12 set

Big Data: analisi e sistemi ottimizzati per l'analisi delle aziende


L'analisi dei Big Data prende in esame grandi quantità di dati per scoprire schemi nascosti, correlazioni e altri approfondimenti
Con la tecnologia di oggi è possibile analizzare i dati in maniera quasi immediata, con tempistiche migliori rispetto a quelle più lente e meno efficienti ottenute utilizzando le soluzioni di business intelligence più tradizionali.
Il concetto di Big Data esiste da anni; e oggi la maggior parte delle organizzazioni  ha capito che, acquisendo tutti i dati che trasmettono nelle loro aziende, possono applicarvi un'analisi e trarne un valore significativo. 
Ma anche negli anni '50, decenni prima che qualcuno pronunciasse il termine "Big Data", le aziende utilizzavano analisi di base (essenzialmente numeri in un foglio di calcolo che venivano esaminati manualmente) per scoprire approfondimenti e tendenze.
I nuovi vantaggi che l'analitica dei Big Data mette in campo, tuttavia, sono la velocità e l'efficienza. Mentre qualche anno fa un'azienda avrebbe raccolto dati, eseguito analisi e scoperto informazioni che potevano essere utilizzate solo per decisioni future, oggi può identificare dati e tendenze per decisioni immediate. La capacità di lavorare più velocemente in maniera smart offre alle organizzazioni un vantaggio competitivo che non avevano mai avuto prima.

Perché è importante l'analisi dei Big Data?


L'analisi dei Big Data aiuta le organizzazioni a sfruttare i propri dati e utilizzarli per identificare nuove opportunità. Ciò, a sua volta, porta a strategie aziendali più intelligenti, operazioni più efficaci, maggiori profitti e clienti più felici. 
I principali pro dell'utilizzo dei Big Data nelle aziende sono i seguenti:
riduzione dei costi: le tecnologie legate ai Big Data come l'analisi basata su cloud offrono notevoli vantaggi in termini di costi quando si tratta di archiviare grandi quantità di dati, oltre a identificare modi più efficienti di fare business.
Processo decisionale più rapido ed efficiente: grazie alla velocità dell'analisi in-memory unita alla capacità di analizzare nuove fonti di dati, le aziende sono in grado di visionare immediatamente le informazioni e prendere decisioni in base a ciò che hanno appreso.
Nuovi prodotti e servizi: con la capacità di valutare le esigenze e la soddisfazione dei clienti attraverso l'analisi, ne consegue anche la possibilità di offrire ai clienti ciò che vogliono. Grazie ai Big Data, sempre più aziende stanno creando nuovi prodotti per soddisfare le esigenze dei clienti.

Come funzionano i Big Data: le tecnologie chiave


Sono presenti più tecnologie che comprendono l'analisi dei Big Data; vediamo ora le principali:
apprendimento automatico: è un sottoinsieme specifico di AI, che ha come obiettivo la formazione di una macchina, permette di produrre rapidamente e automaticamente modelli in grado di analizzare dati più grandi e complessi e fornire risultati più rapidi e accurati, anche su scala molto ampia. 
E, costruendo modelli precisi, un'organizzazione ha maggiori possibilità di identificare opportunità redditizie o di evitare rischi sconosciuti.
Gestione dati: i dati devono essere di alta qualità e ben selezionati prima di poter essere analizzati in modo affidabile. Se consideriamo la grande mole di informazioni che fluiscono costantemente dentro e fuori da un'organizzazione, è importante stabilire processi ripetibili per costruire e mantenere standard per la loro qualità. Una volta che i dati sono affidabili, le organizzazioni possono stabilire un programma di gestione degli stessi che porti ogni parte dell'impresa allo stesso livello.
Estrazione dei dati: la tecnologia di data mining consente di esaminare grandi quantità di dati per scoprire determinati modelli, e queste informazioni possono essere utilizzate poi per ulteriori analisi al fine di rispondere a domande aziendali complesse. Con i software di data mining, è possibile setacciare il flusso caotico e ripetitivo dei dati, individuando ciò che è rilevante e utilizzare tali informazioni per valutare risultati probabili, accellerando quindi i tempi decisionali.
Analisi in memoria: analizzando i dati dalla memoria di sistema (anziché dall'unità disco fisso), è possibile ricavare informazioni immediate e agire rapidamente su di essi. Questa tecnologia è in grado di rimuovere le latenze di preparazione dei dati e di elaborazione analitica per testare nuovi scenari e creare modelli. Non è solo un modo semplice per le organizzazioni di rimanere agili e prendere decisioni aziendali migliori, ma consente anche di eseguire scenari di analisi iterativi e interattivi.
Analisi predittiva: la tecnologia di analisi predittiva utilizza dati, algoritmi statistici e tecniche di apprendimento automatico per identificare la probabilità di risultati futuri basati su dati storici. Si tratta di fornire una migliore valutazione su ciò che accadrà in futuro, in modo che le organizzazioni possano sentirsi più sicure di prendere la migliore decisione aziendale possibile. Alcune delle applicazioni più comuni di analisi predittiva includono il rilevamento di frodi, la valutazione del rischio e la creazione di progetti di marketing.
Estrazione di testo: con la tecnologia di mining del testo, si possono analizzare i dati di testo dal Web come campi dei commenti, libri e altre fonti basate su testo per scoprire approfondimenti mai notati prima. Il mining di testo utilizza la tecnologia di apprendimento automatico o di elaborazione del linguaggio naturale per esplorare documenti (e-mail, blog, feed di Twitter, sondaggi, informazioni sulla concorrenza e altro ancora) per aiutare ad analizzare grandi quantità di informazioni e scoprire nuovi argomenti.

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