Che cos'è l'analisi dei Big Data?

Panoramica dell'analisi dei big data

L'analisi dei big data utilizza tecniche analitiche avanzate su enormi volumi di dati complessi per ottenere informazioni utili a ridurre i costi operativi, aumentare i ricavi e migliorare il coinvolgimento dei clienti all'interno di un'azienda.

In questa pagina vengono trattati i seguenti argomenti:

• Cosa sono i big data?
• Tipi di analisi dei big data
• Vantaggi dell'analisi dei big data
• Casi d'uso per l'analisi dei big data
• Le sfide dell'analisi dei big data
• Strumenti di analisi dei grandi dati
• Come Couchbase aiuta nell'analisi dei big data
• Conclusione

Cosa sono i big data?

Il termine “grandi dati” si riferisce alla raccolta e all'elaborazione di grandi quantità di dati diversi che possono essere strutturati, semi-strutturati o non strutturati e, in molti casi, sono una combinazione di tutti e tre i tipi. Le organizzazioni raccolgono tipicamente i dati da fonti interne, come i sistemi aziendali operativi, e da fonti esterne, come le notizie, il meteo e i social media. A causa della loro diversità e del loro volume, i big data comportano una complessità intrinseca.

Tipi di analisi dei big data

Esaminando i big data con tecniche statistiche, tendenze, modelli e correlazioni, è possibile scoprire intuizioni che aiutano l'organizzazione a prendere decisioni aziendali informate. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono sfruttare ulteriormente le intuizioni per prevedere i risultati probabili e consigliare le azioni successive. Sebbene esistano molti modi per utilizzare l'analisi dei big data, in generale è possibile sfruttarla in quattro modi:

Analisi descrittiva

L'analisi descrittiva determina “cosa è successo” misurando le finanze, la produzione e le vendite. Determinare “cosa è successo” è in genere il primo passo di una più ampia analisi dei big data. Dopo che l'analisi descrittiva ha identificato le tendenze, è possibile utilizzare altri tipi di analisi per discernere le cause e raccomandare azioni appropriate.

Analisi diagnostica

L'analisi diagnostica cerca di determinare “perché è successo,cioè se c'è una relazione causale nei dati grazie alle intuizioni scoperte dall'analisi descrittiva.

Analisi predittiva

Le tecniche di analisi predittiva sfruttano algoritmi di apprendimento automatico e modellazione statistica su dati storici e in tempo reale per determinare “cosa succederà dopo, ovvero gli esiti, i risultati o i comportamenti più probabili per una determinata situazione o condizione.

Analisi prescrittiva

L'analisi prescrittiva utilizza complessi algoritmi di simulazione per determinare “qual è la prossima azione migliore” sulla base dei risultati dell'analisi descrittiva e predittiva. Idealmente, l'analisi prescrittiva produce raccomandazioni per l'ottimizzazione del business.

Vantaggi dell'analisi dei big data

Le intuizioni derivanti dall'analisi dei big data possono consentire a un'organizzazione di interagire meglio con i propri clienti, offrire servizi più personalizzati, fornire prodotti migliori e, in definitiva, essere più competitiva e di successo. Alcuni dei vantaggi dell'utilizzo dell'analisi dei big data sono:

• Comprendere e utilizzare le tendenze storiche per prevedere i risultati futuri per il processo decisionale strategico.
• Ottimizzare i processi aziendali e renderli più efficienti per ridurre i costi.
• Coinvolgere meglio i clienti comprendendo i loro tratti, le loro preferenze e il loro sentiment per offerte e raccomandazioni più personalizzate.
• Riduzione del rischio aziendale grazie a una maggiore consapevolezza delle operazioni aziendali

Casi d'uso per l'analisi dei big data

Grazie alla capacità di determinare le tendenze storiche e di fornire raccomandazioni basate sulla consapevolezza della situazione, l'analisi dei big data ha un valore enorme per le organizzazioni di qualsiasi dimensione e settore, ma soprattutto per le grandi imprese con un'enorme quantità di dati. Alcuni casi d'uso pratici dell'analisi dei big data includono:

• I rivenditori utilizzano i big data per fornire raccomandazioni iper-personalizzate
• Aziende manifatturiere che monitorano la catena di fornitura o le operazioni di assemblaggio per prevedere guasti o interruzioni prima che si verifichino, evitando costosi tempi di fermo.
• Le aziende di servizi pubblici gestiscono i dati dei sensori in tempo reale attraverso modelli di apprendimento automatico per identificare i problemi e regolare le operazioni al volo
• Le aziende produttrici di beni di consumo monitorano i social media per verificare il sentiment nei confronti dei loro prodotti, al fine di informare le campagne di marketing e la direzione dei prodotti.

Questi sono solo alcuni esempi di come sia possibile utilizzare gli insight azionabili per ridurre i costi operativi, aumentare i ricavi e migliorare il coinvolgimento dei clienti all'interno dell'azienda.

Le sfide dell'analisi dei big data

Poiché coinvolge volumi immensi di dati in vari formati, l'analisi dei big data comporta una notevole complessità e sfide specifiche che un'organizzazione deve considerare, tra cui la tempestività, l'accessibilità dei dati e la scelta dell'approccio giusto per gli obiettivi. Tenete a mente queste sfide quando pianificate le iniziative di big data analytics per la vostra organizzazione:

Tempi lunghi per l'intuizione
Ottenere informazioni operative nel più breve tempo possibile è l'obiettivo finale di ogni sforzo analitico. Tuttavia, l'analisi dei big data comporta tipicamente la copia dei dati da fonti diverse e il loro caricamento in un sistema analitico utilizzando ETL processi che richiedono tempo: più dati ci sono, più tempo ci vuole. Per questo motivo, l'analisi non può iniziare finché tutti i dati non sono stati trasferiti al sistema analitico e verificati, rendendo quasi impossibile ottenere approfondimenti in tempo reale. Anche se gli aggiornamenti successivi al carico iniziale possono essere incrementali, subiscono comunque dei ritardi in quanto le modifiche si propagano dai sistemi di origine al sistema analitico, erodendo il tempo necessario per ottenere informazioni.

Organizzazione e qualità dei dati
I big data devono essere archiviati e organizzati in modo da essere facilmente accessibili. Poiché si tratta di grandi volumi di dati in vari formati e provenienti da diverse fonti, le organizzazioni devono investire tempo, sforzi e risorse significative per implementare la gestione della qualità dei dati.

Sicurezza e privacy dei dati
I sistemi di big data possono presentare problemi di sicurezza e privacy a causa della potenziale sensibilità degli elementi di dati che contengono, e più il sistema diventa grande, più questa sfida diventa grande. L'archiviazione e il trasferimento dei dati devono essere criptati e l'accesso deve essere completamente verificabile e controllato attraverso le credenziali degli utenti, ma bisogna anche considerare il modo in cui i dati vengono analizzati. Ad esempio, si potrebbe voler analizzare i dati dei pazienti in un sistema sanitario. Tuttavia, le norme sulla privacy potrebbero richiedere l'anonimizzazione dei dati prima di copiarli in un altro luogo o di utilizzarli per analisi avanzate. Affrontare la questione della sicurezza e della privacy in un'attività di analisi dei big data può essere complicato e richiedere molto tempo.

Trovare le tecnologie giuste per l'analisi dei big data
Le tecnologie per l'archiviazione, l'elaborazione e l'analisi dei big data sono disponibili da anni e ci sono molte opzioni e potenziali architetture da utilizzare. Le organizzazioni devono determinare i loro obiettivi e trovare le tecnologie migliori per la loro infrastruttura, i loro requisiti e il loro livello di competenza. Le organizzazioni devono considerare i requisiti futuri e assicurarsi che lo stack tecnologico scelto possa evolvere con le loro esigenze.

Strumenti di analisi dei grandi dati

L'analisi dei big data è un processo supportato da vari strumenti che lavorano insieme per facilitare parti specifiche del processo di raccolta, elaborazione, pulizia e analisi dei big data. Alcune tecnologie comuni includono:

Hadoop

Hadoop è un framework open source costruito sulla base di Google MapReduce. È stato progettato specificamente per l'archiviazione e l'elaborazione dei big data. Fondato nel 2002, Hadoop può essere considerato l'anziano del panorama tecnologico dei big data. Il framework è in grado di gestire grandi quantità di dati strutturati e non strutturati, ma può essere lento rispetto alle nuove tecnologie per i big data come Spark.

Scintilla

Spark è un framework open source di cluster computing della Apache Foundation che fornisce un'interfaccia per la programmazione su cluster. Spark è in grado di gestire l'elaborazione in batch e in flusso per un calcolo veloce ed è generalmente più veloce di Hadoop perché viene eseguito in memoria invece di leggere e scrivere dati intermedi su dischi.

Database NoSQL

I database NoSQL sono database non relazionali che in genere memorizzano i dati come documenti JSON, flessibili e privi di schemi, il che li rende un'ottima opzione per l'archiviazione e l'elaborazione di big data grezzi e non strutturati. I database NoSQL sono anche distribuiti e vengono eseguiti su cluster di nodi per garantire un'elevata disponibilità e tolleranza agli errori. Alcuni database NoSQL supportano l'esecuzione in-memory, che rende i tempi di risposta delle query eccezionalmente veloci.

Kafka

Apache Kafka è una piattaforma open source di streaming distribuito di eventi che trasmette dati da fonti di pubblicazione come applicazioni web e mobili, database, log, middleware orientato ai messaggi e altro ancora. Kafka è utile per lo streaming in tempo reale e per l'analisi dei big data.

Strumenti di apprendimento automatico

I sistemi di analisi dei big data sfruttano in genere gli algoritmi di apprendimento automatico per prevedere i risultati, fare previsioni, fornire raccomandazioni o riconoscere modelli nei dati. Gli strumenti di apprendimento automatico sono spesso forniti con una libreria di algoritmi che possono essere utilizzati per varie analisi e le opzioni gratuite e open source sono numerose, come scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, KNIME e altri.

Strumenti di visualizzazione dei dati e di business intelligence

È possibile comunicare i risultati dell'analisi dei big data attraverso visualizzazioni di dati come grafici, diagrammi, tabelle e mappe. Gli strumenti di visualizzazione dei dati e di business intelligence rappresentano i risultati delle analisi in modo sintetico e molti sono specializzati nella creazione di dashboard che monitorano gli indicatori chiave e forniscono avvisi sui problemi.

Come Couchbase aiuta nell'analisi dei big data

Couchbase Capella è un database cloud distribuito che fonde i punti di forza dei database relazionali come SQL e le transazioni ACID con la flessibilità e la scalabilità di JSON.

Capella offre funzionalità multi-modello come l'elaborazione in-memory per la velocità, la replica automatica dei dati per l'alta disponibilità e il failover, la ricerca full-text integrata per aggiungere la ricerca alle app e l'eventing per attivare azioni in base alle modifiche dei dati. È persino dotato di un assistente di codifica basato sull'intelligenza artificiale chiamato Capella iQ per aiutare la scrittura di query e la manipolazione dei dati, rendendone facile l'adozione.

Grazie al modello di archiviazione dei documenti JSON e all'architettura memory-first, Capella è ideale per i sistemi di big data analytics, in quanto è in grado di archiviare quantità massicce di dati eterogenei, semi-strutturati e non strutturati, e di eseguire rapidamente interrogazioni sui dati.

Capella può anche lavorare in modo nativo con altri strumenti di analisi dei big data utilizzando i connettori per Scintilla, Kafka, e Tableau per la visualizzazione dei dati, consentendo a un'organizzazione di creare pipeline di dati analitici altamente scalabili ed efficienti.

Ma soprattutto, Capella include un sistema integrato di analitica, Il servizio di analisi di Capella è un servizio che consente di analizzare i dati operativi senza doverli spostare attraverso processi ETL che richiedono molto tempo. Eliminando la necessità di copiare i dati operativi prima di analizzarli, il servizio di analisi consente di effettuare analisi quasi in tempo reale ed è in grado di ingerire, consolidare e analizzare dati JSON da cluster Capella, AWS S3 e Azure Blob Storage.

Conclusione

L'analisi dei big data promette di consentire un'organizzazione più efficiente, competitiva e incentrata sul cliente grazie alla sua capacità di individuare le aree problematiche, fornire raccomandazioni per il miglioramento e prevedere i comportamenti probabili che possono informare il coinvolgimento dei consumatori.

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