L'analisi dei big data è un processo di analisi di set di dati estesi e diversificati per scoprire modelli nascosti, correlazioni sconosciute, trend di mercato, preferenze dei clienti e altre informazioni utili che possono aiutare le organizzazioni a prendere decisioni aziendali più informate.
Nei prossimi anni, la trasformazione digitale ridefinirà le organizzazioni, poiché la maggior parte del fatturato delle aziende a livello globale ruoterà attorno a prodotti e servizi digitali o basati sul digitale.
Dati strutturati o non strutturati, generati da esseri umani o macchine e archiviati nel data center o nel cloud, rappresentano il nuovo punto di partenza per ottenere un vantaggio competitivo.
La gestione e lo storage dei dati sono parte integrante della strategia dati di un'organizzazione.
I leader IT e i team di analisi subiscono la schiacciante pressione legata all’enorme mole di dati odierni e all’esigenza di sfruttarli al meglio per creare nuovo valore in tutta l'organizzazione avendo a disposizione tempo, competenze e budget limitati. I dati diventano sempre più distribuiti, dinamici e diversificati nei data center e nel cloud. Questa situazione crea problemi non solo ai team di infrastruttura responsabili dell'archiviazione e della protezione dei dati, ma anche a data scientist, ingegneri e architetti che hanno bisogno di raccogliere e analizzare i dati in tempo reale da varie origini dati. A causa di questo problema di proliferazione dei dati, ai team di analisi viene chiesto di limitare l'ambito dei dati da analizzare o di attendere giorni prima di rendere disponibili per l'analisi i dati giusti.
I tipi di dati non strutturati e semi-strutturati in genere non si adattano bene ai data warehouse tradizionali, che si basano su database relazionali orientati a set di dati strutturati. Inoltre, i data warehouse potrebbero non essere in grado di gestire le richieste di elaborazione imposte da insiemi di big data che necessitano di aggiornamenti frequenti o continui.
Di conseguenza, molte organizzazioni che raccolgono, elaborano e analizzano big data si affidano a database NoSQL, nonché a Hadoop e ai relativi strumenti complementari, come:
Gli utenti di analisi big data stanno adottando sempre più frequentemente il concetto di data lake Hadoop, che funge da repository principale per i flussi in entrata di dati non elaborati. In queste architetture, i dati possono essere analizzati direttamente in un cluster Hadoop o eseguiti attraverso un motore di elaborazione come Spark.
| Segment | Vendor principali |
|---|---|
| Analisi dei big data: distribuzioni software Hadoop/Apache | Cloudera, HortonWorks, MapR |
| Gestione, sicurezza e conformità delle applicazioni | Splunk |
| Spark | DataBricks |
| Database NoSQL | Aerospike, Cassandra, Couchbase Server, HBase, MarkLogic, MongoDB, Redis labs |
| Cloud Analytics | Amazon EMR, Azure HDInsights, Google Cloud Platform |
| Componenti open source | Druid, Elasticsearch, Apache Flink, Apache Hive, Apache Kafka, Apache Mesos, Apache Spark, Apache Solr, Apache Hadoop YARN, Apache ZooKeeper |
Grazie a sistemi e software di analisi specializzati, l'analisi dei big data può aprire la strada a diversi vantaggi aziendali, tra cui nuove opportunità di ricavi, marketing più efficace, servizio clienti più valido, maggiore efficienza operativa e vantaggi competitivi rispetto ai rivali.
Secondo un sondaggio condotto da Datameer nel 2016, il 78% delle aziende concorda sul fatto che i big data possono modificare radicalmente il proprio modo di fare business nei prossimi 1 o 3 anni.
Le applicazioni di analisi dei big data consentono a data scientist, modellatori predittivi, esperti di statistica e altri professionisti dell'analisi di analizzare volumi crescenti di dati transazionali strutturati, oltre a un mix di dati semi-strutturati e non strutturati, come dati clickstream provenienti da Internet, log di server web, contenuti dei social media, testo di e-mail e risposte a sondaggi dei clienti, registri dettagliati delle chiamate telefoniche da cellulare e machine data acquisiti da sensori connessi all'Internet of Things (IoT).
Ottenere rapidamente informazioni dai dati è fondamentale per capitalizzare le opportunità, migliorare i profitti e gestire meglio il rischio. Questa capacità richiede funzionalità di gestione dei dati di livello enterprise per far fronte a set di dati di grandi dimensioni.
L'accelerazione del data analytics delle macchine in tempo reale aiuta le organizzazioni a rilevare gli attacchi informatici prima che causino danni e a prevenire le frodi senza influire sull'esperienza del cliente.
Estrarre rapidamente informazioni di business intelligence dai dati dei clienti è essenziale per migliorare i livelli di soddisfazione e orientare le future offerte di servizi.
Tuttavia, l'approccio allo storage con commodity per l'analisi dei big data di prima generazione (vale a dire, storage DAS) semplicemente non è scalabile in modo efficiente. Inoltre, non offre l'affidabilità e la flessibilità necessarie man mano che queste applicazioni diventano essenziali per la competitività.
Le piattaforme di analisi dei big data con storage condiviso/storage esterno offrono maggiore scalabilità e performance, spostando i dati senza interruzioni dove sono necessari e garantendo che siano sempre protetti e sicuri.
L'innovativa piattaforma per l'analisi dei big data di NetApp offre performance fino a due volte superiori, spostando dati e carichi di lavoro in modo semplice e sicuro verso il cloud oppure ovunque siano necessari, garantendo al contempo che i dati siano sempre sottoposti a backup, protetti e disponibili. Con NetApp puoi ridurre i costi di licenza, i costi hardware e il TCO complessivo fino al 50% aumentando l'utilizzo delle risorse ed eliminando copie dei dati non necessarie.