Big data: differenze tra le versioni

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[[File:BigData_2267x1146_trasparent.png|thumb|upright=1.4|Raffigurazione classica dei Big Data]]

In [[statistica]] e [[informatica]], la locuzione [[lingua inglese|inglese]] '''big data''' ("grandi [masse di] dati", o in [[lingua italiana|italiano]] '''megadati'''<ref>[https://iate.europa.eu/entry/result/3551299/en-es-fr-it-la-mul Voce 3551299] nella [[IATE]].</ref><ref>{{Cita web|url=https://www.techdico.com/translation/italian-english/megadati.html|titolo=megadati - Translation in English — TechDico|sito=TechDico|lingua=en|accesso=2019-07-19}}</ref>) indica genericamente una raccolta di [[informazione|dati informativi]] così estesa in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per l'estrazione di valore o [[conoscenza]]<ref>{{cita pubblicazione|autore1=Andrea De Mauro|autore2=Marco Greco|autore3=Michele Grimaldi|lingua=EN|anno=2016|titolo=A Formal definition of Big Data based on its essential features|rivista=Library Review|volume=65|numero=3|pp=122-135|doi=10.1108/LR-06-2015-0061|url=https://dx.doi.org/10.1108/LR-06-2015-0061|accesso=2017-06-25}}</ref>. Il termine è utilizzato dunque in riferimento alla capacità (propria della [[scienza dei dati]]) di analizzare ovvero estrapolare e mettere in relazione un'enorme mole di dati eterogenei, strutturati e non strutturati (grazie a sofisticati metodi statistici e informatici di [[Elaborazione dati|elaborazione]]), al fine di scoprire i legami tra fenomeni diversi (ad esempio [[correlazione (statistica)|correlazioni]]) e prevedere quelli futuri. I big data possono essere utilizzati per diversi scopi tra cui quello di misurare le prestazioni di un'organizzazione nonché di un processo aziendale.<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Alberto Sardi|nome=|cognome=|autore2=Enrico Sorano|autore3=Valter Cantino|nome2=|cognome2=|nome3=|cognome3=|coautori=Patrizia Garengo|data=2020|titolo=Big data and performance measurement research: trends, evolution and future opportunities|rivista=Measuring Business Excellence|volume=|numero=|accesso=|doi=10.1108/MBE-06-2019-0053|url=https://doi.org/10.1108/MBE-06-2019-0053}}</ref>

'''''Big Data''''' (dalla [[lingua inglese]], traducibile come "grandi [masse di] dati", o in [[lingua italiana|italiano]] '''megadati''')<ref>[https://iate.europa.eu/entry/result/3551299/en-es-fr-it-la-mul Voce 3551299] nella [[IATE]].</ref><ref>{{Cita web|url=https://www.techdico.com/translation/italian-english/megadati.html|titolo=megadati - Translation in English — TechDico|sito=TechDico|lingua=en|accesso=2019-07-19}}</ref> in [[statistica]] e [[informatica]], è una [[locuzione]] che indica genericamente una raccolta di [[informazione|dati informativi]] così estesa in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per l'estrazione di valore o [[conoscenza]]<ref>{{cita pubblicazione|autore1=Andrea De Mauro|autore2=Marco Greco|autore3=Michele Grimaldi|lingua=EN|anno=2016|titolo=A Formal definition of Big Data based on its essential features|rivista=Library Review|volume=65|numero=3|pp=122-135|doi=10.1108/LR-06-2015-0061|url=https://dx.doi.org/10.1108/LR-06-2015-0061|accesso=2017-06-25}}</ref>

== Descrizione ==

In [[statistica]] e [[informatica]], la locuzione [[lingua inglese|inglese]] L'''big data''' ("grandi [masse di] dati", o in [[lingua italiana|italiano]] '''megadati'''<ref>[https://iate.europa.eu/entry/result/3551299/en-es-fr-it-la-mul Voce 3551299] nella [[IATE]].</ref><ref>{{Cita web|url=https://www.techdico.com/translation/italian-english/megadati.html|titolo=megadati - Translation in English — TechDico|sito=TechDico|lingua=en|accesso=2019-07-19}}</ref>) indica genericamente una raccolta di [[informazione|dati informativi]] così estesa in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per l'estrazione di valore o [[conoscenza]]<ref>{{cita pubblicazione|autore1=Andrea De Mauro|autore2=Marco Greco|autore3=Michele Grimaldi|lingua=EN|anno=2016|titolo=A Formal definition of Big Data based on its essential features|rivista=Library Review|volume=65|numero=3|pp=122-135|doi=10.1108/LR-06-2015-0061|url=https://dx.doi.org/10.1108/LR-06-2015-0061|accesso=2017-06-25}}</ref>. Il termineespressine è utilizzatoutilizzata dunque in riferimento alla capacità (propria della [[scienza dei dati]]) di analizzare ovvero estrapolare e mettere in relazione un'enorme mole di dati eterogenei, strutturati e non strutturati (grazie a sofisticati metodi statistici e informatici di [[Elaborazione dati|elaborazione]]), al fine di scoprire i legami tra fenomeni diversi (ad esempio [[correlazione (statistica)|correlazioni]]) e prevedere quelli futuri. I big data possono essere utilizzati per diversi scopi tra cui quello di misurare le prestazioni di un'organizzazione nonché di un processo aziendale.<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Alberto Sardi|nome=|cognome=|autore2=Enrico Sorano|autore3=Valter Cantino|nome2=|cognome2=|nome3=|cognome3=|coautori=Patrizia Garengo|data=2020|titolo=Big data and performance measurement research: trends, evolution and future opportunities|rivista=Measuring Business Excellence|volume=|numero=|accesso=|doi=10.1108/MBE-06-2019-0053|url=https://doi.org/10.1108/MBE-06-2019-0053}}</ref>

== Generalità ==

[[File:DARPA_Big_Data.jpg|thumb|upright=1.1|Illustrazione simbolico-artistica del flusso di una gran mole di dati digitali]]