Concetto in definizione ABC

Viviamo in un'epoca in cui i dati abbondano. Pensiamoci un po' su: quali dati su di noi possono esserci dentro Internet, fluttuante nel cyberspazio? Nome, cognome, forse indirizzo (prodotto di un acquisto che abbiamo fatto online e che, naturalmente, è dovuto arrivare a casa nostra), musica cosa ascoltiamo (dalle nostre liste Spotify o cosa ascoltiamo su Soundcloud), quali articoli guardiamo (prodotto delle pagine che vediamo su Amazon e altri negozi online) e molti altri.

Questa quantità di dati, una volta elaborati e analizzati, può portarci a conclusioni, sia su singole persone che su insiemi di popolazione, e anche per differenziarli in base alle loro preferenze, conclusioni che, a loro volta, possiamo applicare a individui specifici sotto forma di raccomandazioni. Per questo, il disciplina di Grandi dati.

Definiamo il Grandi dati come disciplina della scienza computazionale che si occupa della cattura, gestione e analisi di grandi set di dati, trarre conclusioni da questa analisi e applicare queste conclusioni ai casi calcestruzzo.

Questo è il Grandi dati è una disciplina completa, e non solo la raccolta e Conservazione di grandi insiemi di dati.

In un'epoca in cui i dati non solo non scarseggiano, ma in molti casi ne abbiamo più di quanto vorremmo o che possano essere davvero utili, il Grandi dati si occupa anche di come scegliere i dati che ci sono veramente utili per effettuare analisi e trarre conclusioni.

L'obiettivo finale di Grandi dati è ottenere un beneficio per la nostra azienda o iniziativa.

Prendiamo un caso concreto: supponiamo di avere un negozio di musica online e che, da quello che sentono i nostri clienti, Archiviamo informazioni come il titolo del brano, il nome dell'artista e il numero di volte in cui ciascuno di essi viene riprodotto. canzone.

Una volta analizzati tutti questi dati, possiamo giungere a diverse conclusioni. Diciamo che vediamo che ognuno dei nostri cliente È consuetudine classificare le loro opzioni musicali in uno o pochi generi specifici e che possiamo classificare ciascuno dei gruppi e degli artisti che abbiamo nel nostro catalogo in questi generi.

Quindi, possiamo usare il Grandi dati per consigliare ai clienti del nostro negozio di ascoltare (e in seguito acquistare, ovviamente!) musica di determinati gruppi che soddisfano le loro preferenze.

In questo modo, offriamo un servizio più adeguato alle preferenze personali di ciascuno dei nostri clienti, rendendolo più personalizzato e, quindi, dando loro "il tuo negozio" invece di un negozio generico.

Il Grandi dati È la disciplina che usano, ad esempio, nei social network per suggerire pagine e profili da seguire, o siti web di contenuti per suggerire letture.

Amazon è una delle aziende che esemplifica l'uso di Grandi datiPoiché dall'analisi delle richieste e degli acquisti di tutti gli utenti di questo famoso sito Web, si conclude quali suggerimenti per nuovi prodotti dovrebbero essere mostrati a ciascun singolo utente.

Tuttavia, va notato che non tutto ciò che ci viene suggerito su Internet è il risultato dell'analisi delle tendenze attraverso Grandi dati.

Dobbiamo anche tenere conto degli accordi commerciali tra le aziende che fanno i suggerimenti e i produttori di prodotti in modo che i loro siano quelli che appaiono in detti suggerimenti.

Tecnologicamente, l'uso di soluzioni Grandi dati richiede una grande potenza di elaborazione.

Ecco perché si abituano a utilizzare sistemi informatici dedicati, come server di grandi dimensioni e strutture ditte dedicate che ditte specializzate affittano per studi specifici o ai clienti per l'utilizzo durante l'intera anno.

Molte volte il Grandi dati richiede di occuparsi di raccolte di dati non completamente strutturate. Ecco perché sono necessarie soluzioni specifiche per l'utilizzo in questi tipi di applicazioni.

Si è detto che i profili tecnici specializzati in Grandi dati saranno molto richiesti in futuro.

In altre parole, se stai pensando di avere un lavoro nel campo dell'informatica, dovresti pensare specializzarsi seriamente nell'area di Grandi dati, in cui manca l'offerta per coprire la domanda.

La raccolta dati per successive analisi non viene effettuata solo su Internet e sulle persone, ma può essere effettuata anche tramite sensori IoT.

In questo modo, ad esempio, possiamo analizzare i modelli di comportamento dei conducenti, raccogliendo i dati dai sensori di parcheggio per conoscere le ore di maggior traffico o gli schemi di guida. movimento.

Foto: Fotolia - lasse / georgejmclittle

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