Cosa sono i Big Data?
I Big Data sono così chiamati per indicare grandi masse di dati. Siccome questa definizione risulta un po’ riduttiva, possiamo fare riferimento alla Teoria delle 5V che ne sintetizza gli attributi caratterizzanti.
- Volume: come già accennato, la prima caratteristica è l’enorme quantità di dati (oltretutto in costante crescita). La raccolta di dati informativi è infatti talmente estesa da richiedere delle tecnologie in grado di estrarne il valore, analizzarli e gestirli.
- Velocità: descrive quanto rapidamente questi dati si rendono disponibili. Un’ulteriore sfida è infatti la capacità di raccoglierli e analizzarli in tempo reale.
- Variabilità: strettamente legata alla precedente, la volubilità dei dati è un’altra caratteristica dei Big Data. I dati possono infatti variare in base al momento in cui viene effettuata l’analisi. Oltre al tempo, l’interpretazione dei dati può variare anche a seconda del contesto in cui vengono raccolti e analizzati, motivo per cui è importante anche contestualizzarli.
- Varietà: si riferisce alla diversa natura e provenienza dei dati. Questi possono infatti essere strutturati e non (includendo da documenti veri e propri a commenti sulle piattaforme social), e provenire da fonti diverse (quali sistemi gestionali aziendali, siti web, sensori, ecc.).
- Veridicità: è una caratteristica importante ma da non dare per scontato. Bisogna infatti sempre valutare con molta attenzione i Big Data, analizzarli accuratamente e verificarne la veridicità.
La corretta interpretazione di questo flusso informativo (Big Data Analytics) può conferire un importante
vantaggio competitivo. Analizzando una grande mole di dati è infatti possibile comprendere il mercato di riferimento e i suoi consumatori. Ciò rende possibile prendere decisioni consapevoli in termini di business, ottimizzare le procedure e rendere più efficace la comunicazione con i clienti.
Il mercato dell’analisi dei Big Data in Italia
Nonostante un inizio a rallentatore e quindi lontano dagli standard internazionali, il mercato Big Data & Analytics presenta
ottime prospettive di crescita per i prossimi anni. Secondo l’Osservatorio Big Data & Business Analytics della School of Management del Politecnico di Milano ad investire in queste soluzioni sono soprattutto le grandi imprese. Molto più basso, seppur in crescita, è il peso delle piccole e medie imprese sul mercato italiano degli Analytics.
Gli
ostacoli alla diffusione dei Big Data nelle PMI, secondo la ricerca del Politecnico di Milano, sono la difficoltà nello stimare in anticipo i benefici degli investimenti e la
mancanza di competenze adeguate. Sfortunatamente per molte organizzazioni, infatti, c’è una quantità limitata di professionisti che conoscono il campo e che sono adeguatamente preparati per implementare le loro conoscenze e aiutare le organizzazioni a crescere. L’innovazione guidata dai dati è possibile solo se gli individui possiedono le giuste abilità e competenze.
La formazione è dunque, ancora una volta, il modo migliore per sfruttare le potenzialità dei big data e non perdere le opportunità ad essi legate.
Come posso approfondirne la conoscenza?
Segnaliamo oggi il
corso Big Data Foundation di Cloud Credential Council. Il corso è essenziale per chiunque sia interessato ad acquisire la conoscenza dei Big Data necessaria per creare valore nelle applicazioni del mondo reale.
Si tratta di un corso in autoapprendimento con esercizi pratici progettati per fornire un’esperienza pratica in due delle tecnologie più popolari nell’elaborazione dei Big Data – Hadoop e MongoDB.
Per partecipare con profitto al
corso Big Data Foundation non sono necessari prerequisiti.
Preparati e certificati in un’unica soluzione
Il corso
Big Data Foundation è propedeutico all’esame per il conseguimento della
certificazione professionale Big Data Foundation! E non è tutto:
l’esame è già compreso nel prezzo di acquisto del corso.
La certificazione CCC Big Data Foundation attesta la comprensione dei concetti relativi a Big Data, delle fonti dati utilizzabili nelle principali attività di business e le competenze di base nell’ambito del Data Mining e dei suoi strumenti.
