"Big data" è la nuova scienza della comprensione e della previsione del comportamento umano studiando grandi volumi di dati non strutturati. I big data sono anche noti come "analisi predittiva".
Analizzando i post di Twitter, i feed di Facebook, le ricerche su eBay, i localizzatori GPS e i bancomat sono alcuni esempi di grandi quantità di dati. Lo studio di video di sicurezza, dati sul traffico, modelli meteorologici, arrivi di voli, registri di torre di telefoni cellulari e inseguitori di frequenza cardiaca sono altre forme. I big data sono una nuova scienza disordinata che cambia settimanalmente e solo pochi esperti capiscono tutto.
Quali sono alcuni esempi di Big Data nella vita normale?
Mentre la maggior parte dei progetti di Big Data sono molto oscuri, ci sono esempi di successo di big data che influenzano la vita quotidiana di individui, aziende e governi:
Previsione delle epidemie di virus: studiando dati socio-politici, dati meteorologici e climatici e dati ospedalieri / clinici, questi scienziati stanno ora prevedendo epidemie di febbre dengue con un preavviso di 4 settimane.
Omicidi: questo progetto di grandi quantità di dati riporta vittime di omicidi, sospetti e criminali a Washington, DC. Sia come un modo per onorare il defunto e come una risorsa di consapevolezza per le persone, questo grande progetto di dati è affascinante.
Transit Travel Planning, NYC: Il programmatore della radio WNYC, Steve Melendez, ha combinato il programma della metropolitana online con il software di viaggio. La sua creazione consente ai newyorkesi di fare clic sulla loro posizione sulla mappa e verrà visualizzata una previsione del tempo di viaggio per i treni e la metropolitana.
Xerox ha ridotto la perdita di forza lavoro: il lavoro del call center è emotivamente estenuante. Xerox ha studiato le risme di dati con l'aiuto di analisti professionisti e ora è in grado di prevedere quali assunzioni di call center probabilmente rimarranno con la società più a lungo.
Supportare l'antiterrorismo: studiando i social media, i registri finanziari, le prenotazioni dei voli e i dati di sicurezza, le forze dell'ordine possono prevedere e localizzare i sospetti terroristi prima di compiere le loro azioni malvagie.
Adattare il marketing del marchio sulla base delle recensioni sui social media: le persone condividono senza mezzi termini e velocemente i loro pensieri online su un pub, un ristorante o un centro fitness. È possibile studiare questi milioni di post sui social media e fornire un feedback all'azienda su ciò che le persone pensano dei loro servizi.
Chi usa i big data? Cosa ne fanno di esso?
Molte società monolitiche utilizzano i big data per adeguare le loro offerte e i loro prezzi al fine di massimizzare la soddisfazione del cliente.
- Il grande magazzino di Macy, ad esempio, utilizza i big data per adeguare i prezzi al volo per oltre 70 milioni di prodotti. Inviano persino e-mail personalizzate ai propri clienti in base a ciò che Macy's ritiene siano interessati.
- Risposta della polizia all'attentato alla maratona di Boston: utilizzando i big data per studiare le immagini video e di sorveglianza, la polizia è stata in grado di restringere rapidamente la ricerca dei sospetti.
- Morton's Steakhouse usa Twitter per tirare fuori acrobazie di marketing, tra cui la famosa consegna all'aeroporto di New Jersey di una bistecca di porterhouse e la cena di gamberetti.
- Visa utilizza i big data per identificare e catturare i truffatori.Singole transazioni qua e là possono facilmente nascondere un utente disonesto della carta di credito, ma osservando attentamente milioni di transazioni, è possibile rilevare i modelli di frode.
- Facebook utilizza i big data per personalizzare la pubblicità. Studiando attentamente i tuoi Mi piace e le tue abitudini di navigazione, il gigante dei social media ha una visione inquietante dei tuoi gusti. Quelle pubblicità sulla sidebar che vedi sul tuo feed di Facebook sono scelte da algoritmi molto voluti e complessi che hanno osservato le tue abitudini di Facebook.
Perché i big data sono così grandi?
4 cose rendono significativi i big data:
1. I dati sono enormi. Non si adatta a un singolo disco rigido, tanto meno una chiavetta USB. Il volume di dati supera di gran lunga quello che la mente umana può percepire (si pensi a un miliardo di miliardi di megabyte, e quindi moltiplica per più miliardi).
2. I dati sono disordinati e non strutturati. Dal 50% all'80% dei big data funzionano convertendo e pulendo le informazioni in modo che siano ricercabili e ordinabili. Solo poche migliaia di esperti sul nostro pianeta sanno come eseguire questa pulizia dei dati. Questi esperti hanno anche bisogno di strumenti molto specializzati, come HPE e Hadoop, per fare il loro mestiere. Forse tra 10 anni, gli esperti di big data diventeranno una dozzina di dozzine, ma per ora sono una specie molto rara di analisti e il loro lavoro è ancora molto oscuro e noioso.
3. I dati sono diventati una merce ** che può essere venduta e acquistata. Esistono mercati di dati in cui aziende e privati possono acquistare terabyte di social media e altri dati. La maggior parte dei dati è basata su cloud, in quanto è troppo grande per adattarsi a qualsiasi singolo disco rigido. L'acquisto di dati comporta in genere una quota di iscrizione in cui ci si collega a una server farm cloud.
** I leader di strumenti e idee per i big data sono Amazon, Google, Facebook e Yahoo. Poiché queste aziende servono così tanti milioni di persone con i loro servizi online, è logico che siano il punto di raccolta e i visionari alla base dell'analisi dei big data.4. Le possibilità di big data sono infinite. Forse un giorno i medici predicheranno infarti e ictus per le persone settimane prima che accadano. Gli incidenti aerei e automobilistici potrebbero essere ridotti dalle analisi predittive dei loro dati meccanici e del traffico e dei modelli meteorologici. Gli appuntamenti online potrebbero essere migliorati con i predittori di big data di chi sono personalità compatibili per te. I musicisti potrebbero avere una visione di ciò che la composizione musicale è il più piacevole per i gusti mutevoli del pubblico di destinazione.I nutrizionisti potrebbero essere in grado di prevedere quale combinazione di alimenti acquistati in negozio aggraverà o aiuterà le condizioni mediche di una persona. La superficie è stata solo graffiata e le scoperte nei big data si verificano ogni settimana.
I Big Data sono disordinati
I big data sono l'analisi predittiva: la conversione di enormi dati non strutturati in qualcosa ricercabile e ordinabile. Questo è uno spazio disordinato e caotico che richiede un particolare tipo di conoscenza e pazienza.
Prendiamo ad esempio il servizio di consegna monolitico di UPS. I programmatori di UPS studiano i dati dei GPS e degli smartphone dei loro conducenti per analizzare i modi più efficienti per adattarsi alla congestione del traffico. Questi dati GPS e smartphone sono giganteschi e non sono automaticamente pronti per l'analisi. Questi dati provengono da vari database GPS e mappe, attraverso diversi dispositivi hardware per smartphone. Gli analisti di UPS hanno dedicato mesi a convertire tutti i dati in un formato che può essere facilmente ricercato e ordinato. Lo sforzo è valso la pena, però. Oggi, UPS ha risparmiato oltre 8 milioni di litri di carburante da quando hanno iniziato a utilizzare questi dati di analisi dei big data.
Poiché i big data sono disordinati e richiedono così tanto impegno per la pulizia e la preparazione all'utilizzo, gli scienziati dei dati sono stati soprannominati "custodi dei dati" per tutto il noioso lavoro che svolgono.
La scienza dei big data e dell'analisi predittiva sta migliorando ogni settimana, però. Aspettatevi che i grandi dati diventino facilmente accessibili a tutti entro il 2025.
I Big Data non rappresentano una minaccia intrusiva alla privacy?
Sì, se le nostre leggi e le singole difese sulla privacy non sono gestite con attenzione, i big data si intromettono nella privacy personale. Così com'è, Google e YouTube e Facebook già seguono le tue abitudini quotidiane online. La tua vita da smartphone e informatica lascia ogni giorno impronte digitali e aziende sofisticate stanno studiando quelle impronte.
Le leggi sui big data si stanno evolvendo. La privacy è uno stato di essere che ora devi assumerti la responsabilità personale, poiché non puoi più aspettarti come un diritto predefinito.
Cosa puoi fare per proteggere la tua privacy:
Il più grande singolo passo che puoi fare è quello di mascherare le tue abitudini quotidiane usando una connessione di rete VPN. Un servizio VPN codificherà il tuo segnale in modo che la tua identità e la tua posizione siano mascherate almeno parzialmente dai tracker. Questo non ti renderà anonimo al 100%, ma una VPN ridurrà sostanzialmente quanto il mondo può osservare le tue abitudini online.
Dove posso saperne di più sui big data?
I big data sono una cosa affascinante per le persone con menti analitiche e l'amore per la tecnologia. Se sei tu, allora sicuramente visita questa pagina di interessanti progetti di big data.
