Big data analytics: differenze tra le versioni
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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>
== Storia ==▼
== Definizione e caratteristiche ==▼
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.▼
== Descrizione ==
▲=== Definizione e caratteristiche ===
Si tratta di un processo di Business Intelligence adattato ai Big Data. Sono, quindi, necessari strumenti automatici che possano aiutare i manager ed i responsabili dell'azienda a prendere le decisioni giuste per massimizzare i profitti ed evitare gli sprechi dovuti a scelte sbagliate, soprattutto negli ultimi anni in cui la crisi economica lascia ancora meno margini per gli errori.
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Attraverso questi obiettivi è possibile anticipare il futuro con la conoscenza dei dati raccolti nel passato ed individuare nuove opportunità di guadagno.
=== Differenze con la business intelligence ===
La crescente maturità del concetto dei Big Data mette in evidenza le differenze con la [[Business Intelligence]], in materia di dati e del loro utilizzo:
* la ''Business Intelligence'' utilizza la [[statistica descrittiva]] con dati ad alta densità di informazione per misurare cose, rilevare tendenze, ecc., utilizza cioè dataset limitati, dati puliti e modelli semplici per scoprire cosa è successo e perché è successo;<ref name="emc">{{cita pubblicazione|titolo=I Big Data vi parlano. Li state ascoltando?|anno=2012|editore=[[EMC Corporation]]|url=http://italy.emc.com/microsites/cio/articles/big-data-pwf/pwf.pdf|accesso=17 luglio 2017}}</ref>
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{{cita pubblicazione|url=http://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/626/1/012005/pdf|autore1=Mario Rasetti|autore2=Emanuela Merelli|titolo=The Topological Field Theory of Data: a program towards a novel strategy for data mining through data language|editore=IOP Publishing Ltd|rivista=Journal of Physics: Conference Series|volume=626|città=Torino|anno=2015|doi=10.1088/1742-6596/626/1/012005|accesso=2017-06-25}}</ref>
▲== 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.
== Note ==
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