Big Data, è una frase usata per indicare un volume enorme di dati sia strutturati che non strutturati che è così grande che è difficile da elaborare utilizzando database e tecniche software tradizionali. Nella maggior parte degli scenari aziendali il volume dei dati è troppo grande o si muove troppo velocemente o supera la capacità di elaborazione corrente.
Decisioni intelligenti
I Big Data hanno il potenziale per aiutare le aziende a migliorare le operazioni e prendere decisioni più veloci e intelligenti. I dati vengono raccolti da una serie di fonti tra cui e-mail, dispositivi mobili, applicazioni, database, server e altri mezzi. Questi dati, se acquisiti, formattati, manipolati, archiviati e quindi analizzati, possono aiutare un'azienda a ottenere informazioni utili per aumentare i ricavi, acquisire o mantenere i clienti e migliorare le operazioni.
I Big Data sono un volume o una tecnologia?
Sebbene il termine possa sembrare fare riferimento al volume di dati, non è sempre così. Il termine big data, soprattutto se utilizzato dai fornitori, può riferirsi alla tecnologia (che include strumenti e processi) che un'organizzazione richiede per gestire grandi quantità di dati e strutture di archiviazione. Si ritiene che il termine abbia avuto origine da società di ricerca web che avevano bisogno di interrogare aggregazioni distribuite molto grandi di dati strutturati in modo approssimativo.
Esempio
Un esempio di big data potrebbero essere petabyte (1,024 terabyte) o exabyte (1,024 petabyte) di dati costituiti da miliardi a trilioni di record di milioni di persone, tutte provenienti da fonti diverse (ad es. Web, vendite, centro di contatto clienti, social media, dati mobili e così via). I dati sono in genere dati strutturati in modo approssimativo che sono spesso incompleti e inaccessibili.
Set di dati aziendali
Quando si tratta di set di dati più grandi, le organizzazioni incontrano difficoltà nel riuscire a creare, manipolare e gestire i big data. I Big Data sono particolarmente un problema nell'analisi aziendale perché gli strumenti e le procedure standard non sono progettati per cercare e analizzare enormi set di dati.
Letture consigliate: Vedi la frase correlata Big Data analytics.