Big Data ed intelligenza artificiale

Scritto da gaetano on . Postato in Articoli, Big Data Appliance, News, Pillole di IA


Che cos’è il BigData?
Il termine utilizzato per descrivere un grande volume di dati, strutturati e non strutturati, che inonda l’azienda ogni giorno.
Ma non è la quantità di dati ad essere importante: ciò che conta veramente è quello che l’azienda fa con i dati.
I big data, per contare qualcosa, devono essere analizzati alla ricerca di informazioni di valore che portino a decisioni aziendali migliori e a mosse strategiche di business.
Definiamo i big data sulla base di 3V ovvero:

  1. Volume: Equivale alla quantità dei big data, sia che essi siano stati generati dagli utenti sia che, in maniera automatica, da macchine. Big data come transazioni bancarie e movimenti sui mercati finanziari assumono naturalmente valori mastodontici che non possono in alcun modo essere gestiti con i tradizionali strumenti database. Possiamo ricondurre il volume dei dati generati da una azienda all’ordine di grandezza di terabyte o petabyte.
  2. Velocità: con la crescita dell’Internet delle Cose, i flussi di dati verso le imprese devono essere gestiti in modo tempestivo e a una velocità senza precedenti. Tag RFID, sensori e contatori intelligenti hanno portato la necessità di gestire questi fiumi di dati in tempo quasi reale.
  3. Varietà: E’ la seconda caratteristica dei big data, e riguarda la diversità dei formati e, spesso, l’assenza di una struttura rappresentabile attraverso una tabella in un database relazionale. La varietà dei big data è dovuta anche alla loro mancata strutturazione: tra essi sono infatti inclusi anche documenti di vario genere (txt, csv, PDF, Word, Excel, ecc.), blog post, commenti sui social network o sulle piattaforme di microblogging come Twitter.
    I big data sono vari anche nelle fonti: alcuni sono generati automaticamente da macchine, come i dati provenienti da sensori o i log di accesso a un sito web o quelli del traffico su un router, altri sono generati dagli utenti del web.

Essi sono molto importanti grazie alle loro caratteristiche ed al loro possibile utilizzo.
Attraverso l’analisi di questo grande flusso dati ci consente di:

  1. Ridurre Costi
  2. Ridurre le tempistiche
  3. Di ottimizzare le offerte
  4. Prendere decisioni con tempi minori
  5. Ottimizzare le offerte

Prima che le aziende possano utilizzare i big data, bisogna effettuare 5 fasi

  1. Impostare una strategia basata sui big data
  2. Conoscere le fonti dei big data aziendali
  3. Gestire e memorizzare i big data
  4. Analizzare i big data
  5. Prendere decisioni migliori e Guidate dai dati

Avremo in modo preliminare una fase detta anche SAS Data Preparation ovvero preparare i big data all’analisi significa prima di tutto accedervi, profilarli, ripulirli e trasformarli.
Un compito non semplice data la loro natura in continua evoluzione. A causa della varietà delle fonti di big data, delle loro dimensioni e mutabilità, la preparazione dei dati può richiedere molto tempo.
La data preparazione di SAS semplifica il compito e permette di preparare i dati anche senza avere conoscenze di programmazione, competenze specialistiche o dover dipendere dall’IT.

Le nuove caratteristiche dei Dati forniscono una visione più completa dell’utente che utilizza i propri prodotti offerti e di conseguenza permette di generare delle personalizzazioni specifiche per l’utente che ha davanti e utilizza tali informazioni con funzionalità di marketing predittivo, fornendo agli operatori di marketing più informazioni in modo da creare una strategia d’azione al fine di incrementare il proprio business.

Se nella tua azienda si raccolgono grandi quantità di dati, contattaci per ricevere una consulenza gratuita su come questi possano divenire una risorsa proficua per il tuo business.

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