Big Data e Data Science: cosa sono e come utilizzarli
Avrete sicuramente sentito parlare di Big Data e Data Science. Ma cosa sono? Perché sono così importanti?
I “Big Data” fanno riferimento alla raccolta di un’estesa mole di dati informatici da parte di organizzazioni, di qualsiasi natura esse siano. Questi dati sono eterogenei e complessi da elaborare in quanto provengono da fonti disparate quali siti web aziendali, transazioni commerciali, interazione con i social media e molto altro. Ogni giorno vengono registrati una quantità di dati enorme, dai “Mi Piace” su Facebook agli acquisti sui vostri e-commerce preferiti.
Il termine “Data Science” invece, rappresenta la disciplina che analizza i dati in forma grezza – che non devono essere necessariamente Big Data – e li trasforma per estrarne informazioni di valore, utili per le aziende. Gli algoritmi matematici che utilizza sono in grado di fare moltissime cose risultando essenziali in un’infinità di applicazioni, sia nel settore scientifico sia in quello aziendale.
Vi siete mai chiesti come mai quando ricercate un prodotto su Google a distanza di giorni vi compaiono inserzioni pubblicitarie proprio di quello che avete cercato? Questo accade perché alcuni algoritmi sono in grado di raccogliere e rielaborare tra loro tutte le informazioni a disposizione, al fine di proporre agli acquirenti offerte e scontistiche personalizzate e una migliore esperienza di acquisto.
I “Big Data” sono caratterizzati da cinque dimensioni di valore comuni:
- Volume: la mole di dati analizzati aumenta esponenzialmente ogni giorno.
- Velocità: la generazione e l’acquisizione dei dati avviene sempre più rapidamente.
- Varietà: i dati provengono da fonti disparate che raccolgono tipologie di informazioni eterogenee.
- Veridicità: i dati sono affidabili e veritieri.
- Variabilità: il significato e il valore dei dati cambiano in base al contesto in cui vengono calati.
Naturalmente il valore dei dati sta crescendo a ritmi esponenziali, arrivando ad essere paragonati al petrolio. Il successo delle aziende si basa quindi sulla capacità di filtrare queste informazioni in modo ottimale e mirato agli obiettivi aziendali. Tutto questo ha scaturito la nascita di nuove figure professionali, quali Data Analyst e Data Scientist, evidenziando maggiormente il valore e l’importanza di questa disciplina.
Se un tempo l’obiettivo delle aziende era soddisfare i bisogni espressi dei propri consumatori, oggi sono addirittura in grado di prevederli e suggerirli in modo latente.
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