L’analisi dei grandi dati è l’uso di tecniche analitiche avanzate contro insiemi di dati molto grandi e diversificati che comprendono dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, provenienti da fonti diverse e di dimensioni diverse, da terabyte a zettabyte.

Big data è un termine applicato a set di dati la cui dimensione o tipologia viene passata la capacità dei consueti database sociali di catturare, supervisionare ed elaborare le informazioni con bassa inerzia. Le informazioni enormi hanno almeno una delle qualità che le accompagnano: alto volume, alta velocità o alto assortimento. Il ragionamento computerizzato (intelligenza simulata), il portatile, il sociale e il Web of Things (IoT) stanno guidando l’intricatezza delle informazioni attraverso nuove strutture e sorgenti di informazioni. Ad esempio, i grandi dati provengono da sensori, gadget, video/suoni, sistemi, registrazioni di log, applicazioni basate su valori, web e networking online – una buona parte di essi viene prodotta in modo continuo e su scala enorme.

L’investigazione di enormi informazioni permette ad esperti, specialisti e clienti commerciali di scegliere meglio e più rapidamente utilizzando informazioni già bloccate o inutilizzabili. Le organizzazioni possono utilizzare metodi di indagine avanzati, ad esempio l’esame dei contenuti, l’intelligenza artificiale, l’analisi predittiva, il data mining, le misurazioni e il linguaggio normale, preparandosi ad aumentare le nuove esperienze da fonti di informazione non ancora scoperte in modo autonomo o insieme alle informazioni aziendali esistenti.

Casi d’uso per l’analisi di grandi dati

Migliorare l’incorporazione dei clienti

Le informazioni totali organizzate, semi-strutturate e non strutturate che il vostro cliente ha con l’organizzazione per aumentare una prospettiva a 360 gradi sulla condotta del vostro cliente e le ispirazioni per una migliore pubblicità personalizzata. Le fonti di informazione possono incorporare la vita online, i sensori, i telefoni cellulari, le informazioni sul registro delle presunzioni e delle chiamate.

Individuare e ridurre le frodi

Lo schermo si scambia continuamente, percependo in modo proattivo quegli strani esempi e pratiche che dimostrano un falso movimento. L’utilizzo dell’intensità di enormi informazioni, insieme all’esame preveggente/prescritivo e alla correlazione di informazioni verificabili e basate sul valore, aiuta le organizzazioni ad anticipare e ad alleviare le estorsioni.

Aumentare l’efficienza della catena di fornitura

Raccogliere e indagare su enormi informazioni per decidere come gli oggetti stanno arrivando al loro obiettivo, riconoscendo gli aspetti di spreco e dove si possono risparmiare spese e tempo. Sensori, registri e informazioni basate sul valore possono aiutare a tracciare i dati di base dal magazzino all’obiettivo.