Il termine Big Data viene sempre più utilizzato quasi ovunque nel pianeta, online e offline. E non è legato solo ai computer. Viene sotto un termine generico chiamato Information Technology , che ora fa parte di quasi tutte le altre tecnologie e campi di studi e imprese. I Big Data^{(Big Data)} non sono un grosso problema. Il clamore che lo circonda è sicuramente un grosso problema per confonderti. Questo articolo dà un'occhiata a cosa sono i Big Data^{(Big Data)} . Contiene anche un esempio di come NetFlix ha utilizzato i suoi dati, o meglio, i Big Data , per soddisfare al meglio le esigenze dei suoi clienti.

Che cosa sono i Big Data

I dati che giacevano nei server della tua azienda erano solo dati fino a ieri, ordinati e archiviati. Improvvisamente, lo slang Big Data è diventato popolare e ora i dati nella tua azienda sono Big Data . Il termine copre ogni singolo dato che la tua organizzazione ha archiviato fino ad ora. Include i dati archiviati nei cloud e persino gli URL^(URLs) che hai aggiunto ai segnalibri. La tua azienda potrebbe non aver digitalizzato tutti i dati. Potresti non aver già strutturato tutti i dati. Ma poi, tutti i dati digitali, cartacei, strutturati e non strutturati con la tua azienda ora sono Big Data^{(Big Data)} .

In breve, tutti i dati – categorizzati o meno – presenti nei tuoi server sono collettivamente chiamati BIG DATA . Tutti questi dati possono essere utilizzati per ottenere risultati diversi utilizzando diversi tipi di analisi. Non è necessario che tutte le analisi utilizzino tutti i dati. La diversa analisi utilizza diverse parti dei BIG DATA per produrre i risultati e le previsioni necessarie.

I big data^{(Big Data)} sono essenzialmente i dati che analizzi per ottenere risultati che puoi utilizzare per previsioni e altri usi. Quando si utilizza il termine Big Data , improvvisamente la tua azienda o organizzazione sta lavorando con la tecnologia informatica^{(Information)} di primo livello per dedurre diversi tipi di risultati utilizzando gli stessi dati che hai archiviato intenzionalmente o meno nel corso degli anni.

Quanto sono grandi i Big Data

In sostanza, tutti i dati combinati sono Big Data , ma molti ricercatori concordano sul fatto che i Big Data, in quanto tali, non possono essere manipolati utilizzando normali fogli di calcolo e normali strumenti di gestione dei database. Hanno bisogno di strumenti di analisi speciali come Hadoop (lo studieremo in un post separato) in modo che tutti i dati possano essere analizzati in una volta sola (possono includere iterazioni di analisi).

Contrariamente a quanto sopra, anche se non sono un esperto in materia, direi che i dati con qualsiasi organizzazione – grande o piccola, organizzata o non organizzata – sono Big Data per quell'organizzazione e che l'organizzazione può scegliere i propri strumenti per analizzare il dati.^{(Contrary to the above, though I am not an expert on the subject, I would say that data with any organization – big or small, organized or unorganized – is Big Data for that organization and that the organization may choose its own tools to analyze the data.)}

Normalmente, per l'analisi dei dati, le persone erano solite creare set di dati diversi basati su uno o più campi comuni in modo che l'analisi diventi semplice. Nel caso dei Big Data non è necessario creare sottoinsiemi per analizzarli. Ora abbiamo strumenti in grado di analizzare i dati indipendentemente da quanto siano enormi. Probabilmente, questi stessi strumenti classificano i dati anche mentre li stanno analizzando.

Trovo importante citare due frasi del libro “Big Data” di Jimmy Guterman :

“Big Data: when the size and performance requirements for data management become significant design and decision factors for implementing a data management and analysis system.”

-E-

“For some organizations, facing hundreds of gigabytes of data for the first time may trigger a need to reconsider data management options. For others, it may take tens or hundreds of terabytes before data size becomes a significant consideration.”

Quindi vedete che sia il volume che l'analisi sono una parte importante dei Big Data .

Leggi^(Read) : Cos'è il data mining?^{(What is Data Mining?)}

Concetti di Big Data

Questo è un altro punto in cui la maggior parte delle persone non è d'accordo. Alcuni esperti affermano che i Big Data Concepts sono tre V:

1. Volume
2. Velocità
3. Varietà

Alcuni altri aggiungono qualche V in più al concetto:

1. Visualizzazione
2. Verità (affidabilità)
3. Variabilità e
4. Valore

Tratterò i concetti di Big Data in un articolo separato poiché questo post sta già diventando grande. A mio avviso bastano le prime tre V per spiegare il concetto di Big Data .

Esempio di Big Data: come NetFlix^{(Big Data Example – How NetFlix)} lo ha utilizzato per risolvere i suoi problemi

Verso il 2008, si è verificata un'interruzione di NetFlix a causa della quale molti clienti sono rimasti all'oscuro. Mentre alcuni potrebbero ancora accedere ai servizi di streaming, la maggior parte non potrebbe. Alcuni clienti sono riusciti a ottenere i loro DVD^(DVDs) noleggiati mentre altri hanno fallito. Un post sul blog sul Wall Street Journal afferma che Netflix ha appena iniziato lo streaming on-demand.

L'interruzione ha fatto riflettere la direzione sui possibili problemi futuri e quindi; si è rivolto ai Big Data . Ha analizzato le aree ad alto traffico, i punti sensibili e il throughput della rete, ecc. utilizzando quei dati e ha lavorato su di essi per ridurre i tempi di inattività se si verifica un problema futuro mentre diventava globale. Ecco il link^{(the link)} al blog del Wall Street Journal^{(Wall Street Journal Blog)} , se desideri dare un'occhiata agli esempi di Big Data .

Quanto sopra riassume cosa sono i Big Data in un linguaggio da profano. Puoi chiamarla un'introduzione molto semplice. Ho intenzione di scrivere qualche altro articolo su fattori associati come: concetti^(Concepts) , analisi^(Analysis) , strumenti^(Tools) e usi di Big Data^{(uses of Big Data)} , Big Data 3 V , ecc. Nel frattempo, se desideri aggiungere qualcosa a quanto sopra, commenta e condividi con noi.

Leggi il prossimo^{(Read next)} : Cos'è il web scraping^{(Web Scraping)} ?

What is Big Data - A Simple Explanation with Example

The term Big Data is being increasingly used almost everywhere on the planet – online and offline. And it is not related to computers only. It comes under a blanket term called Information Technology, which is now part of almost all other technologies and fields of studies and businesses. Big Data is not a big deal. The hype surrounding it is a sure pretty big deal to confuse you. This article takes a look at what is Big Data. It also contains an example of how NetFlix used its data, or rather, Big Data, to better serve its clients’ needs.

What is Big Data

The data lying in the servers of your company was just data until yesterday – sorted and filed. Suddenly, the slang Big Data got popular, and now the data in your company is Big Data. The term covers each and every piece of data your organization has stored until now. It includes data stored in clouds and even the URLs that you bookmarked. Your company might not have digitized all the data. You may not have structured all the data already. But then, all the digital, papers, structured and non-structured data with your company is now Big Data.

In short, all the data – whether or not categorized – present in your servers are collectively called BIG DATA. All this data can be used to get different results using different types of analysis. It is not necessary that all analyses use all the data. The different analysis uses different parts of the BIG DATA to produce the results and predictions necessary.

Big Data is essentially the data that you analyze for results that you can use for predictions and other uses. When using the term Big Data, suddenly your company or organization is working with top-level Information technology to deduce different types of results using the same data that you stored intentionally or unintentionally over the years.

How big is Big Data

Essentially, all the data combined is Big Data, but many researchers agree that Big Data – as such – cannot be manipulated using normal spreadsheets and regular tools of database management. They need special analysis tools like Hadoop (we’ll study this in a separate post) so that all the data can be analyzed at one go (may include iterations of analysis).

Contrary to the above, though I am not an expert on the subject, I would say that data with any organization – big or small, organized or unorganized – is Big Data for that organization and that the organization may choose its own tools to analyze the data.

Normally, for analyzing data, people used to create different data sets based on one or more common fields so that analysis becomes easy. In the case of Big Data, there is no need to create subsets for analyzing it. We now have tools that can analyze data irrespective of how huge it is. Probably, these tools themselves categorize the data even as they are analyzing it.

I find it important to mention two sentences from the book “Big Data” by Jimmy Guterman:

“Big Data: when the size and performance requirements for data management become significant design and decision factors for implementing a data management and analysis system.”

-And-

“For some organizations, facing hundreds of gigabytes of data for the first time may trigger a need to reconsider data management options. For others, it may take tens or hundreds of terabytes before data size becomes a significant consideration.”

So you see that both volume and analysis are an important part of Big Data.

Read: What is Data Mining?

Big Data Concepts

This is another point where most people don’t agree. Some experts say that the Big Data Concepts are three V’s:

1. Volume
2. Velocity
3. Variety

Some others add few more V’s to the concept:

1. Visualization
2. Veracity (Reliability)
3. Variability and
4. Value

I will cover concepts of Big Data in a separate article as this post is already getting big. In my opinion, the first three V’s are enough to explain the concept of Big Data.

Big Data Example – How NetFlix used it to fix its problems

Towards 2008, there was an outage at NetFlix due to which many customers were left in the dark. While some could still access the streaming services, most of them could not. Some customers managed to get their rented DVDs whereas others failed. A blog post on the Wall Street Journal says Netflix had just started on-demand streaming.

The outage made the management think about the possible future problems and hence; it turned to Big Data. It analyzed high traffic areas, susceptible points, and network throughput, etc. using that data and worked on it to lower the downtime if a future problem arises as it went global. Here is the link to the Wall Street Journal Blog, if you wish to check out the examples of Big Data.

The above summarizes what is Big Data in a layman’s language. You can call it a very basic introduction. I plan to write a few more articles on associated factors such as – Concepts, Analysis, Tools, and uses of Big Data, Big Data 3 V’s, etc. Meanwhile, if you would like to add anything to the above, please comment and share with us.

Read next: What is Web Scraping?

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