Big data - Cosa sono i big data?
Il termine big data si riferisce alla collezione, gestione, e analisi di grandi quantità di dati.
Quando si parla di big data è importante tenere in considerazione la sicurezza e la privacy nell’utilizzo dei dati. Leggi maggiori informazioni sulle misure adottate da SumUp per allinearsi con le regole del GDPR.
Le imprese che utilizzano queste pratiche possono prendere decisioni basate sull’analisi dei dati, una pratica che viene molto utilizzata nel marketing, nell’analisi delle vendite e nell’utilizzo dei prodotti online.
Al contrario di quello che il termine fa pensare, la qualità che rende i big data tanto importanti non è la loro quantità, ma le nuove informazioni che si possono estrarre e la loro qualità.
La nascita dei big data
Dal 2001, questo termine è entrato in vigore ed ha continuato ad acquistare popolarità, dato che ogni anno le aziende e i dispositivi generano un numero sempre maggiore di dati. Infatti, ogni due anni la quantità di dati esistenti raddoppia.
Questa crescita ha fatto sì che, dopo una certa quantità di dati, un sistema convenzionale ed un analista umano non bastassero più per trarre informazioni da tutti questi dati, perchè per analizzarli ci sarebbe voluto troppo tempo.
Inoltre, un grosso problema che le aziende incontrano sta nel processare ed immagazzinare questi dati. Immagazzinare una grande quantità di dati risulta in pratiche molto costose. Questo costo deve quindi essere giustificato da un grande valore contenuto in queste pratiche di big data.
Le caratteristiche dei big data
Le caratteristiche dei big data sono le 4 V:
Velocity: la velocità con cui vengono generati questi dati, spesso in tempo reale e la velocità con cui vengono gestiti ed analizzati è molto importante
Volume: Il volume dei big data stabilisce il potenziale di utilità e di informazioni che si possono ottenere
Variety: La varietà, il tipo e la natura dei dati, come potrebbero essere testi, video, audio o immagini. Sapere questa informazione aiuta gli analisti ad utilizzare al meglio le informazioni ottenute
Veracity: la qualità ed il valore dei dati influenzano il valore e l’affidabilità delle informazioni ottenute
Big data analysis
L’analisi dei big data, big data analysis in inglese, è il processo fondamentale per ricavare valore da queste grandi quantità di dati.
Nonostante il processo sia supervisionato da persone, i big data analyst o analisti di big data, il “lavoro sporco” di trovare le connessioni tra i vari dati, processare dato per dato e fornire spiegazioni o previsioni sull’andamento dei dati viene fatto dagli algoritmi.
In più questi dati non sempre sono numerici ed organizzati, ma possono arrivare in vari formati, per questo gli analisti devono processare e “pulire” questi dati in modo da poterli poi utilizzare per gli algoritmi.
Esempi pratici di big data
Quasi tutte le aziende utilizzano i big data a meno che non siano altamente analogiche.
Ad esempio, colossi come Netflix o Amazon, utilizzano i big data per creare suggerimenti basati sui tuoi gusti o sulle tue abitudini di acquisto.
Pro e contro dei big data
I big data vengono utilizzati da quasi tutte le aziende per ovvi motivi, hanno molti vantaggi e creano molto valore.
Principalmente creano nuove informazioni che ti permettono di creare nuovi prodotti, prendere decisioni informate, sapere dove tagliare i costi e quindi risparmiare ed ottenere un feedback istantaneo sui tuoi prodotti.
Allo stesso tempo tutti questi dati che forniamo alle aziende devono essere tutelati e messi in sicurezza. Per questo è stata creata la GDPR, un Legge per la tutela della privacy legata alla sicurezza dei dati.
Se un’azienda non gestisce i dati in maniera conforme alla GDPR, può incorrere in multe molto salate perchè rischia di mettere a repentaglio la privacy dei suoi clienti.