Cos'è l'analisi dei Big Data?

Come funziona e perché è importante l'analisi dei Big Data

Cos'è l'analisi dei Big Data?

Per analisi dei Big Data si intendono i metodi, le applicazioni e gli strumenti usati per raccogliere, elaborare e ottenere informazioni dettagliate da vari set di dati di volume elevato e ad alta velocità. Tali set di dati provengono da diverse origini, come Web, dispositivi mobili, e-mail, social media e Smart Device di rete. Spesso forniscono dati generati a elevata velocità e di diverse forme: strutturati (tabelle di database, fogli di Excel), semi-strutturati (file XML, pagine Web), non strutturati (immagini, file audio).

Le forme tradizionali di software di analisi dei dati non hanno gli strumenti per supportare questo livello di complessità e scalabilità, ed è qui che entrano in gioco i sistemi, le applicazioni e gli strumenti appositamente progettati per l'analisi dei Big Data.

Perché l'analisi dei Big Data è importante?

Ora sai cos'è l'analisi dei Big Data. Ma perché è importante? E soprattutto, comprendere e usare i Big Data come può rivelarsi utile?

I dati sono intrecciati nel tessuto della nostra vita quotidiana. Con l'aumento di dispositivi mobili, social media e tecnologie intelligenti associate all'IoT (Internet delle cose), ora trasmettiamo più dati che mai e a una velocità straordinaria. Grazie all'analisi dei Big Data, le organizzazioni ora possono sfruttare tali informazioni per migliorare rapidamente il loro modo di lavorare, pensare e offrire valore ai clienti. Con il supporto di strumenti e applicazioni, i Big Data possono aiutarti a ottenere informazioni dettagliate, ottimizzare le operazioni e prevedere risultati futuri.

Questa capacità di ottenere dati analitici per prendere decisioni più informate è il motivo per cui i Big Data sono importanti. Si tratta di come un rivenditore può perfezionare le proprie campagne pubblicitarie mirate o di come un rivenditore all'ingrosso può risolvere i colli di bottiglia nella catena di approvvigionamento. Si tratta anche di come un fornitore di servizi sanitari può scoprire nuove opzioni di assistenza clinica in base alle tendenze dei dati dei pazienti. L'analisi dei Big Data consente un processo decisionale più olistico basato sui dati, promuovendo così crescita, efficienza e innovazione.

Ora che sei consapevole dell'importanza dei Big Data e di quella dell'analisi dei dati, vediamo più in dettaglio come funziona l'analisi dei Big Data.

Come funziona l'analisi dei Big Data?

Le soluzioni di analisi raccolgono informazioni dettagliate e prevedono risultati analizzando set di dati. Tuttavia, affinché l'analisi avvenga correttamente, i dati devono prima essere archiviati, organizzati e puliti da una serie di applicazioni in un processo di preparazione dettagliato integrato:

Raccolta: i dati, che si ottengono in forma strutturata, semi-strutturata e non strutturata, vengono raccolti da più origini sul Web, nei dispositivi mobili e nel cloud. Vengono quindi archiviati in un repository (un data lake o un data warehouse) prima di essere elaborati.
Elaborazione: durante la fase di elaborazione, i dati archiviati vengono verificati, ordinati e filtrati, per prepararli per un ulteriore utilizzo e migliorare le prestazioni di query.
Scrubbing: dopo l'elaborazione, viene eseguito lo scrubbing dei dati. Conflitti, ridondanze, campi non validi o incompleti ed errori di formattazione all'interno del set di dati vengono corretti e puliti.
Analisi: a questo punto i dati sono pronti per essere analizzati. L'analisi dei Big Data viene completata tramite strumenti e tecnologie come il data mining, l'intelligenza artificiale, l'analisi predittiva, il machine learning e l'analisi statistica, che consentono di definire e prevedere criteri e comportamenti nei dati.

Strumenti e tecnologie di analisi dei Big Data principali

Anche se spesso viene definita come un'unica soluzione o un singolo sistema, l'analisi dei Big Data in realtà è costituita da innumerevoli tecnologie e strumenti individuali che si integrano per archiviare, spostare, dimensionare e analizzare i dati. Possono variare a seconda dell'infrastruttura, ma ecco alcuni degli strumenti di analisi dei Big Data più comuni:

Raccolta e archiviazione

Hadoop: uno dei primi framework a far fronte alle esigenze dell'analisi dei Big Data, Apache Hadoop è un ecosistema open source che archivia ed elabora grandi set di dati in un ambiente di elaborazione distribuito. Hadoop è in grado di aumentare o ridurre le prestazioni, a seconda delle esigenze, il che lo rende un framework altamente flessibile, efficace e conveniente per la gestione dei Big Data.
Database NoSQL: a differenza dei database tradizionali, che sono relazionali, i database NoSQL non richiedono che i tipi di dati seguano una struttura o uno schema fisso. Ciò consente loro di supportare tutti i tipi di modelli di dati, che è utile quando si lavora con grandi quantità di dati non elaborati e semi-strutturati. Grazie alla loro flessibilità, i database NoSQL si sono rivelati anche più veloci e più scalabili dei database relazionali. Alcuni esempi più diffusi di NoSQL includono MongoDB, Apache CouchDB e Azure Cosmos DB.
Data lake e warehouse: dopo che i dati vengono raccolti dalle rispettive origini, devono essere archiviati in un silo centrale per un'ulteriore elaborazione. Un data lake contiene dati non elaborati e non strutturati, che sono quindi pronti per essere utilizzati nelle applicazioni, mentre un data warehouse è un sistema che esegue lo spostamento forzato dei dati strutturati predefiniti da una serie di origini e li elabora per un uso operativo. Entrambe le opzioni dispongono di funzioni diverse, ma spesso si integrano per creare un sistema ben organizzato per l'archiviazione dei dati.

Elaborazione

Software di integrazione dei dati: gli strumenti di integrazione dei dati collegano e consolidano i dati da diverse piattaforme in un hub unificato, come un data warehouse, in modo che gli utenti abbiano un accesso centralizzato a tutte le informazioni di cui necessitano per il data mining, la creazione di report di business intelligence e scopi operativi.
Elaborazione dati in memoria: mentre l'elaborazione dati tradizionale è basata su disco, l'elaborazione dati in memoria utilizza la RAM, o memoria, per elaborare i dati. Ciò aumenta notevolmente la velocità di elaborazione e trasferimento dei dati, consentendo alle organizzazioni di ottenere informazioni dettagliate in tempo reale. I framework di elaborazione come Apache Spark effettuano l'elaborazione batch e l'elaborazione in memoria di flussi di dati in tempo reale.

Scrubbing

Strumenti di scrubbing e pre-elaborazione dei dati: per garantire la massima qualità dei dati,gli strumenti di pulizia dei dati risolvono eventuali problemi, correggono errori di sintassi, rimuovono valori mancanti ed eseguono lo scrubbing dei duplicati. Questi strumenti standardizzano e convalidano quindi i dati, affinché siano pronti per l'analisi.

Analisi

Data mining: l'analisi dei Big Data ottiene informazioni approfondite dai dati attraverso processi di individuazione delle informazioni come il data mining, che estrae criteri sottostanti da grandi set di dati. Tramite algoritmi progettati per identificare relazioni significative tra i dati, il data mining può definire automaticamente le tendenze correnti nei dati, sia strutturati che non strutturati.
Analisi predittiva: l'analisi predittiva consente di creare modelli analitici che prevedono criteri e comportamento. Ciò è reso possibile dal machine learning e da altri tipi di algoritmi statistici, che ti permettono di identificare risultati futuri, migliorare le operazioni e soddisfare le esigenze degli utenti.
Analisi in tempo reale: collegando una serie di pipeline di streaming end-to-end scalabili, le soluzioni di streaming in tempo reale come Esplora dati di Azure archiviano, elaborano e analizzano i dati multipiattaforma in tempo reale, consentendoti di ottenere informazioni dettagliate immediatamente.

Esempi e usi dell'analisi dei Big Data

Oggi, molti settori importanti usano diversi tipi di analisi dei dati per prendere decisioni più informate in merito a strategia sui prodotti, operazioni, vendite, marketing e servizio clienti. L'analisi dei Big Data lo rende possibile per qualsiasi organizzazione che lavora con grandi quantità di dati per ottenere informazioni dettagliate rilevanti. Ecco solo alcuni esempi di applicazioni reali:

Sviluppo dei prodotti: l'analisi dei Big Data aiuta le organizzazioni a definire le aspettative dei clienti portando alla luce le loro necessità tramite grandi volumi di dati di analisi business, guidando lo sviluppo delle caratteristiche e la strategia della roadmap.
Personalizzazione: le piattaforme di streaming e i rivenditori online analizzano l'engagement degli utenti per creare un'esperienza più personalizzata tramite consigli, annunci mirati, campagne di upselling e programmi di fidelizzazione.
Gestione Supply Chain: l'analisi predittiva definisce e prevede tutti gli aspetti della catena di approvvigionamento, tra cui inventario, acquisti, consegna e resi.
Assistenza sanitaria: l'analisi dei Big Data può essere utilizzata per ottenere informazioni dettagliate chiave dai dati dei pazienti, il che consente ai fornitori di servizi di scoprire nuove diagnosi e opzioni di cura.
Prezzi: i dati su vendite e transazioni possono essere analizzati per creare modelli di prezzi ottimizzati, aiutando le aziende a prendere decisioni sui prezzi che massimizzino i profitti.
Prevenzione degli illeciti: gli istituti finanziari sfruttano il data mining e il machine learning per ridurre i rischi rilevando e prevedendo modelli di attività fraudolente.
Operazioni: l'analisi di dati finanziari consente alle organizzazioni di rilevare e ridurre i costi operativi nascosti, per risparmiare denaro e aumentare la produttività.
Acquisizione e fidelizzazione dei clienti: i rivenditori online usano la cronologia ordini, i dati della ricerca, le recensioni online e altre origini dati per prevedere il comportamento dei clienti, che potrebbero utilizzare per creare una fidelizzazione migliore.

Scopri di più sull'analisi dei Big Data a livello aziendale

Vantaggi e problematiche dell'analisi dei Big Data

Come illustrato dagli innumerevoli casi d'uso, i Big Data sono utili per le organizzazioni di un'ampia gamma di settori e in diversi contesti. Tuttavia, vista la natura complessa della loro infrastruttura, i Big Data presentano alcune perplessità da considerare. Ecco alcune problematiche dei Big Data cui prestare attenzione:

Organizzazione e accessibilità dei dati: la principale problematica associata ai Big Data consiste nel capire come gestire il volume completo di informazioni ottenute affinché pervengano correttamente nelle applicazioni. È fondamentale evitare silo, mantenere i dati integrati e pianificare l'infrastruttura secondo una strategia di gestione efficace.
Controllo qualità: garantire l'accuratezza e la qualità dei dati può essere difficile e dispendioso in termini di tempo, soprattutto quando tali dati arrivano rapidamente e a volumi molto elevati. Prima di effettuare qualsiasi analisi, occorre assicurarsi che i processi di raccolta, elaborazione e pulizia dei dati siano integrati, standardizzati e ottimizzati.
Sicurezza dei dati: con l'aumento delle violazioni di dati, la protezione dei dati non è mai stata così importante. Così come il tuo sistema di analisi cresce, aumenta anche la probabilità di riscontrare problemi di sicurezza sotto forma di dati fittizi, fughe di informazioni, problemi relativi alla conformità e vulnerabilità del software. Per attenuare alcune di queste preoccupazioni, occorre crittografare i dati, condurre regolarmente controlli di sicurezza ed effettuare la due diligence.
Scelta degli strumenti giusti: dover scegliere tra i tantissimi strumenti e tecnologie disponibili può creare confusione. Ecco perché è importante provvedere alla formazione, rimanere aggiornati e, se possibile, assumere o consultare uno specialista ove necessario.

Nonostante tutto il tempo necessario per configurare e gestire i sistemi in modo efficiente, i vantaggi dell'utilizzo dell'analisi dei Big Data valgono bene lo sforzo. Per chiunque cerchi un approccio alla gestione di un'organizzazione più informato e basato sui dati, i vantaggi a lungo termine offerti dai Big Data sono inestimabili. Ecco solo alcuni esempi:

Meno tempo necessario per ottenere informazioni dettagliate: con una velocità e un'efficienza senza eguali, l'analisi dei Big Data aiuta le organizzazioni a trasformare le informazioni in dati analitici più velocemente. Tali dati analitici vengono quindi usati per prendere decisioni informate su prodotti, operazioni, marketing e altre iniziative aziendali.
Efficienza dei costi: grandi quantità di dati richiedono soluzioni di archiviazione, che possono essere costose da gestire. Ma con l'avvento di sistemi di archiviazione più scalabili, le organizzazioni ora possono massimizzare l'efficienza operativa riducendo i costi. Questo si traduce in margini di profitto più elevati, oltre a sistemi più produttivi.
Soddisfazione degli utenti: le funzionalità di business intelligence avanzata dei Big Data non solo analizzano le tendenze dei clienti, ma ne prevedono anche il comportamento tramite l'analisi predittiva. Scoprendo di più su cosa vogliono gli utenti, le organizzazioni possono creare prodotti personalizzati che soddisfano le loro esigenze.

Domande frequenti

Oggi i dati vengono generati a una velocità e con una scalabilità senza precedenti. Con l'analisi dei Big Data, le organizzazioni di un'ampia gamma di settori ora possono usare questo afflusso di informazioni per ottenere dati analitici, ottimizzare le operazioni e prevedere risultati futuri, promuovendo al contempo la crescita.

Scopri perché l'analisi dei Big Data è importante
Il cloud computing e l'analisi dei Big Data non si escludono a vicenda, anzi: funzionano meglio insieme. L'archiviazione, l'elaborazione e l'analisi di grandi volumi di dati richiedono risorse di calcolo appropriate e un'infrastruttura affidabile. Il cloud computing fornisce queste risorse sotto forma di disponibilità su richiesta, necessaria per archiviare ed elaborare i dati nel cloud su larga scala.

Scopri di più sull'analisi su scala cloud
L'analisi dei Big Data si inserisce in un'ampia gamma di set di competenze, a seconda del ruolo. Se sei un analista di dati, imparerai a eseguire analisi avanzate su larga scala, nonché a creare modelli di dati e facilitare la governance dei dati. Se sei uno scienziato dei dati, imparerai a creare e gestire ambienti di carichi di lavoro, costruire modelli di Machine Learning e distribuire soluzioni di Machine Learning.

Scopri le diverse carriere nel settore dei dati in Microsoft Learn
Analogamente ad altre piattaforme di Big Data, l'analisi dei Big Data in Azure è costituita da molti singoli servizi che interagiscono per derivare informazioni dettagliate dai dati. Sono incluse le tecnologie open source basate sulla piattaforma Apache Hadoop, nonché i servizi gestiti per l'archiviazione, l'elaborazione e l'analisi dei dati, tra cui Azure Data Lake Storage, Azure Data Lake Analytics, Azure Synapse Analytics, Analisi di flusso di Azure, Hub eventi di Azure, Hub IoT di Azure e Azure Data Factory.

Scopri di più sull'architettura per Big Data

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