{"id":31922,"date":"2025-02-19T10:00:00","date_gmt":"2025-02-19T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/?p=31922"},"modified":"2025-02-18T12:00:52","modified_gmt":"2025-02-18T11:00:52","slug":"i-big-data-ascesa-senza-limiti-ed-i-suoi-effetti-nel-panorama-it-odierno","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/it\/intelligenza-artificiale\/big-data-it\/i-big-data-ascesa-senza-limiti-ed-i-suoi-effetti-nel-panorama-it-odierno\/","title":{"rendered":"I Big Data: ascesa senza limiti ed i suoi effetti nel panorama IT odierno"},"content":{"rendered":"\n<p>Sto conseguendo la laurea magistrale in Ingegneria Informatica e studiando di uno studio matto e disperatissimo come citava Leopardi, ho sostenuto il mio terzo esame.<\/p>\n\n\n\n<p>Si \u00e8 trattato in tutto il corso di uno dei topic di cui si dibatte diffusamente in ambito informatico: i big data.<\/p>\n\n\n\n<p>Partiamo con il tracciarne una definizione: <em>&#8220;Raccolte estremamente grandi di dati ( che definiremo set di dati) che possono essere analizzate per rivelare modelli, tendenze e associazioni, relativi al comportamento e alle interazioni umane.&#8221;<\/em><\/p>\n\n\n\n<p> I set di dati sono divenuti via via nel tempo cos\u00ec grandi, che i metodi convenzionali di archiviazione ed elaborazione dei dati non funzionavano pi\u00f9 come accadeva nel passato.<\/p>\n\n\n\n<p>Nel lontano ormai 2001, Doug Laney, analista di Gartner ( societ\u00e0 di consulenza informatica statunitense) afferm\u00f2 che i big data hanno le seguenti caratteristiche, note come <strong>3V<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><em>Volume<\/em><\/li>\n\n\n\n<li><em>Variet\u00e0<\/em><\/li>\n\n\n\n<li><em>Velocit\u00e0<\/em><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p id=\"tw-target-text\">Viene aggiunta in seguito una quarta &#8220;V&#8221; che sta per <em>Veridicit\u00e0<\/em>: i dati sono veri e come si pu\u00f2 fare affidamento sulla loro accuratezza?<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-volume\">Volume<\/h2>\n\n\n\n<p id=\"tw-target-text\">Il volume dei big data detenuti da grandi aziende come Apple o eBay \u00e8 misurato in petabyte.<br>Un petabyte equivale a 1015 byte (caratteri) di informazioni. <\/p>\n\n\n\n<p id=\"tw-target-text\">Un disco di un laptop contiene mediamente 109 byte (un gigabyte), quindi i grandi depositari di dati di queste aziende conservano almeno i <a href=\"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/it\/open-source\/trasformare-i-dati-in-un-vantaggio-competitivo-la-business-intelligence-in-azienda\/\">dati <\/a>che normalmente potrebbero essere conservati su 1 milione di PC, forse anche da 10 a 20 milioni di PC.<\/p>\n\n\n\n<p id=\"tw-target-text\"><em>Avete mai realizzato quali siano le fonti dei big data?<\/em><\/p>\n\n\n\n<p id=\"tw-target-text\">Dalle carte fedelt\u00e0 strisciate alle casse con il dettaglio di tutti gli acquisti effettuati, quando, dove, come si paga, l&#8217;utilizzo dei coupon, ai siti web: ogni prodotto che un utente guarda, ogni pagina che visita, ogni prodotto che acquista. Sono degli esempi.<\/p>\n\n\n\n<p id=\"tw-target-text\">I dati dei Social media: amici e contatti, post pubblicati, la posizione al momento del post, le fotografie (che possono essere scansionate per l&#8217;identificazione), qualsiasi dato che ogni utente sceglie di rivelare all&#8217;universo.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"tw-target-text\">Variet\u00e0<\/h2>\n\n\n\n<p id=\"tw-target-text\">I dati provengono quindi da una variet\u00e0 di fonti ( ne abbiamo elencati qualcuno  poche righe sopra)<\/p>\n\n\n\n<p id=\"tw-target-text\">In particolare, sono conservate le seguenti tipologie di informazioni: <em>dati che possono essere sia strutturati che non strutturati.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p id=\"tw-target-text\">I dati strutturati: questi vengono archiviati all&#8217;interno di campi ben definiti (numerici, di testo, di data, ecc.) spesso con lunghezze definite, all&#8217;interno di un record definito, in un file di record. I dati strutturati richiedono un <em>modello di dati<\/em>.<\/p>\n\n\n\n<p id=\"tw-target-text\">La progettazione del modello definisce e limita i dati che possono essere raccolti e archiviati e l&#8217;elaborazione che pu\u00f2 essere eseguita su di essi.<\/p>\n\n\n\n<p id=\"tw-target-text\">Un esempio di dati strutturati si trova nei sistemi bancari, che registrano gli incassi e i pagamenti del conto corrente: data, importo, incasso\/pagamento. <\/p>\n\n\n\n<p id=\"tw-target-text\">I dati strutturati sono facilmente accessibili tramite linguaggi di query di database consolidati. <\/p>\n\n\n\n<p id=\"tw-target-text\">I dati non strutturati non hanno a loto volta un modello di dati predefinito. Questa variet\u00e0 e irregolarit\u00e0 rende difficile conservarli in modo da consentirne l&#8217;analisi, la ricerca o l&#8217;utilizzo in altro modo. I dati non strutturati si presentano sotto forma di immagine, video, testo o audio. <\/p>\n\n\n\n<p>Vengono comunemente&nbsp;archiviati in database NoSQL, in quanto capaci di gestire un\u2019alta variet\u00e0 di dati offrendo storage pi\u00f9 flessibili rispetto al classico database SQL,  ma soprattutto perch\u00e8  i database NoSQL&nbsp;non hanno strutture tabulari o schemi precisi, ma raccolgono i dati insieme.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p id=\"tw-target-text\">Esempi di questa tipologia di dati sono i documenti in formato di file .pdf o .docx. , e file come&nbsp;audio, video, e-mail o immagini.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"tw-target-text\">Velocit\u00e0<\/h2>\n\n\n\n<p id=\"tw-target-text\">Le informazioni devono essere fornite rapidamente per essere utili nel processo decisionale. <\/p>\n\n\n\n<p id=\"tw-target-text\">La sfida per l&#8217;IT \u00e8 trovare metodi per elaborare enormi quantit\u00e0 di dati non uniformi e scomodi in tempo reale: quindi Software per big data.<\/p>\n\n\n\n<p id=\"tw-target-text\">Una libreria di software come Apache Hadoop \u00e8 specificamente progettata per consentire l&#8217;elaborazione distribuita di grandi insiemi di dati (cio\u00e8 big data) su cluster di computer utilizzando semplici modelli di programmazione. <\/p>\n\n\n\n<p id=\"tw-target-text\">Hadoop IT \u00e8 progettato per scalare da singoli server a migliaia di macchine, ciascuna delle quali offre elaborazione e archiviazione locali.<\/p>\n\n\n\n<p id=\"tw-target-text\">Il trattamento dei Big Data \u00e8 generalmente noto come Big Data Analytics e comprende:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Data mining: analisi dei dati per identificare modelli e stabilire relazioni come associazioni,sequenze e correlazioni.<\/li>\n\n\n\n<li>Analisi predittiva: un tipo di data mining che mira a prevedere eventi futuri. <\/li>\n\n\n\n<li>Analisi del testo: scansione di testo come e-mail e documenti di elaborazione testi per estrarre informazioni utili. <\/li>\n\n\n\n<li>Analisi vocale: come sopra ma con audio.<\/li>\n\n\n\n<li>Analisi statistica: utilizzata per identificare tendenze, correlazioni e cambiamenti nel comportamento.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"tw-target-text\">Ma esistono delle criticit\u00e0 rispetto ai big data?<\/h3>\n\n\n\n<p id=\"tw-target-text\">Una \u00e8 sicuramente il costo nello stabilire l\u2019hardware e il software analitico necessari. Le normative vigenti in ogni paese che sono diverse e non quindi uniformi, e questo porta quindi a dei costi variabili e difficilmente prevedibili.<\/p>\n\n\n\n<p id=\"tw-target-text\">La perdita o il furto di dati: a parte le conseguenze derivanti dalle violazioni normative vigenti in ogni Paese, le aziende potrebbero trovarsi esposte ad azioni legali civili se i dati venissero rubati e gli individui ne subissero le conseguenze. ( ed abbiamo recenti esempi di questo accaduto!!)<\/p>\n\n\n\n<p id=\"tw-target-text\">Dati errati (veridicit\u00e0): se i dati conservati non sono corretti o non aggiornati, \u00e8 probabile che si arrivi a conclusioni errate. <\/p>\n\n\n\n<p id=\"tw-target-text\">Prima di implementare iniziative relative ai big data nella tua organizzazione, lavora per rendere la cultura aziendale pi\u00f9 collaborativa e adattabile. Secondo un recente studio, quasi il 78% delle aziende ritiene che la cultura del luogo di lavoro sia uno dei maggiori ostacoli all\u2019adozione di azioni basate sui dati.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sto conseguendo la laurea magistrale in Ingegneria Informatica e studiando di uno studio matto e disperatissimo come citava Leopardi, ho sostenuto il mio terzo esame. Si \u00e8 trattato in tutto il corso di uno dei topic di cui si dibatte diffusamente in ambito informatico: i big data. 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