Cosa sono i Big Data? I 10 strumenti per Big Data più popolari

Pubblicato: 2023-01-18

Cosa sono i Big Data?

I big data si riferiscono al grande volume di dati strutturati e non strutturati che vengono generati e raccolti a un ritmo rapido, rendendone difficile l'elaborazione utilizzando i tradizionali strumenti di elaborazione dei dati. Questi set di dati di grandi dimensioni possono provenire da varie fonti come social media, dati di sensori e record di transazioni. I dati vengono analizzati per scoprire approfondimenti e prendere decisioni migliori.

I big data generalmente includono set di dati con dimensioni superiori alla capacità degli strumenti software comunemente utilizzati di acquisire, curare, gestire ed elaborare i dati entro un tempo trascorso tollerabile. La “dimensione” dei big data è un obiettivo in costante movimento, fin d'ora un set di dati è considerato big data se va da poche decine di terabyte a molti petabyte di dati. Le tre caratteristiche principali dei big data sono volume, velocità e varietà.

Il volume si riferisce alla quantità di dati generati, che può essere in petabyte o exabyte. Questi dati possono provenire da varie fonti come social media, dati dei sensori e record delle transazioni e possono essere strutturati o non strutturati.

La velocità si riferisce alla velocità con cui i dati vengono generati e devono essere elaborati. Questi dati vengono generati in tempo reale e devono essere analizzati ed elaborati rapidamente per essere utili.

La varietà si riferisce ai diversi tipi di dati che vengono generati, come testo, immagini, audio e video. Questi dati possono essere strutturati, semi-strutturati o non strutturati e richiedono strumenti e tecniche specializzati per l'elaborazione e l'analisi.

I big data vengono utilizzati in vari settori come finanza, assistenza sanitaria, vendita al dettaglio e trasporti per ottenere informazioni e prendere decisioni migliori. L'analisi avanzata, come l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale, viene spesso utilizzata per analizzare i big data per scoprire modelli, tendenze e approfondimenti nascosti.

Alcuni esempi di big data

Dati dei social media , come tweet, post di Facebook e foto di Instagram, che possono fornire informazioni sul sentimento e sul comportamento dei consumatori.
Dati dei sensori , come i dati raccolti dai dispositivi IoT, che possono fornire informazioni sulle prestazioni delle apparecchiature e sulle condizioni dell'ambiente.
Dati finanziari , come i prezzi delle azioni e i volumi degli scambi, che possono fornire informazioni sulle tendenze del mercato e sulle opportunità di investimento.
Dati sanitari , come cartelle cliniche elettroniche e dati genomici, che possono fornire approfondimenti sulla salute dei pazienti e contribuire allo sviluppo di nuovi trattamenti.
Dati di vendita al dettaglio , come i dati sulle vendite e la cronologia degli acquisti dei clienti, che possono fornire approfondimenti sul comportamento di acquisto dei consumatori e aiutare nella gestione dell'inventario.
Dati sui trasporti , come i dati GPS dei veicoli e i dati sul traffico, che possono fornire informazioni sui modelli di traffico e aiutare con l'ottimizzazione del percorso.
Registra i dati dai server web , che possono fornire informazioni sul comportamento degli utenti e aiutare con l'ottimizzazione del sito web.
Dati genomici , che possono fornire informazioni sulla predisposizione genetica alle malattie e aiutare con la medicina personalizzata.

Questi sono solo alcuni esempi delle numerose fonti di big data che vengono generate e raccolte oggi. Le informazioni che si possono ottenere dai big data possono essere utilizzate per migliorare l'efficienza, ottimizzare le operazioni e favorire la crescita aziendale.

Tipi di Big Data

Dati strutturati : questo tipo di dati è organizzato in un formato specifico, ad esempio in un database relazionale. Esempi di dati strutturati includono transazioni finanziarie, record dei clienti e dati dei sensori.
Dati semi-strutturati : questo tipo di dati ha una certa struttura, ma non tanto quanto i dati strutturati. Esempi di dati semi-strutturati includono e-mail, post sui social media e file di registro.
Dati non strutturati : questo tipo di dati non ha una struttura predefinita e può presentarsi in varie forme come testo, immagini, audio e video. Esempi di dati non strutturati includono immagini, video, audio e documenti di testo.
Dati in streaming : questo tipo di dati viene generato ed elaborato in tempo reale e richiede strumenti e tecniche specializzati per l'elaborazione e l'analisi. Esempi di dati in streaming includono i dati dei social media, i dati dei sensori e i dati dei mercati finanziari.
Dati oscuri : questo tipo di dati sono dati che un'organizzazione raccoglie, elabora e archivia, ma non utilizza mai. I dati oscuri possono essere non strutturati e possono essere trovati in varie forme come e-mail, post sui social media e file di registro.
Dati pubblici : questo tipo di dati è generato da organizzazioni governative, istituti di ricerca e altri enti che rendono i dati disponibili al pubblico. I dati pubblici possono essere utilizzati per la ricerca e per migliorare i servizi pubblici.

Ciascuno di questi tipi di dati ha le sue caratteristiche uniche e richiede diversi strumenti e tecniche per l'elaborazione e l'analisi. Comprendere i diversi tipi di big data può aiutare le organizzazioni a prendere decisioni migliori su come gestire, archiviare e analizzare i propri dati.

Vantaggi dei Big Data

L'elaborazione dei big data presenta numerosi vantaggi, tra cui:

Miglioramento del processo decisionale : analizzando grandi quantità di dati, le organizzazioni possono scoprire informazioni e schemi che non sarebbero visibili con i metodi tradizionali. Ciò può portare a un migliore processo decisionale e pianificazione strategica.
Maggiore efficienza : l'elaborazione dei big data può aiutare le organizzazioni a identificare le inefficienze e ottimizzare le operazioni. Ad esempio, può aiutare con la gestione dell'inventario, l'ottimizzazione della catena di approvvigionamento e l'identificazione e la prevenzione delle frodi.
Sviluppo di nuovi prodotti : i big data possono essere utilizzati per ottenere informazioni sul comportamento dei consumatori, che possono essere utilizzate per sviluppare nuovi prodotti e servizi.
Personalizzazione : i big data possono essere utilizzati per creare esperienze personalizzate per i clienti, come campagne di marketing personalizzate e raccomandazioni per prodotti e servizi.
Risparmio sui costi : identificando le inefficienze e ottimizzando le operazioni, l'elaborazione dei big data può aiutare le organizzazioni a risparmiare denaro.
Rilevamento di frodi : i big data possono essere utilizzati per rilevare attività fraudolente, come frodi con carte di credito o frodi assicurative.
Manutenzione predittiva : i big data possono essere utilizzati per prevedere quando è probabile che le apparecchiature si guastino, consentendo alle organizzazioni di programmare la manutenzione, ridurre i tempi di inattività e aumentare l'efficienza.
Modellazione predittiva : i big data possono essere utilizzati per creare modelli predittivi che possono aiutare le organizzazioni a fare previsioni su eventi futuri, come le vendite, il comportamento dei clienti e altro ancora.

Nel complesso, l'elaborazione dei big data può fornire alle organizzazioni informazioni preziose e aiutarle a prendere decisioni migliori, migliorare l'efficienza e promuovere la crescita.

I migliori strumenti e software per Big Data

#1 Apache Hadoop

Apache Hadoop è un software open source che consente la distribuzione di grandi set di dati su più cluster di computer utilizzando un'interfaccia di programmazione di facile utilizzo.

Caratteristiche:
- Archiviazione distribuita ed elaborazione di grandi set di dati
- Scalabilità, in quanto il sistema può essere facilmente ampliato aggiungendo nuovi nodi
- Tolleranza ai guasti, poiché i dati vengono replicati tra i nodi
- Supporto per un'ampia gamma di formati di dati e sistemi di archiviazione
- Elevato throughput dei dati
- Integrazione con altri strumenti per big data, come Apache Spark e Apache Hive

Sito web Apache Hadoop

# 2 Scintilla Apache

Apache Spark è un sistema di elaborazione distribuito open source in grado di elaborare rapidamente grandi set di dati.

Caratteristiche:
- Elaborazione dei dati in memoria per un'analisi rapida
- Capacità di gestire diversi tipi di formati di dati e sistemi di archiviazione.
- Supporto per SQL, streaming e machine learning
- Integrazione con altri strumenti per big data, come Apache Hadoop e Apache Kafka
- Può essere eseguito su un cluster o su una singola macchina
- API di alto livello per Java, Python e Scala

Sito web di Apache Spark

#3 Apache Kafka

Apache Kafka è una piattaforma di streaming di eventi distribuita open source in grado di gestire flussi di dati ad alto volume, throughput elevato e bassa latenza.

Caratteristiche:
- Streaming di dati ad alta velocità e con tolleranza ai guasti
- Supporto per l'elaborazione dei dati in tempo reale
- Scalabilità, in quanto il sistema può essere facilmente ampliato aggiungendo nuovi nodi
- Supporto per un'ampia gamma di formati di dati e sistemi di archiviazione
- Integrazione con altri strumenti per big data, come Apache Storm e Apache Hadoop

Sito web di Apache Kafka

# 4 Ricerca elastica

Elasticsearch è un motore di ricerca basato sulla libreria Lucene, che può essere utilizzato per la ricerca full-text, l'analisi delle prestazioni e la registrazione.

Caratteristiche:
- Ricerca e analisi in tempo reale
- Scalabilità, in quanto il sistema può essere facilmente ampliato aggiungendo nuovi nodi
- Capacità di gestire diversi tipi di formati di dati e sistemi di archiviazione.
- Funzionalità di ricerca avanzata, inclusa la ricerca sfaccettata e la ricerca geospaziale
- Integrazione con altri strumenti per big data, come Logstash e Kibana

Sito web Elasticsearch

# 5 Quadro

Tableau è un software di business intelligence e visualizzazione dei dati in grado di connettersi a un'ampia gamma di origini dati e creare visualizzazioni e dashboard interattive.

Caratteristiche:
- Interfaccia drag-and-drop per la creazione di visualizzazioni
- Supporto per un'ampia gamma di origini dati, comprese le piattaforme di big data
- Funzionalità di interattività e collaborazione, come la possibilità di condividere visualizzazioni e dashboard
- Analisi avanzate, come previsioni e modellazione statistica
- Integrazione con altri strumenti per big data, come R e Python

Sito web Tableau

# 6 Tempesta Apache

Apache Storm è un sistema di calcolo distribuito in tempo reale in grado di elaborare flussi di dati in tempo reale.

Caratteristiche:
- Elaborazione dati in tempo reale
- Scalabilità, in quanto il sistema può essere facilmente ampliato aggiungendo nuovi nodi
- Capacità di gestire diversi tipi di formati di dati e sistemi di archiviazione.
- Supporto per più linguaggi di programmazione, inclusi Java, Python e Ruby
- Integrazione con altri strumenti per big data, come Apache Kafka e Apache Hadoop

Sito web di Apache Storm

# 7 Nuvola

Cloudera è una distribuzione di Apache Hadoop che include strumenti e servizi aggiuntivi per la gestione e l'analisi dei big data.

Caratteristiche:
- Archiviazione distribuita ed elaborazione di grandi set di dati
- Scalabilità, in quanto il sistema può essere facilmente ampliato aggiungendo nuovi nodi
- Capacità di gestire diversi tipi di formati di dati e sistemi di archiviazione.
- Analisi avanzate, come machine learning e SQL
- Integrazione con altri strumenti per big data, come Apache Spark e Apache Kafka
- Disponibile sia in versione open source che aziendale

Sito web di Clouder

#8 MongoDB

MongoDB è un database orientato ai documenti NoSQL in grado di gestire grandi quantità di dati non strutturati.

Caratteristiche:
- Supporto per documenti simili a JSON
- Supporto per il ridimensionamento orizzontale
- Supporto per il linguaggio di query avanzato
- Supporto per analisi in tempo reale
- Integrazione con altri strumenti per big data, come Apache Spark e Apache Hadoop
- Disponibile sia in versione open source che aziendale

Sito MongoDB

# 9 Databrick

Databricks è una piattaforma basata su cloud per l'ingegneria dei dati, l'apprendimento automatico e l'analisi.

Caratteristiche:
- Supporto per Apache Spark
- Scalabilità, in quanto il sistema può essere facilmente ampliato aggiungendo nuovi nodi
- Capacità di gestire diversi tipi di formati di dati e sistemi di archiviazione
- Analisi avanzate, come machine learning e SQL
- Integrazione con altri strumenti per big data, come Apache Kafka ed Elasticsearch
- Disponibile sia in versione open source che aziendale

Sito Web Databricks

# 10 Talento

Talend è uno strumento di integrazione di big data che consente l'integrazione e la gestione di big data da varie fonti.

Caratteristiche:
- Capacità di gestire diversi tipi di formati di dati e sistemi di archiviazione
- Supporto per più linguaggi di programmazione, inclusi Java, Python e Ruby
- Supporto per l'elaborazione dei dati in tempo reale
- Supporto per la qualità dei dati e la governance dei dati
- Integrazione con altri strumenti per big data, come Apache Hadoop, Apache Spark e MongoDB
- Disponibile sia in versione open source che aziendale

Sito Talend

Questi sono alcuni degli strumenti e dei software per big data più popolari attualmente disponibili, ma ci sono anche molte altre opzioni. Vale la pena notare che molti di questi strumenti hanno casi d'uso specifici ed è importante scegliere lo strumento giusto per il lavoro.