Cosa sono esattamente i Big Data?

I big data sono la nuova scienza della comprensione e della previsione del comportamento umano attraverso lo studio di grandi volumi di dati non strutturati. I grandi dati sono anche conosciuti come “analisi predittiva”.

L’analisi dei messaggi di Twitter, dei feed di Facebook, delle ricerche di eBay, dei localizzatori GPS e dei bancomat sono alcuni esempi di big data. Lo studio dei video di sicurezza, i dati sul traffico, i modelli meteorologici, gli arrivi dei voli, i registri delle torri di telefonia mobile e i tracker della frequenza cardiaca sono altre forme. I grandi dati sono una nuova scienza disordinata che cambia ogni settimana, e solo pochi esperti capiscono tutto.

Esempi di Big Data nella vita quotidiana

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Anche se la maggior parte dei progetti di big data sono molto oscuri, ci sono esempi di successo di big data che influenzano la vita quotidiana di individui, aziende e governi:

Predire le epidemie di virus: studiando dati socio-politici, meteo e climatici, e dati ospedalieri e clinici, questi scienziati ora prevedono le epidemie di febbre dengue con 4 settimane di anticipo.

Homicide Watch: questo progetto di big data profila le vittime di omicidio, i sospetti e i criminali a Washington, DC. Sia come un modo per onorare i defunti che come una risorsa di sensibilizzazione per il pubblico, questo grande progetto di dati è affascinante.

Transit Trip Planning, NYC: il programmatore radiofonico della WNYC Steve Melendez ha combinato l’orario della metropolitana online con un software per itinerari di viaggio. La sua creazione permette ai newyorkesi di cliccare sulla loro posizione sulla mappa, e apparirà una previsione del tempo di viaggio in treno e in metropolitana.

Xerox ha ridotto la perdita di personale: lavorare nei call center è emotivamente drenante. Xerox ha studiato una serie di dati con l’aiuto di analisti professionisti, e ora pụ prevedere quali assunti del call center hanno più probabilità di rimanere con l’azienda.

Supporto alla lotta contro il terrorismo: studiando le reti sociali, i registri finanziari, le prenotazioni dei voli e i dati sulla sicurezza, le forze dell’ordine possono prevedere e localizzare i sospetti terroristi prima che compiano le loro azioni malvagie.

Regolare il marketing del marchio basandosi sulle recensioni dei social media: le persone sono veloci e facili a condividere le loro opinioni online su un pub, un ristorante o una palestra. È possibile studiare questi milioni di post sui social media e fornire informazioni all’azienda su cị che la gente pensa dei suoi servizi.

Chi usa i Big Data e cosa ci fanno?

alexsl / Getty Images

Molte corporazioni monolitiche usano i big data per adattare le loro offerte e i loro prezzi per massimizzare la soddisfazione dei clienti.

  • I grandi magazzini Macy’s: usano i big data per aggiustare i loro prezzi al volo per più di 70 milioni di prodotti. Inviano persino email personalizzate ai loro clienti in base a cị che Macy’s pensa che siano interessati.
  • La risposta della polizia all’attentato alla maratona di Boston: utilizzando i big data per studiare i video e i filmati di sorveglianza, la polizia è stata in grado di restringere rapidamente la ricerca dei sospetti.
  • Morton’s Steakhouse: usa Twitter per il marketing, come la famosa consegna all’aeroporto del New Jersey di una cena a base di bistecca e gamberi.
  • Visa usa i big data per identificare e catturare i truffatori: transazioni isolate qua e là possono facilmente nascondere un utente di carta di credito disonesto, ma osservando attentamente milioni di transazioni, i modelli di frode possono essere rilevati.
  • Facebook usa i big data per personalizzare la pubblicità: studiando attentamente i tuoi gusti e le tue abitudini di navigazione su FB, il gigante dei social media ha una visione inquietante dei tuoi gusti. Gli annunci della barra laterale che vedi nel tuo feed di Facebook sono scelti da algoritmi molto deliberati e complessi che hanno osservato le tue abitudini su Facebook.

Perché i Big Data sono coś importanti?

1. I dati sono enormi: non ci stanno su un solo disco rigido, figuriamoci su una chiavetta USB. Il volume dei dati supera di gran lunga quello che la mente umana pụ percepire (pensate a un trilione di megabyte, poi moltiplicatelo per altri trilioni).

2. I dati sono disordinati e non strutturati: dal 50% all’80% del lavoro dei big data è convertire e pulire le informazioni in modo che possano essere ricercate e ordinate. Solo poche migliaia di esperti sul nostro pianeta sanno come fare questa pulizia dei dati. Questi esperti hanno anche bisogno di strumenti molto specializzati, come HPE e Hadoop, per fare il loro lavoro. Forse tra 10 anni, gli esperti di big data diventeranno una dozzina, ma per ora, sono una razza molto rara di analisti e il loro lavoro è ancora molto oscuro e noioso.

3. I dati sono diventati una merce che pụ essere comprata e venduta: ci sono mercati di dati dove aziende e individui possono comprare terabyte di social media e altri dati. La maggior parte dei dati è basata sul cloud, perché è troppo grande per stare su un singolo disco rigido. L’acquisto di dati di solito comporta un abbonamento a pagamento in cui ci si connette a una server farm cloud.

4. Le possibilità dei grandi dati sono infinite – Forse un giorno i medici saranno in grado di prevedere attacchi di cuore e ictus settimane prima che accadano. Gli incidenti aerei e automobilistici potrebbero essere ridotti attraverso l’analisi predittiva dei loro dati meccanici e dei modelli di traffico e meteo. Gli incontri online potrebbero essere migliorati dai dati che predicono le personalità compatibili. I musicisti potrebbero sapere quale composizione musicale è più gradita ai gusti mutevoli del loro pubblico di riferimento. I nutrizionisti potrebbero prevedere quale combinazione di alimenti acquistati in negozio aggraverà o aiuterà le condizioni mediche di una persona. La superficie è stata appena scalfita e le scoperte nel campo dei big data avvengono ogni settimana.

I grandi dati sono disordinati

I grandi dati sono l’analisi predittiva – la conversione di dati massicci e non strutturati in qualcosa di ricercabile e ordinabile. È uno spazio disordinato e caotico che richiede un tipo speciale di conoscenza e pazienza.

Prendiamo come esempio il monolitico servizio di consegna UPS. Gli schedulatori di UPS studiano i dati GPS e smartphone dei loro autisti per analizzare i modi più efficienti per adattarsi alla congestione del traffico. Questi dati GPS e smartphone sono giganteschi e non vengono preparati automaticamente per l’analisi. Questi dati provengono da vari database di GPS e mappe, attraverso diversi dispositivi hardware per smartphone. Gli analisti di UPS hanno passato mesi a convertire tutti questi dati in un formato che pụ essere facilmente cercato e ordinato. Ma lo sforzo ha dato i suoi frutti. UPS ha ora risparmiato più di 8 milioni di galloni di carburante da quando ha iniziato a utilizzare questi big data analytics.

Poiché i big data sono disordinati e richiedono molto sforzo per pulirli e prepararli all’uso, i data scientist sono stati soprannominati “custodi di dati” per tutto il lavoro noioso che fanno.

Tuttavia, la scienza dei big data e dell’analisi predittiva migliora ogni settimana. Si prevede che i big data saranno facilmente accessibili a tutti entro il 2025.

I grandi dati sono una minaccia per la privacy?

Ś, se le nostre leggi e le difese della privacy individuale non sono gestite con attenzione, i grandi dati si intromettono nella privacy personale. Google, YouTube e Facebook già tracciano le tue abitudini quotidiane online. Il tuo smartphone e la tua vita informatica lasciano impronte digitali ogni giorno, e le aziende più sofisticate stanno studiando queste impronte.

Le leggi sui grandi dati si stanno evolvendo. La privacy è uno stato di cui ora dovete assumervi la responsabilità personale, poiché non potete più aspettarvi che sia un diritto di default.

Cosa puoi fare per proteggere la tua privacy

Il passo più grande che puoi fare è nascondere le tue abitudini quotidiane usando una VPN. Un servizio VPN cripta il tuo segnale in modo che la tua identità e la tua posizione siano almeno parzialmente nascoste dai tracker. Questo non ti renderà anonimo al 100%, ma una VPN ridurrà sostanzialmente il grado in cui il mondo pụ osservare le tue abitudini online.

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