I Big Data possono essere descritti in termini di gestione dei dati: a causa dell'aumento del volume, della velocità e della varietà dei dati, alcune sfide non possono essere risolte con i database tradizionali. Anche se i Big Data possono essere definiti in molti modi, la maggior parte include le tre V:

Volume: è incluso tra i terabyte e i petabyte di dati.

Varietà: i dati provengono da un'ampia gamma di sorgenti e si presentano in diversi formati, ad esempio log Web, interazioni su social media, transazioni online e di e-commerce, transazioni finanziarie e così via.

Velocità: le aziende hanno requisiti e scadenze sempre più stringenti, dal momento in cui i dati vengono generati a quello in cui analisi fruibili vengono inviate agli utenti. Di conseguenza, i dati devono essere raccolti, salvati, elaborati e analizzati a scadenze molto brevi, dalla giornata al tempo reale.

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Nonostante il clamore che circonda l'argomento, molte aziende ancora non capiscono di avere un problema con i Big Data, oppure semplicemente non pensano in termini di Big Data. In generale, un'organizzazione può trarre il massimo vantaggio dalle tecnologie per i Big Data quando le applicazioni e i database esistenti non sono più in grado di ricalibrare le risorse nel momento in cui il volume, la varietà o la velocità dei dati aumenta vertiginosamente.

Se la sfida dei Big Data non viene affrontata nel modo giusto, i costi possono crescere a dismisura, mentre la produttività e la competitività ne possono risentire. D'altra parte, una strategia per i Big Data può aiutare le organizzazioni a ridurre i costi e migliorare l'efficienza operativa tramite il trasferimento dei carichi di lavoro esistenti più pesanti sulle tecnologie per i Big Data, nonché mediante la distribuzione di nuove applicazioni in grado di cogliere al meglio queste nuove opportunità.


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Grazie a nuovi strumenti che sono in grado di gestire l'intero ciclo di vita dei dati, le tecnologie collegate ai Big Data rendono possibile (tecnicamente ed economicamente) non solo la raccolta e la memorizzazione di set di dati di grandi dimensioni, ma anche la relativa analisi, consentendo di estrapolarne informazioni preziose. Nella maggior parte dei casi, l'elaborazione di Big Data interessa un flusso di dati comune, dalla raccolta di dati grezzi alla creazione di analisi concrete.

Raccolta. La raccolta di dati grezzi (transazioni, log, dispositivi mobili e così via) è la prima sfida da affrontare quando si parla di Big Data. Una buona piattaforma per i Big Data semplifica questo passaggio, consentendo agli sviluppatori di inoltrare un'ampia varietà di dati, sia strutturati sia non strutturati, a qualsiasi velocità, sia in tempo reale sia in batch.

Memorizzazione. Una piattaforma per i Big Data necessita di un repository sicuro, scalabile e durevole in cui memorizzare i dati prima e, talvolta, dopo le attività di elaborazione. A seconda dei requisiti specifici, potrebbe occorrere anche uno storage temporaneo per i dati in transito.

Elaborazione e analisi. In questa fase i dati vengono trasformati: da grezzi vengono convertiti in formato utilizzabile, di norma tramite operazioni di ordinamento e aggregazione e, talvolta, operazioni più complesse quali funzioni avanzate e algoritmi. I set di dati risultanti vengono memorizzati per ulteriori elaborazioni oppure resi disponibili per l'utilizzo in strumenti di business intelligence o di rappresentazione grafica.

Utilizzo e visualizzazione. L'idea dietro ai Big Data è ottenere preziose analisi concrete a partire dagli asset disponibili. Idealmente, i dati vengono resi disponibili ai soggetti interessati tramite strumenti di business intelligence e di rappresentazione grafica dei dati che consentono loro di esaminare i set di dati in modo rapido e veloce. A seconda del tipo di analisi, gli utenti finali potrebbero utilizzare i dati come previsioni statistiche (nel caso delle analisi predittive) o provvedimenti che è consigliabile applicare (in caso di analisi prescrittive).


L'ecosistema dei Big Data si evolve in modo costante ad un ritmo serrato. Oggi, in un'organizzazione, un gruppo variegato di tipi di analisi supportano una serie di funzioni diverse.

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L'analisi descrittiva aiuta gli utenti a rispondere alla domanda "Cosa è successo e perché?". Un tipico esempio sono i tradizionali ambienti di query e di reportistica, dotati di scorecard e pannelli di controllo.

L'analisi predittiva aiuta gli utenti a calcolare la probabilità che un determinato evento si verifichi in futuro. Alcuni esempi possono essere i sistemi di allarme proattivi, il rilevamento di truffe, le applicazioni di manutenzione preventiva e le previsioni meteo.

L'analisi prescrittiva fornisce suggerimenti specifici all'utente. Risponde alla domanda "Cosa occorre fare se si verifica l'evento x?".

In origine, i framework per i Big Data (ad esempio Hadoop) supportavano solo carichi di lavoro in batch, in cui data set di grandi dimensioni venivano elaborati in blocco durante un intervallo temporale predefinito, in genere misurato in ore (quando non in giorni). Tuttavia, poiché la rapidità di analisi è diventata un fattore importante, la "velocità" dei Big Data ha stimolato la nascita di nuovi framework quali Apache Spark, Apache Kafka, Amazon Kinesis e altri, per supportare l'elaborazione di dati in flussi e in tempo reale.


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