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Il segreto delle tre V: perché il volume, la varietà e la velocità dei big data sono così importanti?
Con lo sviluppo della scienza e della tecnologia, i big data sono diventati uno degli argomenti più scottanti del momento. I big data non sono solo una semplice raccolta di enormi quantità di dati, ma anche la chiave per l’analisi approfondita e l’innovazione in tutti gli ambiti della vita. Allora perché le tre V di “volume”, “varietà” e “velocità” dei big data sono così importanti? In che modo questi fattori influenzano il processo decisionale e l’innovazione aziendale?
I big data si riferiscono principalmente a set di dati troppo grandi o complessi per essere elaborati dai tradizionali software di elaborazione dati. Il volume dei dati (Volume), la diversità (Variety) e la velocità (Velocity) sono indicatori importanti per valutare il valore dei dati.
Prima di tutto, la capacità è una delle caratteristiche fondamentali dei big data. Con l’avanzare della tecnologia, la quantità di dati generati ogni giorno aumenta in modo esponenziale. Ad esempio, secondo le previsioni, il volume globale di dati crescerà da 4,4 Zettabyte (zettabyte) nel 2013 a 44 ZB nel 2020, e si prevede che raggiungerà i 163 ZB entro il 2025. Ciò significa che le aziende e le organizzazioni devono trovare modi efficaci per archiviare, organizzare e analizzare queste enormi quantità di dati. Che si tratti di tecnologia dell'informazione, assistenza medica, finanza o affari, maggiore è la quantità di dati, più approfondimenti e previsioni possono fornire.
"La qualità e la dimensione dei dati possono influenzare direttamente l'accuratezza dei risultati dell'analisi."
La diversità descrive la fonte e il formato dei dati. I dati di oggi non sono solo dati strutturati, come le tabelle nei database, ma anche dati semistrutturati (come JSON o XML) e dati non strutturati (come testo, immagini e video). Questa diversità consente alle aziende di attingere a diverse fonti di dati, arricchendo l’ampiezza dell’analisi. L’integrazione efficace di questi dati consente alle aziende di ottenere una visione più completa e prendere decisioni aziendali migliori.
La velocità è strettamente correlata alla frequenza di generazione dei dati. Nel contesto dei big data, il requisito della velocità non è più “ho generato i dati”, ma “posso utilizzare i dati in tempo reale”. Ad esempio, il trading ad alta frequenza nel settore finanziario richiede un’analisi rapida di grandi quantità di dati per cogliere opportunità momentanee nel mercato. Con lo sviluppo della scienza e della tecnologia, la domanda di dati in tempo reale è diventata sempre più urgente e le imprese devono affrontare la sfida di come elaborare e analizzare questi dati in modo efficiente.
"Con l'avvento dell'era dei big data, la domanda di dati da parte delle imprese ha mostrato un'accelerazione senza precedenti."
Tuttavia, sebbene il valore fornito dai big data non possa essere sottovalutato, anche l'autenticità dei dati è un problema che non può essere ignorato. L’accuratezza e la completezza dei dati influiscono direttamente sui risultati delle analisi e hanno un profondo impatto sul processo decisionale aziendale. Senza dati di alta qualità, anche se sono presenti una grande quantità di dati, sarà difficile per le aziende estrarne informazioni preziose.
Poiché le persone fanno sempre più affidamento sui dati per promuovere il proprio business, anche le aziende devono concentrarsi sugli investimenti nelle capacità di gestione e analisi dei dati. Secondo un rapporto, se l’industria medica statunitense riuscisse a utilizzare i big data in modo efficace e innovativo, potrebbe creare più di 300 miliardi di dollari di valore ogni anno. Ciò non solo migliora l’efficienza operativa, ma migliora anche la qualità del servizio. A sua volta, per le aziende che non sono brave nella gestione dei dati, l’archiviazione e l’elaborazione dei dati diventeranno un onere inutile.
Quando esplorano il futuro dei big data, le aziende dovrebbero chiedersi: "Come dovremmo utilizzare queste tre V per superare gli attuali colli di bottiglia e ottenere un vantaggio competitivo di primo piano?"
