Definizione: Big Data

Il termine « Big Data » ha iniziato ad apparire nei dizionari negli ultimi dieci anni, ma il concetto stesso esiste almeno dalla Seconda Guerra Mondiale. Più recentemente, la connettività wireless, Internet 2.0 e altre tecnologie hanno reso la gestione e l’analisi di grandi quantità di dati una realtà per tutti noi.

Con “Big Data” intendiamo set di dati troppo grandi e complessi per le applicazioni di elaborazione tradizionali e gestione dei dati. I big data sono diventati più popolari con l’avvento della tecnologia mobile e dell’Internet delle cose poiché le persone producono sempre più dati con i propri dispositivi. Considera, ad esempio, i dati generati da servizi basati sulla posizione, cronologie di navigazione sul Web, attività sui social media o persino app per il fitness.

Il termine può anche riferirsi ai processi di raccolta e analisi di enormi quantità di informazioni digitali per produrre business intelligence. Poiché i set di dati continuano a crescere e le applicazioni producono più dati in tempo reale e in modo continuo, le aziende si rivolgono al cloud per archiviare, gestire e analizzare i propri big data.

Cosa rende i Big Data così importanti?

I consumatori vivono in un mondo digitale in cui l’attesa è istantanea. Dalle transazioni di vendita digitali al feedback e ai perfezionamenti del marketing, tutto si sta evolvendo rapidamente nell’odierno mondo degli affari basato sul cloud. Tutte queste transazioni rapide producono e compilano dati a una velocità altrettanto rapida. Sfruttare queste informazioni in tempo reale spesso fa la differenza tra capitalizzare le informazioni per una visione a 360 gradi del pubblico target o perdere clienti a causa dei concorrenti che lo fanno.

Le possibilità (e le potenziali insidie) di gestione e utilizzo delle operazioni sui dati sono infinite. Ecco alcuni dei modi principali in cui i big data possono trasformare un’organizzazione:

Intelligenza economica : progettata per descrivere l’acquisizione, l’analisi e l’applicazione di dati importanti a vantaggio di un’organizzazione, la business intelligence è un’arma essenziale nella lotta per il mercato moderno. Mappando e prevedendo attività e punti critici, la business intelligence mette i big data di un’organizzazione al servizio del suo prodotto…

Innovazione : analizzando una visione a livello di periscopio della miriade di interazioni, modelli e anomalie che si verificano all’interno di un settore e di un mercato, i big data vengono utilizzati per offrire prodotti e strumenti nuovi e creativi.

Immaginate che l’azienda « X » riveda i suoi Big Data e scopra che quando fa caldo, il prodotto B viene venduto a un ritmo quasi doppio rispetto a quello del prodotto A nel sud della Francia, mentre le vendite rimangono costanti nel nord o nell’est della Francia. L’azienda « X » potrebbe sviluppare uno strumento di marketing che promuove le campagne sui social media rivolte ai mercati del sud della Francia con una pubblicità unica che evidenzia la popolarità e la disponibilità immediata del prodotto B. In questo modo, l’azienda « X » può utilizzare i suoi Big Data per guidare prodotti e pubblicità nuovi o personalizzati che massimizzano il potenziale di profitto.

Costo di proprietà ridotto : Se un centesimo risparmiato è un centesimo guadagnato, allora i big data fanno risparmiare un sacco di centesimi. I professionisti IT misurano le operazioni non in base al prezzo delle apparecchiature, ma in base a una serie di fattori, tra cui contratti annuali, licenze e costi generali del personale.

Le informazioni ottenute dai big data possono aiutare rapidamente a determinare dove le risorse sono sottoutilizzate e quali aree necessitano di maggiore attenzione. Insieme, queste informazioni consentono ai manager di mantenere i budget sufficientemente flessibili per operare in un ambiente moderno.

In quasi tutti i settori organizzazioni e marchi utilizzano i big data per innovare. Le compagnie di spedizione lo utilizzano per calcolare i tempi di transito e impostare le tariffe. I big data costituiscono la spina dorsale della ricerca scientifica e medica innovativa, consentendo l’analisi e lo studio a un ritmo mai raggiunto prima. E hanno un impatto sul nostro stile di vita quotidiano.

Analisi, data center e data lake

I Big Data riguardano in realtà nuovi casi d’uso e idee, non tanto i dati stessi. L’analisi dei Big Data implica l’esame di set di dati molto grandi e granulari per scoprire modelli nascosti, correlazioni sconosciute, tendenze di mercato, preferenze dei clienti e nuove idee di business. Ora le persone possono porre domande che prima non erano possibili con un data warehouse tradizionale perché poteva archiviare solo dati aggregati.

Immagina per un momento di guardare un dipinto della Gioconda e di vedere solo grandi pixel. Questa è la visione che hai dei clienti in un data center. Per ottenere una visione dettagliata dei tuoi clienti, devi archiviare dati dettagliati, granulari, a livello nanometrico su tali clienti e utilizzare l’analisi dei big data come il data mining o l’apprendimento automatico per vedere il quadro dettagliato.

I data Lake sono un repository di archiviazione centrale che contiene dati importanti provenienti da numerose fonti in un formato grezzo e granulare. Può archiviare dati strutturati, semi-strutturati o non strutturati, il che significa che i dati possono essere conservati in un formato più flessibile per un utilizzo futuro. Quando si archiviano i dati, un data Lake li associa a identificatori e tag di metadati per un recupero più rapido. Gli scienziati possono accedere, preparare e analizzare i dati in modo più rapido e accurato utilizzando i data Lake. Per gli esperti di analisi, questo vasto serbatoio di dati, disponibile in vari formati non tradizionali, offre un’opportunità unica di accedere ai dati per vari casi d’uso, come l’analisi del sentiment o il rilevamento delle frodi.

Strumenti comuni per dati insoliti

Per comprendere tutto quanto sopra, devi iniziare dalle basi. Nel caso dei Big Data si tratta solitamente di Hadoop, MapReduce e Spark, tre offerte del progetto Apache Software.

Hadoop è una soluzione software open source progettata per lavorare con i Big Data. Gli strumenti Hadoop consentono di distribuire il carico di elaborazione necessario per elaborare set di Big Data su poche o poche centinaia di migliaia di nodi informatici separati. Invece di spostare un petabyte di dati in un minuscolo sito di elaborazione, Hadoop fa il contrario, accelerando notevolmente la velocità con cui le serie di informazioni possono essere elaborate.

Riduci mappa, come suggerisce il nome, aiuta a svolgere due funzioni: compilare e organizzare (mappatura) set di dati, quindi perfezionarli in set più piccoli e organizzati utilizzati per rispondere ad attività o query.

Scintilla è anche un progetto open source della Apache Foundation, è un framework distribuito velocissimo per l’elaborazione su larga scala e l’apprendimento automatico. Il motore di elaborazione di Spark può essere eseguito come installazione autonoma, servizio di cloud computing o ovunque siano già in esecuzione sistemi di elaborazione distribuiti popolari come Kubernetes o il predecessore di Spark, Apache Hadoop.

Questi e altri strumenti di Apache sono alcuni dei modi più affidabili per utilizzare i big data nella tua organizzazione.

Usi futuri dei Big Data

Con l’esplosione delle tecnologie di cloud computing, la necessità di far fronte a quantità sempre crescenti di dati è diventata una considerazione primaria per la progettazione dell’architettura digitale. In un mondo in cui le transazioni, l’inventario e persino l’infrastruttura IT possono esistere in uno stato puramente virtuale, un buon approccio ai Big Data crea una visione olistica acquisendo dati da molte fonti, tra cui:

• Registri della rete virtuale
• Eventi e modelli di sicurezza
• Modelli di traffico di rete globale
• Rilevamento e risoluzione delle anomalie
• Informazioni sulla conformità
• Monitoraggio del comportamento e delle preferenze dei clienti
• Dati di geolocalizzazione
• Dati dei canali social per il monitoraggio del sentiment del marchio
• Livelli di inventario e tracciabilità della spedizione
• Altri dati specifici che influiscono sulla tua organizzazione

Anche l’analisi più conservativa delle tendenze dei mega data indica una continua riduzione dell’infrastruttura fisica locale e una crescente dipendenza dalle tecnologie virtuali. Questa evoluzione sarà accompagnata da una crescente dipendenza da strumenti e partner in grado di gestire un mondo in cui le macchine sono sostituite da bit e byte che le emulano.

I Big Data non sono solo una parte importante del futuro, possono essere il futuro stesso. Il modo in cui le aziende, le organizzazioni e i professionisti IT che le supportano affrontano le loro missioni continuerà a essere modellato dal modo in evoluzione in cui archiviamo, spostiamo e comprendiamo i dati.

Big Data, cloud e serverless computing

Prima dell’introduzione delle piattaforme cloud, tutta l’elaborazione e la gestione dei big data veniva eseguita in sede. L’introduzione di piattaforme basate su cloud come Microsoft Azure, Amazon AWS e Google BigQuery rende ora vantaggioso (e vantaggioso) eseguire processi di gestione dei dati in remoto.

Il cloud computing su un’architettura serverless offre una serie di vantaggi ad aziende e organizzazioni, tra cui:

Efficienza – Sia il livello di archiviazione che quello di calcolo sono disaccoppiati, paghi per il tempo in cui mantieni la quantità di dati nel livello di archiviazione e per il tempo necessario per eseguire i calcoli necessari.

Tempi di implementazione ridotti – A differenza della distribuzione di un cluster gestito che richiede ore o addirittura giorni, l’applicazione di big data serverless richiede solo pochi minuti.

Tolleranza ai guasti e disponibilità – Per impostazione predefinita, l’architettura serverless gestita da un fornitore di servizi cloud offre tolleranza agli errori e disponibilità basata su un accordo sul livello di servizio (SLA). Non è quindi necessario rivolgersi ad un amministratore.

Facilità di ridimensionamento e ridimensionamento automatico – Le regole di scalabilità automatica definite consentono all’applicazione di scalarsi in base al carico di lavoro. Ciò riduce significativamente il costo del trattamento.

Scegliere uno strumento per i Big Data

Ottimi strumenti di integrazione dei dati possono semplificare notevolmente questo processo. Le funzionalità che dovresti cercare in uno strumento per la gestione dei big data sono:

Molti connettori : Esistono molti sistemi e applicazioni nel mondo. Maggiore è il numero di connettori predefiniti di cui dispone il tuo strumento di integrazione dati di grandi dimensioni, maggiore sarà il tempo risparmiato dal tuo team.

Open source : le architetture open source generalmente offrono maggiore flessibilità evitando i vincoli al fornitore; Inoltre, l’ecosistema dei big data è costituito da tecnologie open source che vorresti utilizzare e adottare.

Portabilità : Poiché le aziende adottano sempre più modelli di cloud ibrido, è importante essere in grado di creare le proprie integrazioni di Big Data una sola volta ed eseguirle ovunque: on-premise, ibride e nel cloud.

Facilità d’uso : Gli strumenti di integrazione dei Big Data dovrebbero essere facili da apprendere e utilizzare con un’interfaccia grafica per semplificare la visualizzazione delle pipeline di Big Data.

Trasparenza dei prezzi : Il fornitore dello strumento di integrazione dati non dovrebbe incolparti per aver aumentato il numero di connettori o volumi di dati.

Compatibilità con il cloud : il tuo strumento di integrazione dei dati dovrebbe essere eseguito in modo nativo in un ambiente singolo cloud, multi-cloud o ibrido, essere in grado di funzionare in contenitori e utilizzare l’elaborazione serverless per ridurre al minimo il costo dell’elaborazione dei big data e pagare solo ciò che utilizzi e non inattività server.

Qualità e governance integrata dei dati : I big data provengono solitamente dal mondo esterno e i dati rilevanti devono essere curati e gestiti prima di essere rilasciati agli utenti aziendali, altrimenti potrebbero diventare un enorme peso per l’azienda. Quando si sceglie uno strumento o una piattaforma per big data, assicurarsi che incorpori la qualità e la governance dei dati.