BIG DATA ANALYTICS


Oggi possiamo registrare un cambiamento dirompente nell’elaborazione dei dati rispetto ad un approccio “tradizionale” fornito da sistemi OLTP e DW.

L’analisi dei dati è sempre più vista come un vantaggio competitivo in quanto i processi di business sono facilmente replicabili grazie al basso costo delle tecnologie e la crescita attraverso varie operazioni di M&A non sempre ha dato i vantaggi aspettati e soprattutto duraturi.

Molte aziende che oggi devono competere ed espandersi in nuovi mercati vedono l’analisi dei dati come una soluzione. Ne sono un esempio aziende che utilizzano tecniche di data mining e click stream analysis per personalizzare le offerte attraverso il canale Web, oppure per analizzare il profilo di rischio dei propri clienti ed offrire adeguati prodotti finanziari.

Tassi di crescita dei dati del 50% non sono rari nelle imprese di oggi. Questo aumento rappresenta un notevole onere finanziario per le organizzazioni IT.

Le motivazioni di questa crescita può essere individuata nell’aumento della complessità dei requisiti ma soprattutto dall’incremento dei sensori abilitati al rilevamento di informazioni, quali ad esempio:
– Tag RFID (Retail, GPG)
– i veicoli dotati di sensori GPS (Insurance, Automotive)
– dispositivi remoti a basso costo di rilevamento (Security Services)
– click stream collections (Web Analytics)
– l’imaging medico e alle cartelle cliniche
– Media Providers (IpTv)
– Scientist Labs (DNA analysis)
– Automatic Trading

Lo sviluppo di tecniche per supportare l’analisi di grandi volumi dati sono tra i progetti prioritari dei principali fornitori di tecnologia, nei cui laboratori di sviluppo sono in corso progetti per lo sviluppo di strumenti / tecniche e modelli di architetturali adeguati allo scopo.

Vi è una crescente consapevolezza e necessità di queste tecnologie, e le imprese sono attivamente alla ricerca di strumenti che gli consentono di ottenere un vantaggio competitivo. Vi sono alcune aziende con approccio pionieristico, che hanno iniziato ad affrontare la problematica e che hanno consentito anche attraverso errori di alzare l’interesse e definire alcune best practice.
EG

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