Big data: differenze tra le versioni

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Per poter parlare di big data il volume dei dati deve essere correlato alla capacità del sistema di acquisire le informazioni così come arrivano dalle differenti sorgenti dati che sono adoperate, quindi, un sistema diventa big quando aumenta il volume dei dati e allo stesso tempo aumenta la velocità/flusso di informazioni al secondo che il sistema deve poter acquisire e gestire. Negli ultimi due anni c'è stato infatti un incremento del 90% dei dati prodotti nel mondo e le aziende potrebbero arrivare a produrre [[zettabyte]] di dati, ad esempio considerando dati provenienti da sensori, dati satellitari, finanziari, telefonici, ecc.

Il progressivo aumento della dimensione dei [[dataset]] è legato alla necessità di analisi su un unico insieme di dati, con l'obiettivo di estrarre informazioni aggiuntive rispetto a quelle che si potrebbero ottenere analizzando piccole serie, con la stessa quantità totale di dati. Ad esempio, l'analisi per sondare gli "umori" dei [[mercato|mercati]] e del [[commercio]], e quindi del [[Analisi delle serie storiche|trend]] complessivo della società e del fiume di informazioni che viaggiano e transitano attraverso [[Internet]]. Con i big data la mole dei dati è dell'ordine degli [[zettabyte]], ovvero miliardi di [[terabyte]],<ref>{{cita web |cognome=Russo |nome=Marco |coautori=Luca De Biase |titolo=Che cosa pensereste se vi dicessero che in Italia i Big Data non esistono? |url=http://blog.debiase.com/2013/05/che-cosa-pensereste-se-vi-dicessero-che-in-italia-i-big-data-non-esistono |accesso=28 ottobre 2014}}</ref> quindi si richiede una potenza di [[calcolo parallelo]] e massivo con strumenti dedicati eseguiti su decine, centinaia o anche migliaia di [[server]].<ref>{{cita web |autore=Jacobs, A. |titolo=The Pathologies of Big Data |lingua=inglese |data=6 luglio 2009 |editore=ACMQueue |url=http://queue.acm.org/detail.cfm?id=1563874 |accesso=21 ottobre 2013}}</ref><ref>{{cita web |autore=Gianluca Ferrari |data=14 giugno 2011 |titolo=Il vero significato dei "Big data" |url=http://searchcio.techtarget.it/il-vero-significato-dei-big-data/0,1254,17_ART_142572,00.html |accesso=21 ottobre 2013}}</ref>

I Big data comportano anche l'interrelazione di dati provenienti da fonti potenzialmente eterogenee, cioè non soltanto i dati strutturati (come quelli provenienti dai [[database]]) ma anche non strutturati ([[immagine digitale|immagini]], [[email]], dati [[GPS]], informazioni derivanti dai [[social network]], ecc.).

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* [[Big data analytics]]

* [[Data warehouse]]

* [[Etica dei dati]]

* [[Business intelligence]]

* [[Data mining]]