Big data è un termine usato per descrivere le grandi quantità di dati organizzati e non strutturati con cui le aziende hanno a che fare ogni giorno. Ma ciò che le aziende fanno con i dati è più importante del tipo o della quantità di dati che hanno. I big data possono essere analizzati per trovare informazioni che ti aiutino a fare scelte aziendali migliori e ti diano la fiducia necessaria per compiere mosse strategiche. In questo articolo, spiegheremo cosa sono i big data, l'analisi dei big data, la tecnologia, l'assistenza sanitaria e l'ingegneria dei big data.
Cosa sono i Big Data
Questa è una raccolta di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati che le aziende raccolgono. Questi dati possono essere estratti per ottenere informazioni e utilizzati in progetti di apprendimento automatico, modellazione predittiva e altri usi dell'analisi avanzata.
I sistemi di elaborazione e archiviazione dei Big Data sono ora una parte normale delle architetture di gestione dei dati delle organizzazioni, insieme a strumenti che aiutano con l'analisi dei Big Data. Le tre V sono spesso utilizzate per descrivere i big data:
- il grande volume di dati disponibili in molti luoghi;
- un'ampia varietà di tipi di dati che sono spesso archiviati in sistemi di big data; E
- la velocità con cui molti dati vengono prodotti, ricevuti ed elaborati.
Doug Laney, all'epoca analista presso la società di consulenza Meta Group Inc., è stata la prima persona a notare queste caratteristiche nel 2001. Dopo che Gartner ha acquistato Meta Group nel 2005, sono diventate ancora più note. Più recentemente, veridicità, valore e variabilità sono state aggiunte a diverse descrizioni di "big data".
Perché i Big Data sono importanti?
Le aziende utilizzano i big data nei loro sistemi per migliorare le operazioni, offrire un migliore servizio clienti, realizzare campagne di marketing personalizzate e fare altre cose che, alla fine, possono aumentare entrate e profitti. Le aziende che lo usano bene possono avere un vantaggio rispetto a quelle che non lo fanno perché possono prendere decisioni aziendali più velocemente e con più informazioni.
Ad esempio, i big data forniscono alle aziende informazioni utili sui loro clienti che possono utilizzare per migliorare il marketing, la pubblicità e le offerte per attirare più clienti interessati e aumentare le vendite. Puoi capire come stanno cambiando i gusti dei clienti o degli acquirenti aziendali osservando i dati del passato e del presente. Ciò consente alle aziende di essere più reattive a ciò che i clienti desiderano e di cui hanno bisogno.
Gli esperti medici usano i big data per cercare segni e fattori di rischio di malattie, e i medici li usano per aiutarli a capire cosa c'è che non va nei loro pazienti. Inoltre, i gruppi sanitari e le agenzie governative possono ottenere informazioni aggiornate su minacce o focolai di malattie infettive da una combinazione di dati provenienti da cartelle cliniche elettroniche, siti di social media, Web e altre fonti.
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Cos'è l'analisi dei Big Data
L'analisi dei big data è l'atto di raccogliere, rivedere e analizzare enormi quantità di dati al fine di trovare tendenze, approfondimenti e modelli di mercato che possono aiutare le aziende a prendere decisioni aziendali migliori. Queste informazioni sono facili da trovare e facili da usare, quindi le aziende possono pianificare rapidamente per mantenere il loro vantaggio competitivo.
Strumenti e sistemi per la business intelligence (BI) aiutano i gruppi a combinare dati strutturati e non strutturati provenienti da fonti diverse. Gli utenti (di solito i lavoratori) pongono domande in questi strumenti per sapere come funziona l'azienda e come sta andando. L'analisi dei big data utilizza i quattro approcci di analisi dei dati per scoprire approfondimenti rilevanti e derivare soluzioni.
Esempio di Big Data Analytics
Ad esempio, le moderne aziende sanitarie non possono fare a meno dell'analisi dei big data. Come puoi immaginare, ci sono molte cartelle cliniche, piani assicurativi, farmaci e informazioni sui vaccini di cui tenere traccia. Ha un'enorme quantità di dati sia organizzati che non strutturati, che, se utilizzati con l'analisi, possono darci informazioni importanti. L'analisi dei big data lo fa rapidamente e bene in modo che i medici possano utilizzare i dati per fare previsioni accurate che potrebbero salvare vite umane.
Perché l'analisi dei Big Data è importante?
L'analisi dei big data è importante perché consente alle aziende di utilizzare i propri dati per trovare modi per migliorare. L'aumento dell'efficienza in diverse parti di un'azienda porta a operazioni più intelligenti, profitti migliori e clienti soddisfatti. L'analisi dei big data aiuta le aziende a ridurre i costi e a realizzare beni e servizi migliori incentrati sul cliente.
L'analisi dei dati ci aiuta a imparare cose che fanno funzionare meglio la nostra società. L'analisi dei big data nell'assistenza sanitaria non solo tiene traccia e analizza i record individuali, ma svolge anche un ruolo importante nel monitoraggio degli esiti di COVID-19 su scala mondiale. Racconta ai dipartimenti sanitari di ogni paese come gestire le vaccinazioni e propone modi per impedire che si verifichino pandemie in futuro.
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Cos'è la tecnologia dei Big Data
La tecnologia dei big data è un'utilità software. Questa tecnologia è principalmente creata per analizzare, elaborare ed estrarre informazioni da un enorme insieme di strutture molto complicate e un ampio insieme di dati. I vecchi modi di gestire le informazioni hanno difficoltà a gestire questo.
Le tecnologie dei big data sono spesso collegate ad altre tecnologie come il deep learning, il machine learning, l'intelligenza artificiale (AI) e l'Internet of Things (IoT), che ne sono tutte notevolmente migliorate. Quando queste tecnologie vengono utilizzate insieme, le tecnologie dei big data si concentrano sullo studio e sulla gestione di grandi quantità di dati in tempo reale e relativi a batch.
Tipi di tecnologia Big Data
Prima di arrivare all'elenco delle tecnologie per i big data, parliamo di come funziona questa tecnologia sulla scheda. Esistono due tipi principali di tecnologie Big Data:
#1. Tecnologie operative per i Big Data
Questo tipo di tecnologia dei big data include principalmente i dati quotidiani di base che le persone utilizzano per elaborare. I dati quotidiani come le transazioni Internet, le piattaforme di social media e i dati di una specifica azienda o azienda comprendono i big data operativi. Il più delle volte, questi dati sono una necessità da analizzare con strumenti che impiegano tecnologie di big data. Molte tecnologie di big data analitici utilizzano "dati grezzi", ovvero i dati.
Ecco alcuni esempi specifici di tecnologie operative Big Data:
- Metodo di prenotazione di biglietti online per cose come autobus, treni, voli, film e altro.
- Commercio online o acquisti da siti di e-commerce come Amazon, Flipkart, Walmart, ecc.
- Dati online da siti di social network come Facebook, Instagram, WhatsApp, ecc.
- Nelle aziende multinazionali, le informazioni sui lavoratori o sui dirigenti.
#2. Tecnologie analitiche Big Data
Le persone spesso definiscono i Big Data analitici una forma migliorata di tecnologia Big Data. Rispetto ai big data operativi, questo tipo di tecnologia dei big data è un po' più difficile. Il più delle volte, i big data analitici vengono utilizzati quando vengono utilizzati criteri di performance e importanti scelte aziendali vengono effettuate in tempo reale sulla base di report realizzati analizzando dati operativi reali. Ciò significa che questa forma di tecnologia dei big data serve a indagare su grandi quantità di dati che sono fondamentali per prendere decisioni aziendali.
Di seguito sono riportate alcune applicazioni comuni delle tecnologie analitiche per i big data:
- Dati di marketing azionario
- Dati sulle previsioni meteorologiche e analisi di serie storiche
- I medici possono tenere d'occhio la salute di una persona guardando le loro informazioni mediche.
- Database per missioni spaziali, dove ogni minima conoscenza è molto importante
Cos'è la sanità dei Big Data
I big data si riferiscono a grandi insiemi di informazioni non strutturate e strutturate che vengono analizzate per trovare idee, tendenze e modelli. Il più delle volte, le tre V (volume, velocità e varietà) vengono utilizzate per descrivere i big data. Ciò significa che ha molti dati che vengono creati rapidamente e si presentano in diverse forme, come testo, immagini, grafici o filmati.
I big data nell'assistenza sanitaria provengono da molti luoghi diversi e sono studiati per aiutare a prendere decisioni, migliorare i risultati dei pazienti e ridurre i costi, tra le altre cose. Le cartelle cliniche elettroniche (EHR), le cartelle cliniche elettroniche (EMR), le cartelle cliniche personali (PHR) e i dati provenienti da strumenti sanitari digitali ampiamente utilizzati come dispositivi medici indossabili e app sanitarie mobili sono alcune delle fonti più popolari di big data nell'assistenza sanitaria .
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Esempi di Big Data nel settore sanitario
Cartelle sanitarie elettroniche (EHR), che di solito includono la storia medica di un paziente, informazioni demografiche, medicinali, vaccinazioni, risultati dei test e note sui progressi, forse la fonte più comune di big data nell'assistenza sanitaria. In passato, queste informazioni venivano scritte a mano in file che erano facili da perdere, difficili da condividere ea volte anche difficili da leggere. Ora, le cartelle cliniche elettroniche consentono a medici e infermieri di trovare facilmente le informazioni mediche importanti di un paziente e di fornire loro la migliore assistenza possibile.
I ricercatori medici possono utilizzare i dati EHR e l'apprendimento automatico per anticipare le complicazioni dopo interventi chirurgici, insufficienza cardiaca e abuso di droghe.
Applicazioni Big Data nel settore sanitario
I professionisti dell'assistenza sanitaria utilizzano i "big data" per una vasta gamma di cose, dagli studi biomedici alla fornitura di medicine personalizzate ai pazienti. L'assistenza sanitaria utilizza i big data nei seguenti modi:
- Utilizzo dell'analisi predittiva per creare modelli di apprendimento automatico in grado di prevedere la possibilità che un paziente contragga una determinata malattia.
- Monitoraggio continuo delle condizioni dei pazienti in una struttura e invio di avvisi agli operatori sanitari in tempo reale.
- Migliorare la sicurezza del trattamento di dati medici sensibili come richieste di risarcimento e informazioni mediche.
Cos'è l'ingegneria dei Big Data
Gli ingegneri dei big data producono, testano, analizzano e valutano i dati di un'azienda. I big data si riferiscono a set di dati estremamente grandi. Nell'economia moderna, è normale che le aziende raccolgano molti dati mentre gestiscono le loro attività.
Se utilizzati nel modo giusto, i big data possono aiutare le aziende a migliorare la loro efficienza, redditività e capacità di crescita. Ma i "big data" delle aziende non sono utili senza un "ingegnere dei big data" che costruisce sistemi per raccogliere, archiviare ed estrarre i dati. Alla fine, è compito degli ingegneri dei big data aiutare le aziende a gestire i loro big data.
Responsabilità lavorative nell'ingegneria dei big data
Tutte le seguenti sono mansioni lavorative comuni per gli ingegneri dei big data:
- Progettazione e implementazione di sistemi software
- Creazione di strumenti per la raccolta dei dati e l'elaborazione di tali dati
- Usando il metodo ETL, che sta per Estrai, Trasforma e Carica,
- Sviluppo di strutture dati che soddisfino le esigenze aziendali
- alla ricerca di nuovi modi per ottenere informazioni utili e migliorarle
- Sviluppo di soluzioni di dati strutturati con diversi linguaggi e tecnologie di programmazione
- Utilizzo di informazioni provenienti da molti luoghi per creare buoni modelli di business
- Lavorare a fianco di analisti di dati, data scientist e altri team
Big Data Engineer contro Data Scientist
Gli ingegneri dei big data creano e gestiscono tecnologie di raccolta ed estrazione dei dati, a differenza dei data scientist. I data scientist esaminano i dati ripuliti e utilizzano diversi modelli di previsione per capire cosa significa tutto ciò.
Cosa sono i Big Data in termini semplici?
I big data sono insiemi di dati più grandi e complessi, in particolare quando provengono da nuove fonti di dati. Questi insiemi di dati sono così grandi che gli strumenti tradizionali per l'elaborazione dei dati non sono in grado di gestirli. Ma puoi risolvere problemi aziendali con queste enormi quantità di dati che prima non potevi risolvere.
Qual è un esempio di Big Data?
I big data provengono da database dei clienti, sistemi di elaborazione delle transazioni, carta, e-mail, cartelle cliniche, registri di clickstream, app mobili e social network.
Quali sono le 7 v di Data?
Le 7 v includono volume, velocità, varietà, variabilità, veridicità e visualizzazione
Quali sono i 3 tipi di dati?
Dati strutturati, dati non strutturati e dati semi-strutturati sono i tre tipi di big data.
Per cosa vengono utilizzati principalmente i Big Data?
I big data sono un insieme di tecnologie create per archiviare, analizzare e gestire questa enorme quantità di dati. È uno strumento macro che aiuta a trovare risposte intelligenti cercando schemi nel caos derivante dalla crescita delle informazioni. Ha uno scopo per molte cose, tra cui la salute, l'agricoltura, il gioco d'azzardo e il salvataggio dell'ambiente.
Quali sono le 5 importanza dei dati?
Caratterizzano, calibrano, verificano, convalidano e valutano modelli che anticipano la durabilità strutturale a lungo termine e le prestazioni dei materiali in ambienti difficili.
Riferimenti
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