5V di Big Data: guida completa

Big Data è uno dei termini più diffusi e in rapida crescita tra gli studenti. Non è solo un termine, ma un ampio dominio che si occupa della risorsa più importante di oggi; dati. Nell'era digitale di oggi, i dispositivi e gli esseri umani dipendono in egual modo dai dati per elaborare le informazioni. Da un semplice profilo Facebook a organizzazioni giganti con reti globali, i dati li combinano tutti. Tutti i tradizionali mezzi di comunicazione, transazione, affari e organizzazioni si stanno evolvendo verso mezzi digitali per stare al passo con i tempi. La dipendenza dai dati per regolare molti servizi è più che mai.

Il recupero dei dati è una seria preoccupazione per le industrie che cercano di tenere il passo con il cambiamento del comportamento dei clienti, ma per quanto riguarda la raccolta dei dati?

La raccolta dei dati sta crescendo come una preoccupazione più grande per il recupero a seguito della colossale quantità di dati generata ogni giorno da più fonti. Per prendere decisioni aziendali migliori ed estendere servizi migliori, le piattaforme online recuperano i dati ma la gestione degli stessi è una preoccupazione quando detti dati crescono in modo massiccio. Inoltre, la maggior parte dei dati non è nemmeno strutturata ma interamente grezza, rendendo quasi impossibile trarne valore. I Big Data sono ciò che aiuta ad affrontare i problemi di dati in continua crescita.

Immergiamoci nel mondo dei big data per saperne di più sui tipi di big data

Cosa sono i Big Data?

I Big Data si riferiscono all'enorme quantità di dati in possesso di un'organizzazione, raccolti attraverso diverse fonti, che sta crescendo esponenzialmente. Queste fonti possono variare da e-commerce, social media, cronologia delle ricerche, transazioni e tutte le altre attività digitali a cui si accede tramite dispositivi digitali. I Big Data sono una raccolta di dati strutturati e non strutturati, che è troppo complessa da utilizzare, ma il vasto dominio è anche ben attrezzato per gestirli. L'ampio dominio estende modi non tradizionali per analizzare enormi volumi di dati ed estrarre valore dalla sua forma grezza per raccogliere preziose informazioni per aziende e organizzazioni.

La raccolta dei dati è preziosa solo finché le aziende sanno come ricavarne valore. Oggi, il recupero dei dati dei clienti è solo un modulo di indagine, ma che ne dici di utilizzarli per migliorare le risorse insufficienti? I dati grezzi diventano inutili in assenza di insight da essi generati e i big data estendono vari servizi per far emergere dati pertinenti, utili per migliorare i processi mancanti. La crescita dell'accessibilità digitale ha reso più facile per le aziende indirizzare i propri clienti online con token personalizzati e offerte espressamente curate per loro tramite AI, social media o altre applicazioni Internet. Tuttavia, troppi dati possono portare a zero risultati se l'applicazione è imprecisa.

La strumentazione Big Data utilizza molteplici strumenti come l'analisi dei dati per estrarre dati rilevanti che i tradizionali database di gestione non possono acquisire. Questi enormi set di dati possono apportare cambiamenti significativi a qualsiasi azienda. Quindi, comprendere il concetto di big data può aiutarti immensamente a migliorare i tuoi sforzi.

Caratteristiche dei Big Data

Per comprendere meglio i big data e la sua influenza sulle varie attività aziendali, le caratteristiche dei big data sono suddivise in cinque categorie, note anche come le 5 V dei big data. Impariamo di più su queste 5 V per capire il loro effetto!

Volume

Il volume dei big data si riferisce direttamente alla sua dimensione, composta da enormi quantità di dati compilati attraverso varie fonti. Queste fonti possono variare da social media, e-commerce, sensori, transazioni finanziarie e molto altro. Il volume dei dati è fondamentale per determinare se rientra nella categoria dei big data. Ad esempio, i dati recuperati tramite gli hit su un sito Web locale sono relativamente inferiori a quelli che un sito Web di e-commerce compila in un giorno: entrambi sono significativi per la generazione di informazioni dettagliate, ma la dimensione dei dati è maggiore sulle piattaforme di e-commerce rispetto a un sito Web locale .

Velocità

La velocità del flusso di dati con cui vengono generati i dati è una componente chiave dei big data. Il flusso continuo di dati determina la velocità e l'ampiezza con cui i dati vengono elaborati e soddisfano le esigenze dei clienti. La velocità dei dati governa in modo efficiente la continuità nel flusso di dati per comprenderne la quantità. Se i dati non sono continui, non sono abbastanza massicci per essere considerati sotto i big data. Le fonti di dati più importanti sono i siti di social media, i sensori e le reti. La velocità è maggiore del volume poiché il flusso di dati ad alta velocità è sempre preferito rispetto a molti dati a bassa velocità.

Varietà

La terza V dei big data si riferisce alla varietà, che regola la varietà dei dati ricevuti. Prima della rapida digitalizzazione, i moduli di dati erano limitati, da documenti, pdf, ecc., ma ora i moduli di dati sono più diversi. Immagini, video e GIF sono alcuni elementi di dati utilizzati di frequente condivisi da milioni di persone. Anche la varietà dei dati è suddivisa in tre categorie: dati strutturati, semistrutturati e non strutturati. L'importanza della varietà è rilevante per la sua organizzazione di servizio. Ad esempio, il servizio clienti deve sfruttare e analizzare i dati dei clienti e non i dati di vendita.

Verità

Questa categoria si riferisce alla qualità dei dati acquisiti. La veridicità si riferisce alle incertezze e alle incongruenze dei dati accumulati che spesso si confondono con l'enorme quantità e le diverse fonti. È essenziale che sia filtrato e strutturato in base al dominio pertinente per ottenere il massimo da un determinato set di dati.

Valore

I dati rilevanti sono fondamentali per estrarre informazioni significative. Gli analisti affermano che una scarsa qualità dei dati può fare più male che bene, motivo per cui i dati raccolti vengono elaborati attraverso diversi parametri per estrarre informazioni preziose. I data scientist e gli analisti analizzano i dati grezzi, che vengono organizzati e puliti per recuperare le informazioni più utili. Questi dati vengono ulteriormente analizzati ed elaborati con l'identificazione del modello per determinare se sono preziosi o meno.

Leggi: Perché diventare uno sviluppatore di big data?

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