{"id":254195,"date":"2021-06-22T12:02:00","date_gmt":"2021-06-22T09:02:00","guid":{"rendered":"https:\/\/inform.click\/10-fatti-sui-big-data-che-dovresti-sapere\/"},"modified":"2021-06-22T12:02:00","modified_gmt":"2021-06-22T09:02:00","slug":"10-fatti-sui-big-data-che-dovresti-sapere","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/inform.click\/it\/10-fatti-sui-big-data-che-dovresti-sapere\/","title":{"rendered":"10 fatti sui Big Data che dovresti sapere"},"content":{"rendered":"

\n Negli ultimi anni, ovunque tu vada, tutto quello che leggi online, vedi il termine “Big Data”. La gente potrebbe immaginarlo come trilioni di trilioni di numeri e figure fluenti “Matrix-like”. Ma cosa significa realmente per noi “Big Data”? Siamo solo all'inizio di una “rivoluzione dei dati” che toccher\u00e0 ogni azienda e ogni vita su questo pianeta, ed \u00e8 qualcosa che non possiamo scegliere di ignorare. Non mi credi? Ecco 10 fatti che parlano da soli per dipingere un quadro realistico di questa rivoluzione. Ecco 10 fatti sui big data che devi sapere:\n<\/p>\n

\n 10 Big Data \u00e8 letteralmente Big Data
\n<\/h3>\n

\n “Big Data”, come viene chiamato, riguarda in realt\u00e0 grandi set di dati. Uno dei fatti pi\u00f9 sorprendenti sui big data \u00e8 che sono molto pi\u00f9 grandi di quello che normalmente pensiamo di “Big”. Sebbene persone diverse possano avere una definizione diversa di “Big Data” e che non abbia una definizione rigorosa, qui ci sono due definizioni che sono accurate e conclusive. McKinsey definisce i big data come riferiti a “set di dati la cui dimensione va oltre la capacit\u00e0 dei tipici strumenti software di database di acquisire, archiviare, gestire e analizzare”. Mayer-Sch\u00f6nberger e Cukier hanno scritto nel loro libro “i big data si riferiscono a cose che si possono fare su larga scala che non possono essere fatte su una scala pi\u00f9 piccola, per estrarre nuove intuizioni o creare nuove forme di valore, in modi che cambiano i mercati, le organizzazioni, il rapporto tra cittadini e governi e altro ancora “. Per illustrare quanto sono grandi i “big data”,\n<\/p>\n

\n – Ogni secondo creiamo nuovi dati. Ad esempio, eseguiamo pi\u00f9 di 50.000 query di ricerca ogni secondo (solo su Google)\n<\/p>\n

\n – Nell'agosto 2015, oltre 1 miliardo di persone ha utilizzato Facebook<\/a> in un solo giorno.\n<\/p>\n

\n – Gli utenti di Facebook inviano in media 31,25 milioni di messaggi e visualizzano 2,77 milioni di video ogni minuto.\n<\/p>\n

\n – Ogni minuto fino a 300 ore di video vengono caricate<\/a> solo su YouTube<\/a>.\n<\/p>\n

\n Una tale quantit\u00e0 di dati non poteva essere gestita da macchine e tecnologie di database convenzionali pi\u00f9 di dieci anni fa. Nuove tecnologie, come Hadoop e Spark, sono emerse per sfruttare il potere che sta alla base della crescita esponenziale della quantit\u00e0 di dati generati ogni giorno.\n<\/p>\n

\n 9 Contribuiamo tutti ai big data
\n<\/h3>\n

\n
\n Questo \u00e8 uno dei fatti pi\u00f9 sorprendenti sui big data. Come accennato in precedenza, ci sono grandi quantit\u00e0 di dati generati ogni giorno, principalmente dalle nostre attivit\u00e0 quotidiane su Internet, come la ricerca su Google, la pubblicazione su Facebook, Tweeting, mentre questi sono generati dalle attivit\u00e0 dell'utente attivo, alcuni set di dati sono prodotti da dati raccolti da comportamenti passivi degli utenti, come la durata della lettura di un particolare articolo online da parte degli utenti. Non ci accorgiamo davvero quando generiamo dati, potremmo semplicemente usare il nostro telefono, scattare alcuni selfie, guardare alcuni video, ma ci\u00f2 che facciamo \u00e8 di fondamentale importanza per i proprietari di siti e le aziende e, cosa pi\u00f9 importante, stiamo contribuendo a questo Rivoluzione dei “Big Data” contribuendo a una delle parti pi\u00f9 fondamentali: la generazione dei dati.\n<\/p>\n

\n 8 I dati significano molto per le aziende
\n<\/h3>\n

\"\"<\/a> Le aziende sono ora in grado di estrarre informazioni sui propri utenti e clienti in modo pi\u00f9 completo e interattivo, invece dei metodi tradizionali come i sondaggi telefonici. Uno dei fatti pi\u00f9 interessanti sui big data \u00e8 che molte aziende stanno implementando i “Big Data” come supporto al loro core business.<\/p>\n

\n Un esempio ben noto \u00e8 che Google regola i suoi consigli di completamento automatico in base alle abitudini degli utenti e ad altre informazioni, ad esempio se sono un programmatore coreano e ho utilizzato Google per un bel po ‘, quando cerco “Python” (un linguaggio di programmazione), metter\u00e0 automaticamente i siti sul linguaggio di programmazione Python alla massima priorit\u00e0 invece di mostrare le informazioni sui serpenti. Google saprebbe anche quali annunci visualizzare in modo che l'utente si senta meno infastidito e che i vantaggi di marketing possano essere ampliati.\n<\/p>\n

\n I Big Data sono utilizzati anche dai marchi di lusso, PRADA sta installando scanner RFID nei camerini, come parte del loro progetto “camerini intelligenti”, per mostrare le tendenze che sia i designer di abbigliamento che i rivenditori possono utilizzare per aumentare le vendite. Un altro esempio \u00e8 che, ad esempio, quando navighiamo online, rispondiamo ai contenuti online in modo naturale, che semplicemente leggiamo e navighiamo in base a ci\u00f2 che ci piace. E questo genera informazioni cruciali per i proprietari di siti e le aziende per studiare i comportamenti degli utenti e adattare le loro strategie di marketing e il design del prodotto. Le aziende che hanno i propri blog lo troverebbero estremamente utile per comprendere i propri clienti.\n<\/p>\n

\n Anche 7 governi utilizzano i Big Data
\n<\/h3>\n

\"\"<\/a> Uno dei fatti pi\u00f9 significativi sui big data \u00e8 che hanno svolto un ruolo chiave nella campagna elettorale del presidente degli Stati Uniti Obama<\/a>, oltre 1.000 dipendenti retribuiti hanno lavorato alla campagna, 2,2 milioni di volontari e in totale pi\u00f9 di 100 analisi dei dati che hanno condotto pi\u00f9 di 66.000 simulazioni al computer ogni giorno. L'obiettivo della campagna di Jim Messina era di “misurare tutto”.<\/p>\n

\n L'idea era di richiedere dati su tutto ci\u00f2 che \u00e8 accaduto durante la campagna per misurare tutto e assicurarsi che fossero intelligenti su tutto. I governi ritengono che i big data siano uno strumento estremamente importante per conoscere le opinioni e le richieste dei cittadini (a condizione che ascoltino le persone), poich\u00e9 forniscono aggiornamenti quasi in tempo reale e completi delle opinioni del pubblico e delle informazioni demografiche. I governi lo stanno anche usando per vari aspetti delle operazioni quotidiane di una citt\u00e0, e sar\u00e0 discusso nei fatti seguenti.\n<\/p>\n

\n 6 I big data non riguardano solo le aziende
\n<\/h3>\n

\"\"<\/a> Le autorit\u00e0 olimpiche di Londra stavano utilizzando i Big Data per migliorare efficacemente le condizioni del traffico. Durante le Olimpiadi, ogni pilota trascorre in media 3 giorni a gestire gli ingorghi e il Transport for London ha sottolineato che in media si verificano 300 incidenti stradali ogni giorno. Hanno incorporato l'Olympic Route Network e la tecnica di ottimizzazione dello scostamento del ciclo diviso, per monitorare il flusso del traffico e per ottimizzarlo controllando la durata dei semafori rossi.<\/p>\n

\n 5 Potrebbe salvarti la vita
\n<\/h3>\n

\"\"<\/a> I produttori farmaceutici stanno collegando enormi quantit\u00e0 di dati provenienti dalla genomica e da altre ricerche per aiutare a capire di pi\u00f9 sulla malattia e sulle interazioni farmacologiche; si tratta di un enorme impulso nella ricerca e nello sviluppo di farmaci. \u00c8 probabile che nel prossimo futuro vengano prodotti farmaci pi\u00f9 efficaci, in particolare quelli mirati al cancro e alle malattie croniche. Con i big data, i medici sarebbero in grado di valutare e valutare l'efficacia delle terapie, abbinando cos\u00ec i pazienti a studi clinici adeguati, diffondendo lo sviluppo e l'approvazione di nuovi farmaci e puntando i riflettori su terapie convenienti.<\/p>\n

\n 4 Big Data che aiutano a combattere le malattie
\n<\/h3>\n

\"\"<\/a> Uno dei fatti pi\u00f9 importanti sui big data \u00e8 che sono utilizzati per comprendere meglio la mobilit\u00e0 umana durante una pandemia, per costruire modelli realistici di come si diffondono le malattie infettive<\/a> e per illustrare l'impatto che l'intervento del governo pu\u00f2 avere sul contenimento di una pandemia. Il governo potrebbe utilizzare i big data per modellare in tempo reale come le misure di politica pubblica influenzano i flussi di mobilit\u00e0 e i tassi di infezione delle malattie. Le epidemie possono essere combattute su scala globale, l'efficacia si \u00e8 dimostrata elevata nel caso dell'Ebola. Google Trend influenzali implementa l'analisi dei dati per prevedere la diffusione dell'influenza, in modo che la prevenzione possa essere eseguita in anticipo.<\/p>\n

\n 3 “Giustizia attraverso i big data?”
\n<\/h3>\n

\"\"<\/a> I big data possono essere utilizzati nella prevenzione del crimine, nell'individuazione del crimine e nella sicurezza nazionale. I modelli di criminalit\u00e0 possono essere previsti e la prevenzione del crimine ha funzionato bene con i big data (sebbene sollevi varie questioni etiche). I big data sono anche un'ottima arma contro le frodi, le transazioni possono essere monitorate e le anomalie possono essere rilevate in modo molto efficiente e preciso. Possiamo ottenere giustizia attraverso i big data? Potremmo conoscere la risposta nel prossimo futuro.<\/p>\n

\n 2 Il lato oscuro dei big data
\n<\/h3>\n

\"\"<\/a> Esistono vari svantaggi nell'implementazione dei big data. Questo \u00e8 uno dei fatti meno concentrati sui big data. Ad esempio, la privacy \u00e8 pi\u00f9 difficile da proteggere perch\u00e9 i tradizionali meccanismi legali e tecnici non funzionano bene con i big data, i set di dati potrebbero contenere informazioni sensibili, inclusi ID personale e informazioni sul tuo reddito, abitudini e preferenze, che potrebbero essere sfruttate da aziende in quanto significa enormi profitti per loro. Inoltre, \u00e8 probabile che i big data vengano implementati in settori come la finanza e la medicina, le informazioni finanziarie riguardanti le persone e le cartelle cliniche, che sono quelle che preferiamo che nessun altro sappia, saranno obiettivi prioritari per gli hacker. I big data possono anche essere utilizzati come strumento di sorveglianza che viola la privacy ei diritti delle persone.<\/p>\n

\n D'altra parte, nell'era dei big data, la sfida sar\u00e0 salvaguardare il libero arbitrio, la scelta morale, la volont\u00e0 umana, l'agire umano. Questo \u00e8 piuttosto filosofico ed \u00e8 pi\u00f9 o meno simile alle controversie sullo sviluppo dell'Intelligenza Artificiale<\/a>.\n<\/p>\n

\n Ultimo ma non meno importante, pi\u00f9 persone saranno disoccupate a causa dei big data<\/a>. Poich\u00e9 le macchine sarebbero pi\u00f9 intelligenti per estrarre intuizioni, il lavoro che \u00e8 convenzionalmente svolto dall'essere umano, vi \u00e8 una prevedibile grande perdita di posti di lavoro disponibili. \u00c8 probabile che i settori finanziario e commerciale ne risentano maggiormente, poich\u00e9 ora l'analisi di marketing potrebbe essere eseguita da macchine con analisi dei dati e che anche i prezzi delle azioni possono essere previsti dall'analisi dei big data, potremmo facilmente immaginare molti lavori nei dipartimenti di marketing e investimenti le banche andrebbero perse a causa dell'emergere di questa rivoluzione dei big data.\n<\/p>\n

\n 1 Sta crescendo pi\u00f9 velocemente ogni giorno
\n<\/h3>\n

\"\"<\/a> La crescente popolarit\u00e0 e applicazione di Internet, dei personal computer e delle tecnologie correlate ha determinato un aumento enorme della quantit\u00e0 di dati creati, la quantit\u00e0 di dati Internet \u00e8 aumentata in modo esponenziale, dal 2005 al 2012 \u00e8 aumentata del 1.696% e l'aumento \u00e8 probabile nel prossimo futuro a causa della crescente popolarit\u00e0 di Internet, social media, personal computer e dispositivi mobili. Si prevede che il settore dei big data crescer\u00e0 da 10,2 miliardi di dollari nel 2013 a circa 54,3 miliardi di dollari entro il 2017. La rivoluzione dei big data comporta vari pro e contro, ed \u00e8 qualcosa su cui, chiaramente, nessuno di noi potrebbe chiudere un occhio.<\/p>\n

    \n
  1. Sta crescendo pi\u00f9 velocemente ogni giorno\n <\/li>\n
  2. Lato oscuro dei Big Data\n <\/li>\n
  3. Giustizia attraverso i big data?\n <\/li>\n
  4. I big data aiutano a combattere le malattie\n <\/li>\n
  5. I big data potrebbero salvarti la vita\n <\/li>\n
  6. I big data non riguardano solo le aziende\n <\/li>\n
  7. Anche i governi utilizzano i Big Data\n <\/li>\n
  8. I dati significano molto per le aziende\n <\/li>\n
  9. Contribuiamo tutti ai big data\n <\/li>\n
  10. I Big Data sono letteralmente Big Data\n <\/li>\n<\/ol>\n

    \n Scritto da: CO-One<\/strong>\n<\/p>\n<\/p>\n

    \n Fonte di registrazione: wonderslist.com<\/a>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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