Che cosa sono i Big Data?

Big data  sono una raccolta di set di dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati che crescono esponenzialmente nel tempo. Si riferiscono a un grande volume di informazioni, alla velocità con cui vengono create e raccolte e all’estensione dei punti di dati coperti (noti come le tre “V” dei big data).

• Volume.  È la quantità di dati elaborati. Come suggerisce il nome, i big data descrivono grandi volumi di dati non strutturati e a bassa densità. Un esempio è il feed tipico di siti di social media come X e Instagram. In entrambi i casi, stiamo parlando di terabyte o petabyte di dati.
• Velocità.  È la velocità di ricezione dei dati. Idealmente, i big data dovrebbero essere elaborati, valutati e utilizzati in tempo reale o quasi.
• Varietà.  Si riferisce ai tipi di dati disponibili. I tipi di dati tradizionali erano strutturati (organizzati e formattati in modi specifici). Tuttavia, oggi la maggior parte dei big data sono semi-strutturati o non strutturati e richiedono un’elaborazione aggiuntiva per ricavarne il significato.

In sostanza, i big data sono stati il risultato naturale della crescente domanda di dati. Man mano che venivano creati set di dati sempre più complessi da elaborare, i dirigenti aziendali faticavano a gestirli con i tradizionali software di elaborazione dati. I big data consentono di analizzare enormi volumi di informazioni per risolvere diversi problemi aziendali.

I big data sono spesso considerati la materia prima utilizzata nel  data mining.

Due nuovi fattori nei big data

Nel corso degli anni, gli esperti IT hanno aggiunto due nuovi aspetti dei big data da considerare:  valore  e  veridicità. In un ambiente di lavoro orientato al digitale, i tuoi dati devono essere preziosi e veritieri allo stesso tempo. In fondo, non importa quanti dati hai a disposizione, se sono elaborati rapidamente o di vario tipo, se i dati stessi non sono affidabili.

I dati sono probabilmente la valuta più preziosa al mondo. Alcune delle più grandi aziende hanno trovato il successo anche grazie alla loro capacità di elaborare i dati in modo efficiente e affidabile. Questa competenza, a sua volta, consente ai dirigenti aziendali di prendere decisioni più accurate e precise.

Per questo motivo, c’è un crescente consenso sul fatto che i migliori big data sono quelli che soddisfano tutti i  cinque  criteri.

Come funzionano i big data

I big data sono classificati come strutturati, non strutturati o semi-strutturati.

• I dati strutturati, che di solito sono dati quantitativi, sono organizzati e facilmente decifrabili da vari algoritmi di apprendimento automatico. Questo rende i dati strutturati molto più facili da inserire, cercare e manipolare.
• I dati non strutturati, d’altra parte, sono solitamente qualitativi e quindi più difficili da elaborare per gli strumenti tradizionali. Tuttavia, con l’aumento dei social media e di piattaforme simili, la maggior parte delle aziende ha bisogno di analizzare questo tipo di dati.
• I dati semistrutturati si collocano tra le due categorie. Alcuni esempi sono le e-mail, lo scambio elettronico di dati (EDI) e JSON (JavaScript Object Notation).

Possiamo riassumere queste categorie come segue:

	Vantaggi	Svantaggi	Casi d’uso
Dati strutturati	Facili da comprendere ed elaborare:  I dati strutturati non richiedono una conoscenza approfondita dell’elaborazione dei dati. Accessibili attraverso più strumenti:  Sul mercato sono disponibili più strumenti in grado di analizzare i dati strutturati.	Casi d’uso limitati:  I dati strutturati possono essere utilizzati solo per lo scopo previsto. Questo limita i suoi casi d’uso. Regole di archiviazione rigide:  Generalmente, le modifiche ai requisiti dei dati strutturati richiedono l’aggiornamento di ogni punto di dati, il che può costare tempo e denaro.	Prenotazione online:  La prenotazione alberghiera, ad esempio, richiede che i dati si “adattino” a determinati set di dati. Contabilità:  I settori altamente specifici per i dati, come la contabilità, traggono vantaggio dall’uso di dati strutturati per elaborare le transazioni.
Dati non strutturati	Adattabili:  I dati non strutturati, per loro stessa natura, sono adattabili. Questo amplia il tuo potenziale pool di dati e può rafforzare i tuoi processi decisionali. Maggiore varietà e volume:  I dati non strutturati sono più facili da raccogliere.	Destinato a professionisti IT più esperti:  I dati non strutturati sono meglio gestiti da analisti di dati esperti. Strumenti specializzati:  Per analizzare i dati non strutturati sono necessari strumenti più specializzati.	Data mining:  Le aziende possono utilizzare i dati non strutturati per analizzare le tendenze dei consumatori. Analisi predittiva dei dati:  I professionisti IT di possono utilizzare i dati non strutturati anche per prevedere i possibili cambiamenti del mercato. Chatbot:  I dati non strutturati possono essere utilizzati per eseguire analisi del testo e rispondere in modo appropriato alle domande dei clienti.

Indipendentemente dalla categoria, i big data vengono solitamente archiviati in un data warehouse, dove vengono analizzati con un software specifico. L’analisi completata può essere utilizzata per vari motivi, tra cui la realizzazione di campagne mirate, la stesura di contenuti molto focalizzati (che possono essere utili per i mercati di nicchia) o l’elaborazione della tua   strategia di endpoint management. In ogni caso, i big data sono destinati ad aiutarti a prendere decisioni più informate sulla tua organizzazione.

Vantaggi e svantaggi dei big data

I pro e i contro dei big data possono essere condensati in un’unica domanda filosofica:  Quante informazioni sono troppe? 

In generale, disporre di un maggior numero di dati consente agli  MSP, aziende IT e altre società di adattare meglio le strategie di marketing e i prodotti al proprio pubblico di riferimento. Comprendendo le esigenze dei clienti, le aziende riducono il rischio di creare o sviluppare servizi non necessari.

Tuttavia, i big data possono anche distrarre, riducendo di conseguenza la loro utilità. I dati in costante crescita ed evoluzione possono talvolta diventare rumorosi. Questo può portare alla “paralisi da analisi”, in cui i leader aziendali non riescono più a decidere cosa fare perché analizzano in modo eccessivo ogni risorsa di dati.

Inoltre, come abbiamo spiegato per i tipi di big data, alcuni dati possono richiedere una gestione e un’elaborazione speciali prima di poter agire. Questo può diventare una sfida per le startup con un  budget IT limitato.

Best practice per i big data

Anche se ogni azienda è diversa, ecco alcune best practice per i big data da tenere a mente, soprattutto quando si considera l’ efficienza operativa.

• Fissa degli obiettivi precisi.  Per ridurre il rischio di essere sopraffatto dalla quantità di big data che l’azienda riceve e deve elaborare, è meglio avere un obiettivo aziendale specifico legato ai big data. Ad esempio, utilizzerai i big data per un nuovo progetto? Lo farai per il marketing? La determinazione del caso d’uso specifico dei big data assicura che il team sia allineato su cosa e come elaborare i dati.

• Aggiorna i membri del tuo team.  Una delle maggiori sfide dei big data è la carenza di competenze. Considera la formazione di alcuni membri del team per renderli più abili nel trattare e gestire i big data come un investimento per il tuo successo a lungo termine.

• Disponi di un database centralizzato.  Crea uno spazio in cui i membri del team possano condividere le conoscenze e gestire le comunicazioni sui big data. In questo modo, tutti sono allineati con la conoscenza generale della tua azienda sui big data.

• Utilizza tutte le categorie di big data.  La possibilità di collegare e integrare con successo dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati consente di ottenere una migliore comprensione della tua azienda e del tuo pubblico di riferimento.

• Utilizza una strategia di cloud provisioning ben pianificata.  È fondamentale disporre di una strategia metodica di gestione delle risorse per gestire, analizzare ed elaborare i big data nel cloud. Ciò garantisce una migliore (e più sicura) integrazione, riepilogo dei database e modellazione analitica.

Sfruttare i big data per la gestione proattiva degli endpoint

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