i database devono evolversi per archiviare più tipi di dati. I database non strutturati sono ideali per contenere il big data, poiché possono contenere molti tipi di dati non correlati tra loro.

Metodi per gestire il Big Data

Esistono diverse piattaforme e strumenti progettati per facilitare l’analisi del big data. I bacini di big data devono essere analizzati per estrarre modelli significativi dai dati, un compito che può risultare piuttosto impegnativo con gli strumenti di analisi dei dati tradizionali. In risposta alla necessità di strumenti per analizzare grandi volumi di dati, una varietà di aziende hanno creato strumenti di analisi del big data. Gli strumenti di analisi del big data includono sistemi come ZOHO Analytics, Cloudera e Microsoft (MSFT ) BI.