I Big Data nell’era della Trasformazione Digitale: tra sfide ed opportunità
�Massimo Callisto De Donato
� computerscience.unicam.it
29 Giugno 2023
La Trasformazione Digitale
Digital Transformation indica un insieme di cambiamenti prevalentemente tecnologici, culturali, organizzativi, sociali, creativi e manageriali, associati con le applicazioni di tecnologia digitale, in tutti gli aspetti della società umana.
L’interesse verso la trasformazione digitale
Italia
192Mrd
100Mio
115Mio
115Mio
Regione Marche
584Mio
Bando di Ricerca e Sviluppo
AZIONE 1.1.1 – Intervento 1.1.1.1
45Mio
Europa
95Mrd
7.6Mrd
26.2Mrd
5.3Mrd
Big Data: da dove nascono? (es. IoT)
Big Data: da dove nascono? (es. Industry 4.0)
Big Data: da dove nascono? (es. Smart Agriculture)
Big Data è un elemento chiave abilitante
Social media
Smart Cities
Industry 4.0
Smart Agriculture
Collect
Manage
Integrate
Analyze
Le opportunità con i Big Data…
Conosciamo i Big Data… volume
Nel 2025 Internet il volume di dati di internet sarà di 181 zettabyte
Conosciamo i Big Data… velocità
Conosciamo i Big Data… varietà
Formalizziamo il concetto di Big Data
Si parla di big data quando l'insieme di dati è talmente grande e complesso che richiede la definizione di nuovi strumenti e metodologie per estrapolare, gestire e processare informazioni entro un tempo ragionevole
Un po’ di teoria.. Big Data ed il modello delle 3V
Abuso dei Big Data: più dati = più valore?
Il modello delle 3V+ Esteso
3V model: Volume, Variety, Velocity
4V model : Volume, Variety, Velocity, Veracity
La veridicità indica la qualità e l'accuratezza dei Big Data. Le sorgenti dati dati potrebbe essere imprecise, mancanti, non fornire informazioni reali. La veracity si riferisce al livello di fiducia sui dati.
5V model : Volume, Variety, Velocity, Veracity, Value
Il valore si riferiscono al vantaggio che si ottiene nell’analisi dei dati raccolti. Lo scopo dei Big Data e fornire insight, e quindi valore, a seconda delle informazioni che possono essere ottenute da essi.
6V model : Volume, Variety, Velocity, Veracity, Value, Visualization
….
Le sfide nella gestione dei Big Data
Alla ricerca del valore nei dati.. Prima la Business Intelligence
Business Users
Codifica delle domande
Risposta
Data Warehouse
Ora la sfida di trovare le domande giuste…
Business Users
Codifica delle domande
Risposta
Data Warehouse
Big Data
Business Users
Quali sono domande sono utili?
Data Scientist
Vogliamo i Big Data, cosa compriamo?
Storage & Filesystem
NoSQL Databases
Query & Analysis
Streaming computing
Tecnologie per Big Data, qualche nome
Mettiamo insieme i pezzi
Ingest
Batch Analysis
Addestramento ML
Data Lake
Streaming Computation
NoSQL/RDBMS
Visualizzazione
& Application
Use cases:
Analisi sentient, Manutenzione Predittiva, Rilevamento Anomalie, …
Per maggiori informazioni:
Corso di Technologies For Big Data Management
Massimo Callisto De Donato
Grazie per l‘attenzione!
� computerscience.unicam.it
Tecnologie per Big Data: un po’ di storia..
2003
2004
2006
Open source
Formalizziamo il concetto di Big Data
Big data is high-volume, high-velocity and/or high-variety information assets that demand cost-effective, innovative forms of information processing that enable enhanced insight, decision making, and process automation.
Gartner
Un po’ di teoria.. Big Data ed il modello delle 3V
Volume
Il volume dei dati rappresenta la dimensione principale dei Big Data. Quando si parla di grandi volumi si ragiona in termini di di terabytes (TB), ma anche Pettabyte, Zettabyte.
Variety
Una delle peculiarità dei Big Data è la capacità di rappresentare una grande varietà nei dati, ad esempio considerando: web, social media, device IoT, etc..
Velocity
Il ritmo e la velocità con cui i dati sono generati è parte dei Big Data. La dimensione fa riferimento alla frequenza di generazione dei dati e della necessità di analizzarli velocemente.