Per definire dove inizia Big Data e da quale punto l’uso mirato dei dati diventare un progetto di Big Data, è necessario dare un’occhiata ai dettagli e le caratteristiche chiave di Big Data. La sua definizione è più comunemente basata sul modello 3-V degli analisti di Gartner e, sebbene questo modello sia certamente importante e corretto, è ora di aggiungere altri due fattori cruciali.

Definizione di Big Data – i tre Vs fondamentali:

• Volume definisce l’enorme quantità di dati che viene prodotta ogni giorno dalle aziende, per esempio. La generazione di dati è così grande e complessa che non può più essere salvata o analizzata utilizzando metodi di elaborazione dati convenzionali.
• Varietà si riferisce alla diversità dei tipi di dati e delle fonti di dati. l ‘ 80% dei dati nel mondo di oggi non è strutturato e a prima vista non mostra alcuna indicazione di relazioni. Grazie ai Big Data tali algoritmi, i dati possono essere ordinati in modo strutturato ed esaminati per le relazioni. I dati non sempre comprendono solo set di dati convenzionali, ma anche immagini, video e registrazioni vocali.
• Velocità si riferisce alla velocità con cui i dati vengono generati, analizzati e rielaborati. Oggi questo è per lo più possibile entro una frazione di secondo, noto come tempo reale.

Big Data definition – due Vs cruciali e aggiuntivi:

• La validità è la garanzia della qualità dei dati o, in alternativa, la veridicità è l’autenticità e la credibilità dei dati. Big Data comporta lavorare con tutti i gradi di qualità, dal momento che il fattore di volume di solito si traduce in una carenza di qualità.
• Valore indica il valore aggiunto per le aziende. Molte aziende hanno recentemente istituito le proprie piattaforme di dati, riempito i loro pool di dati e investito un sacco di soldi in infrastrutture. Ora si tratta di generare valore aziendale dai loro investimenti.

Come abbiamo scritto nel nostro precedente post sul blog, definire i Big Data non è così facile poiché il termine si riferisce a molti aspetti e discipline. E per molte persone la cosa più importante è il successo delle aziende (Valore), la chiave per ottenere nuove informazioni – che devono essere disponibili a molti utenti molto rapidamente (Velocità) – utilizzando enormi quantità di dati (Volume) da fonti molto diverse (Varietà) e di diversa qualità (Validità), al fine di poter prendere rapidamente decisioni importanti per ottenere o mantenere un vantaggio competitivo.

Nel libro “Big Data – Using smart Big Data analytics and metrics to make better decisions and improve performance” Bernard Marr scrive che se i Big Data alla fine non si traducessero in un vantaggio, sarebbe inutile. Non potremmo essere più d’accordo.

Ecco qualcos’altro che potrebbe interessarti:
Da dove iniziano i Big Data? – Molti punti di vista, una classificazione
I prossimi grandi cose nel mondo dei dati (Parte 1) – Scienza di Dati su scala
I prossimi grandi cose nel mondo dei dati (Parte 2) – Macchina di Apprendimento/Apprendimento Profondo come un ServiceLearning/Apprendimento Profondo come un Servizio di
I prossimi grandi cose nel mondo dei dati (Parte 3) – Umana Interfacce Dati (ISU)Interfacce (ISU)
Radioeins trasmissioni re:publica speciale – *um spiega Big Data