Big data analytics: differenze tra le versioni

Versione delle 20:52, 11 dic 2017

Versione delle 21:52, 9 apr 2018

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'''Big data analytics''' è il processo di raccolta e analisi di grandi volumi di dati per estrarre informazioni nascoste. Associati a sofisticate analisi di business, i [[big data]] hanno il potenziale di dare alle imprese intuizioni sulle condizioni di mercato, sul comportamento dei clienti, rendendo l’attività decisionale più efficace e veloce rispetto alla concorrenza. Oggi sono fornite diverse tecnologie e tecniche di analisi per scoprire patterns nascosti e connessioni tra i dati. Essi si discostano dalle tradizionali soluzioni di [[business intelligence]] perché operano sui big data e pertanto richiedono un’elaborazione più lenta e meno efficiente.

Big data analyticsEsso permette di conoscere anticipatamente cosa accadrà. Ciò rientra nell’[[analisi predittiva]], poiché se abbiamo un modello e abbiamo dati storici a sufficienza possiamo determinare cosa succederà in un futuro prossimo (una tendenza) con basi o fondamenti statistici. Sulla base di queste previsioni è possibile intervenire sul futuro mediante un'analisi prescrittiva, ovvero si vanno a cercare le condizioni affinché un certo evento accada.

Quindi, i big data rappresentano il nuovo strumento che rende "misurabile" la società. Spingono verso una nuova scienza dei dati, in grado di misurare e, in prospettiva, prevedere crisi economiche, epidemie, diffusione di opinioni, distribuzione delle risorse economiche, bisogni di mobilità.<ref>{{cita pubblicazione|autore1=Dino Pedreschi|lingua=EN|anno=2012|titolo=Siamo tutti pollicini digitali|url=http://novareview.ilsole24ore.com/lavitanova/230787|accesso=2017-06-30}}</ref>