Definizione, applicazioni e tool del Big Data Analytics per il cloud
Big data è il termine generico utilizzato per descrivere la raccolta, l’analisi e l’archiviazione di enormi quantità di informazioni digitali per migliorare le operazioni. I Big Data Analytics (in italiano analisi dei big data) è dunque il processo di valutazione di tali informazioni digitali in un’utile business intelligence.
Utilizzando questi dati, le aziende possono fornire informazioni utilizzabili che possono essere utilizzate in tempo reale per migliorare le operazioni aziendali, ottimizzare le applicazioni per il cloud e altro ancora. Nel panorama odierno basato sui dati, le organizzazioni devono capire come sfruttare l’analisi dei big data nel cloud, come influisce sui principali settori e altri concetti fondamentali di integrazione dei dati.
Big Data Analytics e business intelligence
Dicono che il mondo funzionasse a petrolio, più recentemente a dati e oggi a dati veloci. La capacità di elaborare e agire rapidamente e in modo affidabile sulle informazioni prodotte dalle miriadi di interazioni che avvengono in un ambiente di rete è spesso la differenza tra ostacoli e opportunità.
Con il giusto approccio al Big Data Analytics e strumenti di supporto, la business intelligence prodotta presenta approfondimenti sul risparmio di tempo e costi su:
- Modelli di traffico di rete
- Comportamento del cliente e ottimizzazione delle vendite
- Eventi di sicurezza, sia esterni che del tuo ambiente
- Informazioni sulla conformità
- Errori e anomalie che incidono sui dati sulle prestazioni
- E altro ancora
La raccolta e l’utilizzo di questi dati richiede pianificazione e supporto, ma il valore che offre alle organizzazioni supera di gran lunga il rischio alternativo: la mancanza di informazioni e opportunità critiche.
Big Data Analytics e cloud
Per come la pensiamo oggi, il termine cloud ha in realtà due usi: uno è come un sistema di archiviazione dinamico e geograficamente disperso per enormi quantità di dati, e l’altro è il mezzo attraverso il quale i dati vengono calcolati.
L’analisi di entrambi i flussi di dati cloud e la fusione di tali informazioni nella business intelligence richiede un approccio completo alle soluzioni, personalizzato in base alle esigenze specifiche dei diversi settori.
Big Data Analytics nei diversi settori
Qualsiasi settore che dipenda dall’uso e dalla gestione efficienti dei dati è già stato trasformato dall’analisi dei big data . Ecco solo alcuni esempi:
Analisi dei Big Data per la sanità
La tecnologia guida le scoperte sanitarie e l’analisi dei dati cloud sta semplificando il modo in cui i caregiver accedono alle nostre storie di salute.
Inoltre, ingerendo dati cloud da innumerevoli fonti e dall’Internet of Things (IoT), l’analisi dei big data può aiutare a individuare focolai di malattie, isolare i fattori di rischio e migliorare e proteggere in modo proattivo la salute di una popolazione globale in crescita.
Analisi dei Big Data per i servizi finanziari
Ogni giorno miliardi di dollari si spostano avanti e indietro nei mercati globali e ogni transazione richiede precisione, velocità e massima sicurezza. Gli analisti estraggono costantemente petabyte di dati per modelli e modifiche per stabilire previsioni che combatteranno il riciclaggio di denaro e altro ancora, per decidere il destino delle fortune e avere un impatto sull’economia globale.
Analisi dei Big Data per il trasporto
Treni, aerei, automobili … oggi, quasi tutti fanno parte dell’IoT, raccogliendo e producendo big data attraverso il cloud a una velocità senza precedenti. Attraverso l’analisi dei big data, gli ingegneri possono ora prevedere automaticamente l’orario di arrivo, aggiornare i programmi di ritardo e persino aiutare a prevenire gli ingorghi del traffico condividendo i dati con i viaggiatori.
Analisi dei Big Data per il marketing
Come è possibile che la ricerca di un articolo su Amazon.com fa sì che lo stesso articolo venga visualizzato regolarmente nel feed di Facebook di un utente? Questo è possibile applicando i dati ottenuti tramite l’analisi del percorso di clic del cliente in tempo reale, prodotti nella ricerca di routine e nell’attività di acquisto.
Gli algoritmi elaborano enormi quantità di dati, confrontando i dati demografici forniti attraverso i social media, i modelli di navigazione web raccolti nei browser e le visite al sito registrate nel DNS e in altri log. I dati analizzati vengono quindi utilizzati per produrre annunci altamente personalizzati per i clienti già identificati come interessati, aumentando notevolmente la probabilità di una visita di ritorno e di vendita.
In questi e in altri modi, l’analisi dei big data nel cloud ha cambiato per sempre il modo in cui i prodotti vengono commercializzati e venduti.
Analisi dei Big Data per la tecnologia
Sebbene possa sembrare ridondante dire che la tecnologia dei big data sta cambiando la tecnologia, lo sta facendo in modi molto immediati e fisici.
Le innovazioni nella multielaborazione e la capacità di archiviare, elaborare e spostare grandi quantità di dati stanno lentamente eliminando le infrastrutture di rete fisiche come banche di server, switch, bilanciatori del carico e altro ancora. L’analisi dei big data ora gioca un ruolo centrale nella costruzione, protezione e ottimizzazione dei livelli virtuali che influenzeranno le applicazioni e il traffico, fornendo sia maggiori sfide di formazione che opportunità illimitate per proteggere e scalare le capacità di rete.
La crescente capacità delle organizzazioni di sfruttare l’analisi dei big data aziendali si evolverà alla stessa velocità della tecnologia stessa e quasi tutti i settori dovranno adattarsi o restare indietro nella corsa per la quota di mercato moderna.
Strumenti e software per Big Data
A causa dell’enorme volume, velocità e varietà dei dati moderni, la corretta gestione di tali dati dipende dal processo giusto da stabilire e dalle persone giuste da abilitare con le giuste tecnologie per la raccolta e l’analisi delle informazioni.
Uno dei primi e più popolari ecosistemi di big data è Apache Hadoop , una soluzione software open source progettata per lavorare con i big data.
Gli strumenti di Hadoop aiutano a distribuire il carico di elaborazione necessario per lavorare con enormi set di dati su pochi o poche centinaia di migliaia di nodi di elaborazione separati. Invece di spostare una montagna di dati in un minuscolo sito di elaborazione, Hadoop fa il contrario, accelerando notevolmente la velocità con cui i set di informazioni possono essere elaborati.
Come con la maggior parte delle tecnologie, la crescita del cloud sta guidando le evoluzioni in Hadoop. Le piattaforme cloud più diffuse hanno una gestione integrata per framework di big data come Hadoop. Alcuni di questi includono:
- Amazon EMR: Amazon sfrutta Hadoop e altre tecnologie open source per ridurre i costi operativi nel cloud.
- HDinsight: Microsoft Azure utilizza HDInsight per alimentare ETL, data warehousing, machine learning e altro ancora sul proprio cloud gestito.
Alcune aziende forniscono anche opzioni di piattaforma come servizio dati serverless e native del cloud per sfruttare Apache Spark e altre soluzioni open source. Google DataProc e Cloudera Altus offrono opzioni facili e convenienti per la gestione e il ridimensionamento delle istanze Hadoop, semplificando notevolmente l’apprendimento automatico e l’analisi.
Un altro strumento open source essenziale per l’analisi è Apache Spark , un motore in memoria ad alta velocità per l’elaborazione dei dati su larga scala. Spark può essere utilizzato con altre tecnologie onnipresenti come i database NoSQL , che sono non relazionali, open source e notevolmente scalabili quando sono nel cloud. Le piattaforme e le tecnologie simili aiutano i responsabili delle decisioni a raccogliere, elaborare e archiviare i big data e perfezionarli in analisi dei big data aziendali.
Big Data analytics e data science
I Big Data analytics valutano i dati che sono già stati prodotti e li trasforma in business intelligence che può essere utilizzata quasi in tempo reale. Questa è una pratica diversa dalla data science?
Sì. La data science, come suggerisce il nome, segue metodi scientifici per tracciare tendenze e anomalie, utilizzando le informazioni per estrapolare probabili archi futuri. Se gli analisti riportano chi, cosa, quando e altri dati di oggi, gli scienziati li usano per prevedere cosa accadrà domani.
Entrambe le discipline si basano su strumenti e tecnologie che consentono l’analisi dei big data ed entrambe elaborano fino a petabyte di informazioni per produrre intelligenza.
La tua azienda è pronta per il Big Data analytics?
Dagli oggetti inanimati come gli elettrodomestici, ai servizi di trasporto pubblico, al modo in cui acquistiamo articoli di lusso, i big data stanno rapidamente cambiando la vita e il business moderni. L’analisi dei big data aziendali nel cloud può essere lo strumento più potente di un’organizzazione per migliorare le operazioni e ottenere il vantaggio dell’intelligence in qualsiasi settore.
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