I Big Data si riferiscono a grandi quantità di dati che non possono più essere elaborati con software o hardware convenzionali e per i quali l’elaborazione e l’analisi vengono eseguite per uno scopo specifico. A differenza dei Big Data, Small Data si riferisce a dati accessibili agli esseri umani a causa del loro volume e formato.
Incontriamo queste grandi quantità di dati in situazioni quotidiane, ad esempio durante la navigazione sui social media o la ricerca su Google. Per definire meglio i Big Data, l’analista Doug Lane ha progettato il modello a 3 V, che afferma che i Big Data sono caratterizzati da volume, velocità e diversità.
Grandi quantità di dati possono essere utilizzate, tra l’altro, per migliorare l’orientamento strategico delle aziende, per i sistemi di apprendimento profondo, per combattere la criminalità e il terrorismo, per le indagini scientifiche sui fenomeni naturali (ad esempio terremoti e cambiamenti climatici), ma anche per valutazioni illegali che possono portare a ricatti o frodi. Il fattore decisivo non sono tanto i grandi volumi di dati stessi, ma ciò che accade.
Le aziende possono utilizzare i Big Data per aumentare il successo aziendale. Tra l’altro, Big Data Analytics consente alle aziende di prendere decisioni aziendali migliori e valutare i rischi con maggiore precisione. Inoltre, l’efficienza dei processi aziendali può essere aumentata quando i dati vengono analizzati, valutati e collegati tra loro. I Big Data aiutano le aziende in ricerca e sviluppo a fare previsioni su tendenze, caratteristiche del prodotto, ecc. Infine, le conoscenze acquisite dai Big Data possono essere utilizzate anche per offrire un servizio clienti personalizzato.
Per un’analisi dei Big Data di successo, sono richiesti un’adeguata strategia di Big Data, una cultura aziendale adeguata, personale con il necessario know-how, tecnologia efficiente e, ultimo ma non meno importante, un’adeguata strategia di protezione dei dati. Ma analizzare e trattare i big data non solo offre opportunità e possibilità, ma pone anche sfide e rischi.
Una grande sfida per le aziende è garantire la sicurezza dei dati e conformarsi al regolamento generale sulla protezione dei dati. Inoltre, è spesso difficile per le aziende trovare e conservare professionisti idonei in grado di gestire la complessa tecnologia dei Big Data. I progetti di big data sono anche associati a costi elevati e la qualità dei dati è spesso scarsa. Infine, le giuste conclusioni devono essere tratte dai risultati dell’analisi dei dati e devono essere prese le giuste decisioni.
I Big Data si riferiscono a grandi quantità di dati che non possono più essere elaborati con software o hardware convenzionali e per i quali l’elaborazione e l’analisi vengono eseguite per uno scopo specifico. A differenza dei Big Data, Small Data si riferisce a dati accessibili agli esseri umani a causa del loro volume e formato.
Incontriamo queste grandi quantità di dati in situazioni quotidiane, ad esempio durante la navigazione sui social media o la ricerca su Google. Per definire meglio i Big Data, l’analista Doug Lane ha progettato il modello a 3 V, che afferma che i Big Data sono caratterizzati da volume, velocità e diversità.
Grandi quantità di dati possono essere utilizzate, tra l’altro, per migliorare l’orientamento strategico delle aziende, per i sistemi di apprendimento profondo, per combattere la criminalità e il terrorismo, per le indagini scientifiche sui fenomeni naturali (ad esempio terremoti e cambiamenti climatici), ma anche per valutazioni illegali che possono portare a ricatti o frodi. Il fattore decisivo non sono tanto i grandi volumi di dati stessi, ma ciò che accade.
Le aziende possono utilizzare i Big Data per aumentare il successo aziendale. Tra l’altro, Big Data Analytics consente alle aziende di prendere decisioni aziendali migliori e valutare i rischi con maggiore precisione. Inoltre, l’efficienza dei processi aziendali può essere aumentata quando i dati vengono analizzati, valutati e collegati tra loro. I Big Data aiutano le aziende in ricerca e sviluppo a fare previsioni su tendenze, caratteristiche del prodotto, ecc. Infine, le conoscenze acquisite dai Big Data possono essere utilizzate anche per offrire un servizio clienti personalizzato.
Per un’analisi dei Big Data di successo, sono richiesti un’adeguata strategia di Big Data, una cultura aziendale adeguata, personale con il necessario know-how, tecnologia efficiente e, ultimo ma non meno importante, un’adeguata strategia di protezione dei dati. Ma analizzare e trattare i big data non solo offre opportunità e possibilità, ma pone anche sfide e rischi.
Una grande sfida per le aziende è garantire la sicurezza dei dati e conformarsi al regolamento generale sulla protezione dei dati. Inoltre, è spesso difficile per le aziende trovare e conservare professionisti idonei in grado di gestire la complessa tecnologia dei Big Data. I progetti di big data sono anche associati a costi elevati e la qualità dei dati è spesso scarsa. Infine, le giuste conclusioni devono essere tratte dai risultati dell’analisi dei dati e devono essere prese le giuste decisioni.
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