Introduzione (H2)
I Big Data hanno rivoluzionato l’industria dei dati, fornendo un insieme di informazioni voluminose che possono essere analizzate per dare nuova vita alle organizzazioni. Per comprendere i Big Data, è essenziale comprendere i 5 V: Volume, Velocità, Variazione, Varietà e Veridicità. In questo articolo, esploreremo ciascuno di questi aspetti fondamentali per aiutarti a dominare i Big Data.
Volume (Volumetria) (H2)
Definizione (H3)
La più grande caratteristica dei Big Data è il volume di dati che rappresentano. Si tratta di vasti insiemi di dati che possono essere troppo grandi per essere analizzati con gli strumenti tradizionali. Secondo IDC, circa 59 zettabyte di dati saranno generati entro il 2025. Questo volume di dati può provenire da fonti diverse, tra cui dispositivi mobili, sensori Internet of Things (IoT), piattaforme social e basette di data.
Tipi di dati
Tipi di dati
- I dati strutturati: sono dati organizzati e regolarmente strutturati, come ad esempio i dati di database.
- Dati semi-strutturati: sono dati che contengono alcune informazioni strutturate, come ad esempio i dati di file di testo o Excel.
- Dati non strutturati: sono dati disorganizzati e non regolarmente strutturati, come ad esempio file di immagini, audio o video.
Strumenti per l’analisi dei dati di volume
Strumenti per l’analisi dei dati di volume
- Datawarehouse: archivia e ottimizza i dati per la larga tabella. – Data lake: archivia e ottimizza i dati in formati nativi di origine. – Amazon Web Services (AWS): offre servizi per la gestione dei dati e la creazione di progetti di data analytics. – Tableau: fornisce una piattaforma per l’analisi dei dati grazie a visualizzazioni come mappe, grafici e tabelle.
Velocità (Speed) (H2)
Definizione (H3)
La velocità dei Big Data rappresenta l’efficienza con cui un sistema può elaborare e analizzare i dati. La velocità è fondamentale in un’era di real-time, dove le decisioni devono essere prese rapidamente per rispondere ai cambiamenti nel mercato. Secondo un rapporto precedente, il 77% delle organizzazioni stimano che i data analytics possano aiutarle a prendere decisioni migliorate in tempo reale.
Come la velocità affina le strategie dei Big Data
La velocità affina le strategie dei Big Data
- Monitoring dei log: il monitoraggio dei log di sistema può aiutare a individuare problemi e migliorare le prestazioni.
- Data streaming: è la trasmissione o il flusso dei dati dal momento della loro creazione.
- Accelerazione dei dati: accellerare la trasformazione dei dati significa accelerare i tempi di elaborazione.
Strumenti per l’analisi dei dati di velocità
Strumenti per l’analisi dei dati di velocità
- AWS Kinesis: un servizio di data streaming per le applicazioni real-time.
- Apache Spark: un linguaggio parallelo open-source per elaborazioni dati dei Big Data.
- Apache Hadoop: una piattaforma di elaborazioni dati (Hadoop Distributed File System) per Big Data.
- Google Cloud Pub/Sub: servizi di data streaming per le applicazioni real-time.
Variazione (Variabili) (H2)
Definizione (H3)
I Big Data presentano spesso una variabile o flusso di dati continuativo. Questo è dovuto alla natura dei dati in vivacità, che cambiano rapidamente con il tempo. La variabile è fondamentale per le analisi dei Big Data, poiché consente alle organizzazioni di identificare tendenze, schemi e pattern nei dati.
Tipi di dati variabili
Tipi di dati variabili
- Variabili storiche: questi dati rappresentano informazioni storiche di dati passati come ricorse del tempo. Ad esempio, i dati sul traffico urbano di ogni anno.
- Variazioni istantanee: questi dati rappresentano informazioni del presente in tempo reale, che cambiano con continuità. Ad esempio, un sistema di monitoraggio trafficale che emette le informazioni in fondo nel rapido tempo quasi un minuto all’altro.
Analisi dei dati variabili
Analisi dei dati variabili
- Tendenze dei dati nell’uomo e le tendenze che si prevede si produrranno in futuro basato a sua variante di cambiamento.
- Analisi dei dati storici: questo modulo raggiunge qualcosa entro 50 variabile di 5 anni a 100 variabile a 100 anni all’anticipo, che e per le capacità del sistema, possono andare sia per adattarsi e possono essere seguiti dagli ingegneri.
Strumenti per l’analisi dei dati di variabilità
Strumenti per l’analisi dei dati di variabilità
- AWS Machine Learning: offre una gamma di servizi avanzati di ingresso e pre-servizi per datominio utilizzati.
- Apache Flink: un motore per l’elaborazione dei dati streaming o in batch di velocità ultraelaborazione.
- Google Cloud AI Platform: offre un potente software di ingegneria all’interno dell’Istituto per sviluppare API e apre una piattaforma per la sua formazione.
Varietà (data diversità) (H2)
Definizione (H3)
Gli Big Data presentano una varità non negli aspetti con cui sono compresi: schema, metadati, formati e livelli di risoluzione di originalità. Questa varietà complica l’analisi dei Big Data, poiché le organizzazioni devono gestire diversi tipi di dati per catturare al meglio le informazioni.
Caratteristiche delle varie caratteristiche
La gamma degli organo delle varie caratteristiche
- Caratteri predefiniti-derivati: dati che possono non leggere o comprendere fino a presenti nell’ipotesi una persona comune. Si includono anche i file di immagini e file di video.
- caratteri semi-determinati attivano: sono dati che contengono alcune informazioni, che con alcuni dei metadati generali che possono essere ottenute alla fonte.
- Caratteri determinati finali di risoluzione alta: sono dati che contengono molte informazioni. Strumenti per esaminare e organizzare le varietà dei dati
Esempi includono i seguenti tool di sviluppo: (Data engineering)
- Apache NiFi: offre un servizio di flusso dei dati e gestione per i dati fluidi.
- AWS Glue: fornisce un servizio per la gestione e l’analisi dei dati, consentendo di creare e gestire architetture di dati scalabili.
- Google Cloud Storage: offre un servizio per lo storage e la gestione dei dati, adatto ad archiviare, gestire e proteggere dati di qualsiasi tipo.
- Cloudscape: è un sistema di archiviazione distribuito in cloud che supporta la ricerca, l’ordinamento, gli aggregati, la manipolazione dei dati e, inoltre, l’anteponimento verso le esigenze web del business alla gestione.
Veridicità (autenticità) (H2)
Definizione (H3)
La veridicità dei Big Data si riferisce alla precisione e accuratezza dei dati. Si presenta una sfida considerevole nella rilevanza e l’accuratezza dei Big Data per garantire che i dati siano corretti e di qualità adeguata. Tuttavia, la verità è chiede anche, che i Big Data garantiscano che effettivamente vengono prodotti di dati rilevanti tra i dati di supporto per le esigenze del’azienda prese su base delle direttive adottate per la razionalità.
Come raccogliere informazioni complete per Big Data
- Metadati: dati che descrivono o descrivono i dati stessi (ad esempio, informazioni sulle date di creazione e modifica dei dati).
- Controllo delle versioni: la gestione delle versioni dei dati per garantire che i dati siano aggiornati e consistenti.
- Gestione delle partizioni: la gestione delle partizioni dei dati per ottimizzare l’accesso e l’integrazione dei dati su grandi dataset.
Con il software ad esempio, Elasticsearch e Hadoop, è possibile garantire un livello di risoluzione integra corretta (real time Big Data). Analizzare il dato e usare una seconda volta il nostro processo tecnologico con qualora richiederemo.
Conclusioni (H2)
Nuove opportunità con i Big Data (5V) (H3)
La comprensione dei 5V – Volume, Velocità, Variabilità, Varietà e Veridicità – è fondamentale per gestire con efficacia i Big Data. I Big Data offrono nuove opportunità per le organizzazioni di analizzare i dati, scoprire nuove informazioni e prendere decisioni migliori. Istruire un lavoratore professionale di un’impresa dedicata nell’ambito tecnico ed applicato del Big Data: 5v tecnologie dell’informazione impiegato in supporto professionale per le industrie in futuro. Riflessione future
La scelta dei 5 V ti fornirà l’eredità di utilizzare il volume, velocità, variazione di dati (simile come dei bigdata).
Questi sono gli oggetti attualmente previsti di più innovativa tecnologia che si apprende sulla visione futura del marketing manager.
