Big data analytics: differenze tra le versioni

Versione delle 12:30, 27 set 2017

Versione delle 20:52, 11 dic 2017

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I principali obiettivi della Big Data analytics sono:

* ''Ridurre i costi'': sono introdotte nuove tecnologie per ridurre i costi di gestione e analisi di grandi volumi di dati.

* ''Velocità'': le analisi condotte devono essere capaci di produrre un risultato in breve tempo, oggi si fa sempre più riferimento anad analisi real time.

* ''Precisione'': potendo disporre di grosse quantità di dati possono essere condotte analisi più accurate.

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== Storia ==

Per molti anni si è parlato di Big Data, ma solo recentemente molte organizzazioni hanno compreso la loro importanza. Catturare l’innumerevole mole di dati, che viene condivisa ogni giorno nel proprio business, permette ad un’azienda di analizzare ed estrarre informazioni significative e talvolta vitali per le proprie decisioni. Inizialmente, prima ancora che il termine “Big Data” venisse usato, le attività commerciali erano basate su semplici analisi numeriche per scoprire informazioni e andamenti nascosti. Oggi invece le informazioni sono recuperate da enormi volumi di dati, dove l’analisi, ormai diventata veloce, permette di anticipare le scelte future in modo più accurato.

Inizialmente, prima ancora che il termine “Big Data” venisse usato, le attività commerciali erano basate su semplici analisi numeriche per scoprire informazioni e andamenti nascosti. Oggi invece le informazioni sono recuperate da enormi volumi di dati, dove l’analisi, ormai diventata veloce, permette di anticipare le scelte future in modo più accurato.

== Note ==