L'analisi dei big data è l'uso di tecniche analitiche avanzate su set di big data di grandi dimensioni e diversificati che includono dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, provenienti da fonti e dimensioni diverse, da terabyte a zettabyte.
Cosa sono esattamente i big data? Possono essere definiti come dei set di dati la cui dimensione o tipo è superiore alla capacità dei tradizionali database relazionali di acquisire, gestire ed elaborare i dati con bassa latenza. Le caratteristiche dei big data includono volume elevato, alta velocità ed elevata varietà. Le fonti di dati stanno diventando più complesse rispetto a quelle dei dati tradizionali perché sono guidate dall'AI, dai dispositivi mobili, dai social e dall'Internet of Things (IoT). Ad esempio, i diversi tipi di dati provengono da sensori, dispositivi, video/audio, reti, file di registro, applicazioni transazionali, web e social, gran parte dei quali sono generati in tempo reale e su larga scala.
Con l'analisi dei big data, fondamentalmente puoi alimentare un processo decisionale migliore e più rapido, la modellazione e la previsione dei risultati futuri e una migliore business intelligence. Mentre crei la soluzione big data, considera il software open source come Apache Hadoop, Apache Spark e l'intero ecosistema Hadoop come strumenti di storage e trattamento dei dati economicamente vantaggiosi e flessibili, progettati per gestire il volume dei dati generati oggi.