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vector-toc-level-2"> <a class="vector-toc-link" href="#Differenze_con_la_business_intelligence"> <div class="vector-toc-text"> <span class="vector-toc-numb">1.3</span> <span>Differenze con la business intelligence</span> </div> </a> <ul id="toc-Differenze_con_la_business_intelligence-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> <li id="toc-Modelli_di_analisi_dei_dati" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-2"> <a class="vector-toc-link" href="#Modelli_di_analisi_dei_dati"> <div class="vector-toc-text"> <span class="vector-toc-numb">1.4</span> <span>Modelli di analisi dei dati</span> </div> </a> <ul id="toc-Modelli_di_analisi_dei_dati-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> <li id="toc-Tecnologie_di_immagazzinamento_ed_elaborazione" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-2"> <a class="vector-toc-link" href="#Tecnologie_di_immagazzinamento_ed_elaborazione"> <div class="vector-toc-text"> <span class="vector-toc-numb">1.5</span> <span>Tecnologie di immagazzinamento ed elaborazione</span> </div> </a> <ul id="toc-Tecnologie_di_immagazzinamento_ed_elaborazione-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> </ul> </li> <li id="toc-Ciclo_di_vita" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-1 vector-toc-list-item-expanded"> <a class="vector-toc-link" href="#Ciclo_di_vita"> <div class="vector-toc-text"> <span class="vector-toc-numb">2</span> <span>Ciclo di vita</span> </div> </a> <button aria-controls="toc-Ciclo_di_vita-sublist" class="cdx-button cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only vector-toc-toggle"> <span class="vector-icon mw-ui-icon-wikimedia-expand"></span> <span>Attiva/disattiva la sottosezione Ciclo di vita</span> </button> <ul id="toc-Ciclo_di_vita-sublist" class="vector-toc-list"> <li id="toc-Generazione_e_acquisizione" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-2"> <a class="vector-toc-link" href="#Generazione_e_acquisizione"> <div class="vector-toc-text"> <span class="vector-toc-numb">2.1</span> <span>Generazione e acquisizione</span> </div> </a> <ul id="toc-Generazione_e_acquisizione-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> <li id="toc-Estrazione_e_pulizia_delle_informazioni" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-2"> <a class="vector-toc-link" href="#Estrazione_e_pulizia_delle_informazioni"> <div class="vector-toc-text"> <span class="vector-toc-numb">2.2</span> <span>Estrazione e pulizia delle informazioni</span> </div> </a> <ul id="toc-Estrazione_e_pulizia_delle_informazioni-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> <li id="toc-Immagazzinamento_e_integrazione" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-2"> <a class="vector-toc-link" href="#Immagazzinamento_e_integrazione"> <div class="vector-toc-text"> <span class="vector-toc-numb">2.3</span> <span>Immagazzinamento e integrazione</span> </div> </a> <ul id="toc-Immagazzinamento_e_integrazione-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> <li id="toc-Modellazione,_elaborazione_e_analisi" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-2"> <a class="vector-toc-link" href="#Modellazione,_elaborazione_e_analisi"> <div class="vector-toc-text"> <span class="vector-toc-numb">2.4</span> <span>Modellazione, elaborazione e analisi</span> </div> </a> <ul id="toc-Modellazione,_elaborazione_e_analisi-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> <li id="toc-Interpretazione_dei_risultati_e_assunzione_di_decisioni" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-2"> <a class="vector-toc-link" href="#Interpretazione_dei_risultati_e_assunzione_di_decisioni"> <div class="vector-toc-text"> <span class="vector-toc-numb">2.5</span> <span>Interpretazione dei risultati e assunzione di decisioni</span> </div> </a> <ul id="toc-Interpretazione_dei_risultati_e_assunzione_di_decisioni-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> </ul> </li> <li id="toc-Controversie" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-1 vector-toc-list-item-expanded"> <a class="vector-toc-link" href="#Controversie"> <div class="vector-toc-text"> <span class="vector-toc-numb">3</span> <span>Controversie</span> </div> </a> <ul id="toc-Controversie-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> <li id="toc-Virtualizzazione_dei_Big_Data" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-1 vector-toc-list-item-expanded"> <a class="vector-toc-link" href="#Virtualizzazione_dei_Big_Data"> <div class="vector-toc-text"> <span class="vector-toc-numb">4</span> <span>Virtualizzazione dei Big Data</span> </div> </a> <ul id="toc-Virtualizzazione_dei_Big_Data-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> <li id="toc-Note" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-1 vector-toc-list-item-expanded"> <a class="vector-toc-link" href="#Note"> <div class="vector-toc-text"> <span class="vector-toc-numb">5</span> <span>Note</span> </div> </a> <ul id="toc-Note-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> <li id="toc-Bibliografia" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-1 vector-toc-list-item-expanded"> <a class="vector-toc-link" href="#Bibliografia"> <div class="vector-toc-text"> <span class="vector-toc-numb">6</span> <span>Bibliografia</span> </div> </a> <ul id="toc-Bibliografia-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> <li id="toc-Voci_correlate" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-1 vector-toc-list-item-expanded"> <a class="vector-toc-link" href="#Voci_correlate"> <div class="vector-toc-text"> <span class="vector-toc-numb">7</span> <span>Voci correlate</span> </div> </a> <ul id="toc-Voci_correlate-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> <li id="toc-Altri_progetti" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-1 vector-toc-list-item-expanded"> <a class="vector-toc-link" href="#Altri_progetti"> <div class="vector-toc-text"> <span class="vector-toc-numb">8</span> <span>Altri progetti</span> </div> </a> <ul id="toc-Altri_progetti-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> <li id="toc-Collegamenti_esterni" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-1 vector-toc-list-item-expanded"> <a class="vector-toc-link" href="#Collegamenti_esterni"> <div class="vector-toc-text"> <span class="vector-toc-numb">9</span> <span>Collegamenti esterni</span> </div> </a> <ul id="toc-Collegamenti_esterni-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> </ul> </div> </div> </nav> </div> </div> <div class="mw-content-container"> <main id="content" class="mw-body"> <header class="mw-body-header vector-page-titlebar"> <nav aria-label="Indice" class="vector-toc-landmark"> <div id="vector-page-titlebar-toc" class="vector-dropdown vector-page-titlebar-toc vector-button-flush-left" > <input type="checkbox" id="vector-page-titlebar-toc-checkbox" role="button" aria-haspopup="true" data-event-name="ui.dropdown-vector-page-titlebar-toc" class="vector-dropdown-checkbox " aria-label="Mostra/Nascondi l'indice" > <label id="vector-page-titlebar-toc-label" for="vector-page-titlebar-toc-checkbox" class="vector-dropdown-label cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only " aria-hidden="true" ><span class="vector-icon mw-ui-icon-listBullet mw-ui-icon-wikimedia-listBullet"></span> <span class="vector-dropdown-label-text">Mostra/Nascondi l'indice</span> </label> <div class="vector-dropdown-content"> <div id="vector-page-titlebar-toc-unpinned-container" class="vector-unpinned-container"> </div> </div> </div> </nav> <h1 id="firstHeading" class="firstHeading mw-first-heading"><span class="mw-page-title-main">Big data</span></h1> <div id="p-lang-btn" class="vector-dropdown mw-portlet mw-portlet-lang" > <input type="checkbox" id="p-lang-btn-checkbox" role="button" aria-haspopup="true" data-event-name="ui.dropdown-p-lang-btn" class="vector-dropdown-checkbox mw-interlanguage-selector" aria-label="Vai a una voce in un'altra lingua. Disponibile in 62 lingue" > <label id="p-lang-btn-label" for="p-lang-btn-checkbox" class="vector-dropdown-label cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet cdx-button--action-progressive mw-portlet-lang-heading-62" aria-hidden="true" ><span class="vector-icon mw-ui-icon-language-progressive mw-ui-icon-wikimedia-language-progressive"></span> <span class="vector-dropdown-label-text">62 lingue</span> </label> <div class="vector-dropdown-content"> <div class="vector-menu-content"> <ul class="vector-menu-content-list"> <li class="interlanguage-link interwiki-ar mw-list-item"><a href="https://ar.wikipedia.org/wiki/%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA_%D8%B6%D8%AE%D9%85%D8%A9" title="بيانات ضخمة - arabo" lang="ar" hreflang="ar" data-title="بيانات ضخمة" data-language-autonym="العربية" data-language-local-name="arabo" class="interlanguage-link-target"><span>العربية</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-as mw-list-item"><a href="https://as.wikipedia.org/wiki/%E0%A6%AC%E0%A6%BF%E0%A6%97_%E0%A6%A1%E0%A6%BE%E0%A6%9F%E0%A6%BE" title="বিগ ডাটা - assamese" lang="as" hreflang="as" data-title="বিগ ডাটা" data-language-autonym="অসমীয়া" data-language-local-name="assamese" class="interlanguage-link-target"><span>অসমীয়া</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-az mw-list-item"><a href="https://az.wikipedia.org/wiki/B%C3%B6y%C3%BCk_veril%C9%99nl%C9%99r" title="Böyük verilənlər - azerbaigiano" lang="az" hreflang="az" data-title="Böyük verilənlər" data-language-autonym="Azərbaycanca" data-language-local-name="azerbaigiano" class="interlanguage-link-target"><span>Azərbaycanca</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-be mw-list-item"><a href="https://be.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D1%8F%D0%BB%D1%96%D0%BA%D1%96%D1%8F_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D1%8B%D1%8F" title="Вялікія даныя - bielorusso" lang="be" hreflang="be" data-title="Вялікія даныя" data-language-autonym="Беларуская" data-language-local-name="bielorusso" class="interlanguage-link-target"><span>Беларуская</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-bg mw-list-item"><a href="https://bg.wikipedia.org/wiki/Big_data" title="Big data - bulgaro" lang="bg" hreflang="bg" data-title="Big data" data-language-autonym="Български" data-language-local-name="bulgaro" class="interlanguage-link-target"><span>Български</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-bn mw-list-item"><a href="https://bn.wikipedia.org/wiki/%E0%A6%AC%E0%A6%A1%E0%A6%BC_%E0%A6%89%E0%A6%AA%E0%A6%BE%E0%A6%A4%E0%A7%8D%E0%A6%A4" title="বড় উপাত্ত - bengalese" lang="bn" hreflang="bn" data-title="বড় উপাত্ত" data-language-autonym="বাংলা" data-language-local-name="bengalese" class="interlanguage-link-target"><span>বাংলা</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-bs mw-list-item"><a href="https://bs.wikipedia.org/wiki/Velika_koli%C4%8Dina_podataka" title="Velika količina podataka - bosniaco" lang="bs" hreflang="bs" data-title="Velika količina podataka" data-language-autonym="Bosanski" data-language-local-name="bosniaco" class="interlanguage-link-target"><span>Bosanski</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-ca mw-list-item"><a href="https://ca.wikipedia.org/wiki/Dades_massives" title="Dades massives - catalano" lang="ca" hreflang="ca" data-title="Dades massives" data-language-autonym="Català" data-language-local-name="catalano" class="interlanguage-link-target"><span>Català</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-ckb mw-list-item"><a href="https://ckb.wikipedia.org/wiki/%D8%B2%D9%84%D8%AF%D8%B1%D8%A7%D9%88%DB%95" title="زلدراوە - curdo centrale" lang="ckb" hreflang="ckb" data-title="زلدراوە" data-language-autonym="کوردی" data-language-local-name="curdo centrale" class="interlanguage-link-target"><span>کوردی</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-cs mw-list-item"><a href="https://cs.wikipedia.org/wiki/Velk%C3%A1_data" title="Velká data - ceco" lang="cs" hreflang="cs" data-title="Velká data" data-language-autonym="Čeština" data-language-local-name="ceco" class="interlanguage-link-target"><span>Čeština</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-cy mw-list-item"><a href="https://cy.wikipedia.org/wiki/Data_mawr" title="Data mawr - gallese" lang="cy" hreflang="cy" data-title="Data mawr" data-language-autonym="Cymraeg" data-language-local-name="gallese" class="interlanguage-link-target"><span>Cymraeg</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-da mw-list-item"><a href="https://da.wikipedia.org/wiki/Big_data" title="Big data - danese" lang="da" hreflang="da" data-title="Big data" data-language-autonym="Dansk" data-language-local-name="danese" class="interlanguage-link-target"><span>Dansk</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-de mw-list-item"><a href="https://de.wikipedia.org/wiki/Big_Data" title="Big Data - tedesco" lang="de" hreflang="de" data-title="Big Data" data-language-autonym="Deutsch" data-language-local-name="tedesco" class="interlanguage-link-target"><span>Deutsch</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-el mw-list-item"><a href="https://el.wikipedia.org/wiki/%CE%9C%CE%B5%CE%B3%CE%AC%CE%BB%CE%B1_%CE%B4%CE%B5%CE%B4%CE%BF%CE%BC%CE%AD%CE%BD%CE%B1" title="Μεγάλα δεδομένα - greco" lang="el" hreflang="el" data-title="Μεγάλα δεδομένα" data-language-autonym="Ελληνικά" data-language-local-name="greco" class="interlanguage-link-target"><span>Ελληνικά</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-en mw-list-item"><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Big_data" title="Big data - inglese" lang="en" hreflang="en" data-title="Big data" data-language-autonym="English" data-language-local-name="inglese" class="interlanguage-link-target"><span>English</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-eo mw-list-item"><a href="https://eo.wikipedia.org/wiki/Datumarego" title="Datumarego - esperanto" lang="eo" hreflang="eo" data-title="Datumarego" 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data-language-autonym="हिन्दी" data-language-local-name="hindi" class="interlanguage-link-target"><span>हिन्दी</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-hr mw-list-item"><a href="https://hr.wikipedia.org/wiki/Velika_koli%C4%8Dina_podataka" title="Velika količina podataka - croato" lang="hr" hreflang="hr" data-title="Velika količina podataka" data-language-autonym="Hrvatski" data-language-local-name="croato" class="interlanguage-link-target"><span>Hrvatski</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-hu mw-list-item"><a href="https://hu.wikipedia.org/wiki/Big_data" title="Big data - ungherese" lang="hu" hreflang="hu" data-title="Big data" data-language-autonym="Magyar" data-language-local-name="ungherese" class="interlanguage-link-target"><span>Magyar</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-hy mw-list-item"><a href="https://hy.wikipedia.org/wiki/%D5%84%D5%A5%D5%AE_%D5%BF%D5%BE%D5%B5%D5%A1%D5%AC%D5%B6%D5%A5%D6%80" title="Մեծ տվյալներ - armeno" lang="hy" hreflang="hy" data-title="Մեծ տվյալներ" data-language-autonym="Հայերեն" data-language-local-name="armeno" class="interlanguage-link-target"><span>Հայերեն</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-id mw-list-item"><a href="https://id.wikipedia.org/wiki/Mahadata" title="Mahadata - indonesiano" lang="id" hreflang="id" data-title="Mahadata" data-language-autonym="Bahasa Indonesia" data-language-local-name="indonesiano" class="interlanguage-link-target"><span>Bahasa Indonesia</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-is mw-list-item"><a href="https://is.wikipedia.org/wiki/Gagnagn%C3%B3tt" title="Gagnagnótt - islandese" lang="is" hreflang="is" data-title="Gagnagnótt" data-language-autonym="Íslenska" data-language-local-name="islandese" class="interlanguage-link-target"><span>Íslenska</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-ja mw-list-item"><a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%93%E3%83%83%E3%82%B0%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF" title="ビッグデータ - giapponese" lang="ja" hreflang="ja" data-title="ビッグデータ" data-language-autonym="日本語" data-language-local-name="giapponese" class="interlanguage-link-target"><span>日本語</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-kk mw-list-item"><a href="https://kk.wikipedia.org/wiki/%D2%AE%D0%BB%D0%BA%D0%B5%D0%BD_%D0%B4%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%B5%D1%80" title="Үлкен деректер - kazako" lang="kk" hreflang="kk" data-title="Үлкен деректер" data-language-autonym="Қазақша" data-language-local-name="kazako" class="interlanguage-link-target"><span>Қазақша</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-ko mw-list-item"><a href="https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%B9%85_%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0" title="빅 데이터 - coreano" lang="ko" hreflang="ko" data-title="빅 데이터" data-language-autonym="한국어" data-language-local-name="coreano" class="interlanguage-link-target"><span>한국어</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-lt mw-list-item"><a href="https://lt.wikipedia.org/wiki/Didieji_duomenys" title="Didieji duomenys - lituano" lang="lt" hreflang="lt" data-title="Didieji duomenys" data-language-autonym="Lietuvių" data-language-local-name="lituano" class="interlanguage-link-target"><span>Lietuvių</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-lv mw-list-item"><a href="https://lv.wikipedia.org/wiki/Lielie_dati" title="Lielie dati - lettone" lang="lv" hreflang="lv" data-title="Lielie dati" data-language-autonym="Latviešu" data-language-local-name="lettone" class="interlanguage-link-target"><span>Latviešu</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-ml mw-list-item"><a href="https://ml.wikipedia.org/wiki/%E0%B4%AC%E0%B4%BF%E0%B4%97%E0%B5%8D_%E0%B4%A1%E0%B4%BE%E0%B4%B1%E0%B5%8D%E0%B4%B1" title="ബിഗ് ഡാറ്റ - malayalam" lang="ml" hreflang="ml" data-title="ബിഗ് ഡാറ്റ" data-language-autonym="മലയാളം" data-language-local-name="malayalam" class="interlanguage-link-target"><span>മലയാളം</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-mn mw-list-item"><a href="https://mn.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D1%85_%D3%A9%D0%B3%D3%A9%D0%B3%D0%B4%D3%A9%D0%BB" title="Их өгөгдөл - mongolo" lang="mn" hreflang="mn" data-title="Их өгөгдөл" data-language-autonym="Монгол" data-language-local-name="mongolo" class="interlanguage-link-target"><span>Монгол</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-ms mw-list-item"><a href="https://ms.wikipedia.org/wiki/Data_besar" title="Data besar - malese" lang="ms" hreflang="ms" data-title="Data besar" data-language-autonym="Bahasa Melayu" data-language-local-name="malese" class="interlanguage-link-target"><span>Bahasa Melayu</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-nl mw-list-item"><a href="https://nl.wikipedia.org/wiki/Big_data" title="Big data - olandese" lang="nl" hreflang="nl" data-title="Big data" data-language-autonym="Nederlands" data-language-local-name="olandese" class="interlanguage-link-target"><span>Nederlands</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-no mw-list-item"><a href="https://no.wikipedia.org/wiki/Stordata" title="Stordata - norvegese bokmål" lang="nb" hreflang="nb" data-title="Stordata" data-language-autonym="Norsk bokmål" data-language-local-name="norvegese bokmål" class="interlanguage-link-target"><span>Norsk bokmål</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-pl mw-list-item"><a href="https://pl.wikipedia.org/wiki/Big_data" title="Big data - polacco" lang="pl" hreflang="pl" data-title="Big data" data-language-autonym="Polski" data-language-local-name="polacco" class="interlanguage-link-target"><span>Polski</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-pt mw-list-item"><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Big_data" title="Big data - portoghese" lang="pt" hreflang="pt" data-title="Big data" data-language-autonym="Português" data-language-local-name="portoghese" class="interlanguage-link-target"><span>Português</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-qu mw-list-item"><a href="https://qu.wikipedia.org/wiki/Hatuchaq_willaku" title="Hatuchaq willaku - quechua" lang="qu" hreflang="qu" data-title="Hatuchaq willaku" data-language-autonym="Runa Simi" data-language-local-name="quechua" class="interlanguage-link-target"><span>Runa Simi</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-ro mw-list-item"><a href="https://ro.wikipedia.org/wiki/Big_data" title="Big data - rumeno" lang="ro" hreflang="ro" data-title="Big data" data-language-autonym="Română" data-language-local-name="rumeno" class="interlanguage-link-target"><span>Română</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-ru mw-list-item"><a href="https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5" title="Большие данные - russo" lang="ru" hreflang="ru" data-title="Большие данные" data-language-autonym="Русский" data-language-local-name="russo" class="interlanguage-link-target"><span>Русский</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-si mw-list-item"><a href="https://si.wikipedia.org/wiki/%E0%B7%80%E0%B7%92%E0%B7%83%E0%B6%BD%E0%B7%8A_%E0%B6%AF%E0%B6%AD%E0%B7%8A%E0%B6%AD_%E0%B6%9A%E0%B6%A7%E0%B7%8A%E0%B6%A7%E0%B6%BD" title="විසල් දත්ත කට්ටල - singalese" lang="si" hreflang="si" data-title="විසල් දත්ත කට්ටල" data-language-autonym="සිංහල" data-language-local-name="singalese" class="interlanguage-link-target"><span>සිංහල</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-simple mw-list-item"><a href="https://simple.wikipedia.org/wiki/Big_data" title="Big data - Simple English" lang="en-simple" hreflang="en-simple" data-title="Big data" data-language-autonym="Simple English" data-language-local-name="Simple English" class="interlanguage-link-target"><span>Simple English</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-sl mw-list-item"><a href="https://sl.wikipedia.org/wiki/Velepodatki" title="Velepodatki - sloveno" lang="sl" hreflang="sl" data-title="Velepodatki" data-language-autonym="Slovenščina" data-language-local-name="sloveno" class="interlanguage-link-target"><span>Slovenščina</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-sr mw-list-item"><a href="https://sr.wikipedia.org/wiki/Big_data" title="Big data - serbo" lang="sr" hreflang="sr" data-title="Big data" data-language-autonym="Српски / srpski" data-language-local-name="serbo" class="interlanguage-link-target"><span>Српски / srpski</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-sv mw-list-item"><a href="https://sv.wikipedia.org/wiki/Big_data" title="Big data - svedese" lang="sv" hreflang="sv" data-title="Big data" data-language-autonym="Svenska" data-language-local-name="svedese" class="interlanguage-link-target"><span>Svenska</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-ta mw-list-item"><a href="https://ta.wikipedia.org/wiki/%E0%AE%AA%E0%AF%86%E0%AE%B0%E0%AF%81%E0%AE%A8%E0%AF%8D%E0%AE%A4%E0%AE%B0%E0%AE%B5%E0%AF%81%E0%AE%95%E0%AE%B3%E0%AF%8D" title="பெருந்தரவுகள் - tamil" lang="ta" hreflang="ta" data-title="பெருந்தரவுகள்" data-language-autonym="தமிழ்" data-language-local-name="tamil" class="interlanguage-link-target"><span>தமிழ்</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-te mw-list-item"><a href="https://te.wikipedia.org/wiki/%E0%B0%AC%E0%B0%BF%E0%B0%97%E0%B1%8D_%E0%B0%A1%E0%B1%87%E0%B0%9F%E0%B0%BE" title="బిగ్ డేటా - telugu" lang="te" hreflang="te" data-title="బిగ్ డేటా" data-language-autonym="తెలుగు" data-language-local-name="telugu" class="interlanguage-link-target"><span>తెలుగు</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-th mw-list-item"><a href="https://th.wikipedia.org/wiki/%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B8%A1%E0%B8%AB%E0%B8%B1%E0%B8%95" title="ข้อมูลมหัต - thailandese" lang="th" hreflang="th" data-title="ข้อมูลมหัต" data-language-autonym="ไทย" data-language-local-name="thailandese" class="interlanguage-link-target"><span>ไทย</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-tr mw-list-item"><a href="https://tr.wikipedia.org/wiki/B%C3%BCy%C3%BCk_veri" title="Büyük veri - turco" lang="tr" hreflang="tr" data-title="Büyük veri" data-language-autonym="Türkçe" data-language-local-name="turco" class="interlanguage-link-target"><span>Türkçe</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-tt mw-list-item"><a href="https://tt.wikipedia.org/wiki/Big_data" title="Big data - tataro" lang="tt" hreflang="tt" data-title="Big data" data-language-autonym="Татарча / tatarça" data-language-local-name="tataro" class="interlanguage-link-target"><span>Татарча / tatarça</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-uk mw-list-item"><a href="https://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D0%BA%D1%96_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D1%96" title="Великі дані - ucraino" lang="uk" hreflang="uk" data-title="Великі дані" data-language-autonym="Українська" data-language-local-name="ucraino" class="interlanguage-link-target"><span>Українська</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-ur mw-list-item"><a href="https://ur.wikipedia.org/wiki/%D8%A8%DA%AF_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7" title="بگ ڈیٹا - urdu" lang="ur" hreflang="ur" data-title="بگ ڈیٹا" data-language-autonym="اردو" data-language-local-name="urdu" class="interlanguage-link-target"><span>اردو</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-uz mw-list-item"><a href="https://uz.wikipedia.org/wiki/Katta_hajmli_ma%CA%BClumot" title="Katta hajmli maʼlumot - uzbeco" lang="uz" hreflang="uz" data-title="Katta hajmli maʼlumot" data-language-autonym="Oʻzbekcha / ўзбекча" data-language-local-name="uzbeco" class="interlanguage-link-target"><span>Oʻzbekcha / ўзбекча</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-vi mw-list-item"><a href="https://vi.wikipedia.org/wiki/D%E1%BB%AF_li%E1%BB%87u_l%E1%BB%9Bn" title="Dữ liệu lớn - vietnamita" lang="vi" hreflang="vi" data-title="Dữ liệu lớn" data-language-autonym="Tiếng Việt" data-language-local-name="vietnamita" class="interlanguage-link-target"><span>Tiếng Việt</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-wuu mw-list-item"><a href="https://wuu.wikipedia.org/wiki/%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE" title="大数据 - wu" lang="wuu" hreflang="wuu" data-title="大数据" data-language-autonym="吴语" data-language-local-name="wu" class="interlanguage-link-target"><span>吴语</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-zh mw-list-item"><a href="https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%A4%A7%E6%95%B8%E6%93%9A" title="大數據 - cinese" lang="zh" hreflang="zh" data-title="大數據" data-language-autonym="中文" data-language-local-name="cinese" class="interlanguage-link-target"><span>中文</span></a></li><li class="interlanguage-link interwiki-zh-yue mw-list-item"><a href="https://zh-yue.wikipedia.org/wiki/%E5%A4%A7%E6%95%B8%E6%93%9A" title="大數據 - cantonese" lang="yue" hreflang="yue" data-title="大數據" data-language-autonym="粵語" data-language-local-name="cantonese" class="interlanguage-link-target"><span>粵語</span></a></li> </ul> <div class="after-portlet after-portlet-lang"><span class="wb-langlinks-edit wb-langlinks-link"><a href="https://www.wikidata.org/wiki/Special:EntityPage/Q858810#sitelinks-wikipedia" title="Modifica collegamenti interlinguistici" class="wbc-editpage">Modifica collegamenti</a></span></div> </div> </div> </div> </header> <div class="vector-page-toolbar"> <div class="vector-page-toolbar-container"> <div id="left-navigation"> <nav aria-label="Namespace"> <div id="p-associated-pages" class="vector-menu vector-menu-tabs mw-portlet mw-portlet-associated-pages" > <div class="vector-menu-content"> <ul class="vector-menu-content-list"> <li id="ca-nstab-main" class="selected vector-tab-noicon mw-list-item"><a href="/wiki/Big_data" title="Vedi la voce [c]" accesskey="c"><span>Voce</span></a></li><li id="ca-talk" class="vector-tab-noicon mw-list-item"><a href="/wiki/Discussione:Big_data" rel="discussion" title="Vedi le discussioni relative a questa pagina [t]" accesskey="t"><span>Discussione</span></a></li> </ul> </div> </div> <div id="vector-variants-dropdown" class="vector-dropdown emptyPortlet" > <input type="checkbox" id="vector-variants-dropdown-checkbox" role="button" aria-haspopup="true" data-event-name="ui.dropdown-vector-variants-dropdown" class="vector-dropdown-checkbox " aria-label="Cambia versione linguistica" > <label id="vector-variants-dropdown-label" for="vector-variants-dropdown-checkbox" class="vector-dropdown-label cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet" aria-hidden="true" ><span class="vector-dropdown-label-text">italiano</span> </label> <div class="vector-dropdown-content"> <div id="p-variants" class="vector-menu mw-portlet mw-portlet-variants emptyPortlet" > <div class="vector-menu-content"> <ul class="vector-menu-content-list"> </ul> </div> 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accesskey="h"><span>Cronologia</span></a></li> </ul> </div> </div> </nav> <nav class="vector-page-tools-landmark" aria-label="Strumenti pagine"> <div id="vector-page-tools-dropdown" class="vector-dropdown vector-page-tools-dropdown" > <input type="checkbox" id="vector-page-tools-dropdown-checkbox" role="button" aria-haspopup="true" data-event-name="ui.dropdown-vector-page-tools-dropdown" class="vector-dropdown-checkbox " aria-label="Strumenti" > <label id="vector-page-tools-dropdown-label" for="vector-page-tools-dropdown-checkbox" class="vector-dropdown-label cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet" aria-hidden="true" ><span class="vector-dropdown-label-text">Strumenti</span> </label> <div class="vector-dropdown-content"> <div id="vector-page-tools-unpinned-container" class="vector-unpinned-container"> <div id="vector-page-tools" class="vector-page-tools vector-pinnable-element"> <div class="vector-pinnable-header 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vector-more-collapsible-item mw-list-item"><a href="/wiki/Big_data"><span>Leggi</span></a></li><li id="ca-more-ve-edit" class="vector-more-collapsible-item mw-list-item"><a href="/w/index.php?title=Big_data&veaction=edit" title="Modifica questa pagina [v]" accesskey="v"><span>Modifica</span></a></li><li id="ca-more-edit" class="collapsible vector-more-collapsible-item mw-list-item"><a href="/w/index.php?title=Big_data&action=edit" title="Modifica il wikitesto di questa pagina [e]" accesskey="e"><span>Modifica wikitesto</span></a></li><li id="ca-more-history" class="vector-more-collapsible-item mw-list-item"><a href="/w/index.php?title=Big_data&action=history"><span>Cronologia</span></a></li> </ul> </div> </div> <div id="p-tb" class="vector-menu mw-portlet mw-portlet-tb" > <div class="vector-menu-heading"> Generale </div> <div class="vector-menu-content"> <ul class="vector-menu-content-list"> <li id="t-whatlinkshere" class="mw-list-item"><a href="/wiki/Speciale:PuntanoQui/Big_data" 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dell'archivio dati [g]" accesskey="g"><span>Elemento Wikidata</span></a></li> </ul> </div> </div> </div> </div> </div> </div> </nav> </div> </div> </div> <div class="vector-column-end"> <div class="vector-sticky-pinned-container"> <nav class="vector-page-tools-landmark" aria-label="Strumenti pagine"> <div id="vector-page-tools-pinned-container" class="vector-pinned-container"> </div> </nav> <nav class="vector-appearance-landmark" aria-label="Aspetto"> <div id="vector-appearance-pinned-container" class="vector-pinned-container"> <div id="vector-appearance" class="vector-appearance vector-pinnable-element"> <div class="vector-pinnable-header vector-appearance-pinnable-header vector-pinnable-header-pinned" data-feature-name="appearance-pinned" data-pinnable-element-id="vector-appearance" data-pinned-container-id="vector-appearance-pinned-container" data-unpinned-container-id="vector-appearance-unpinned-container" > <div class="vector-pinnable-header-label">Aspetto</div> <button 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src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/e3/BigData_2267x1146_trasparent.png/310px-BigData_2267x1146_trasparent.png" decoding="async" width="310" height="157" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/e3/BigData_2267x1146_trasparent.png/465px-BigData_2267x1146_trasparent.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/e3/BigData_2267x1146_trasparent.png/620px-BigData_2267x1146_trasparent.png 2x" data-file-width="2267" data-file-height="1147" /></a><figcaption>Raffigurazione classica dei <i>big data</i></figcaption></figure> <p>In <a href="/wiki/Statistica" title="Statistica">statistica</a> e <a href="/wiki/Informatica" title="Informatica">informatica</a>, la locuzione <a href="/wiki/Lingua_inglese" title="Lingua inglese">inglese</a> <i><b>big data</b></i> ("grandi [masse di] dati") o talvolta l'<a href="/wiki/Lingua_italiana" title="Lingua italiana">italiana</a> <b>megadati</b><sup id="cite_ref-1" class="reference"><a href="#cite_note-1"><span class="cite-bracket">[</span>1<span class="cite-bracket">]</span></a></sup><sup id="cite_ref-2" class="reference"><a href="#cite_note-2"><span class="cite-bracket">[</span>2<span class="cite-bracket">]</span></a></sup><sup id="cite_ref-3" class="reference"><a href="#cite_note-3"><span class="cite-bracket">[</span>3<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> indicano genericamente una raccolta di <a href="/wiki/Dati_informatici" class="mw-redirect" title="Dati informatici">dati informatici</a> così estesa in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per l'estrazione di valore o <a href="/wiki/Conoscenza" title="Conoscenza">conoscenza</a><sup id="cite_ref-4" class="reference"><a href="#cite_note-4"><span class="cite-bracket">[</span>4<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>. Il termine è utilizzato dunque in riferimento alla capacità (propria della <a href="/wiki/Scienza_dei_dati" title="Scienza dei dati">scienza dei dati</a>) di analizzare ovvero estrapolare e mettere in relazione un'enorme mole di dati eterogenei, strutturati e non strutturati (grazie a sofisticati metodi statistici e informatici di <a href="/wiki/Elaborazione_dati" title="Elaborazione dati">elaborazione</a>), al fine di scoprire i legami tra fenomeni diversi (ad esempio <a href="/wiki/Correlazione_(statistica)" title="Correlazione (statistica)">correlazioni</a>) e prevedere quelli futuri. I big data possono essere utilizzati per diversi scopi tra cui quello di misurare le prestazioni di un'organizzazione nonché di un processo aziendale.<sup id="cite_ref-5" class="reference"><a href="#cite_note-5"><span class="cite-bracket">[</span>5<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> </p> <meta property="mw:PageProp/toc" /> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Descrizione">Descrizione</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Big_data&veaction=edit&section=1" title="Modifica la sezione Descrizione" class="mw-editsection-visualeditor"><span>modifica</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Big_data&action=edit&section=1" title="Edit section's source code: Descrizione"><span>modifica wikitesto</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <figure class="mw-default-size" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/File:DARPA_Big_Data.jpg" class="mw-file-description"><img src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/f0/DARPA_Big_Data.jpg/240px-DARPA_Big_Data.jpg" decoding="async" width="240" height="155" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/f0/DARPA_Big_Data.jpg/360px-DARPA_Big_Data.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/f0/DARPA_Big_Data.jpg/480px-DARPA_Big_Data.jpg 2x" data-file-width="1500" data-file-height="968" /></a><figcaption>Illustrazione simbolico-artistica del flusso di una gran mole di dati digitali</figcaption></figure> <style data-mw-deduplicate="TemplateStyles:r130657691">body:not(.skin-minerva) .mw-parser-output .vedi-anche{font-size:95%}</style><style data-mw-deduplicate="TemplateStyles:r139142988">.mw-parser-output .hatnote-content{align-items:center;display:flex}.mw-parser-output .hatnote-icon{flex-shrink:0}.mw-parser-output .hatnote-icon img{display:flex}.mw-parser-output .hatnote-text{font-style:italic}body:not(.skin-minerva) .mw-parser-output .hatnote{border:1px solid #CCC;display:flex;margin:.5em 0;padding:.2em .5em}body:not(.skin-minerva) .mw-parser-output .hatnote-text{padding-left:.5em}body.skin-minerva .mw-parser-output .hatnote-icon{padding-right:8px}body.skin-minerva .mw-parser-output .hatnote-icon img{height:auto;width:16px}body.skin--responsive .mw-parser-output .hatnote a.new{color:#d73333}body.skin--responsive .mw-parser-output .hatnote a.new:visited{color:#a55858}</style> <div class="hatnote noprint vedi-anche"> <div class="hatnote-content"><span class="noviewer hatnote-icon" typeof="mw:File"><span><img src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/87/Magnifying_glass_icon_mgx2.svg/18px-Magnifying_glass_icon_mgx2.svg.png" decoding="async" width="18" height="18" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/87/Magnifying_glass_icon_mgx2.svg/27px-Magnifying_glass_icon_mgx2.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/87/Magnifying_glass_icon_mgx2.svg/36px-Magnifying_glass_icon_mgx2.svg.png 2x" data-file-width="286" data-file-height="280" /></span></span> <span class="hatnote-text">Lo stesso argomento in dettaglio: <b><a href="/wiki/Scienza_dei_dati" title="Scienza dei dati">Scienza dei dati</a></b>, <b><a href="/wiki/Data_mining" title="Data mining">Data mining</a></b> e <b><a href="/wiki/Datawarehouse" class="mw-redirect" title="Datawarehouse">Datawarehouse</a></b>.</span></div> </div> <p>Malgrado non esista una separazione rigorosa tra big data e altri dati (non classificabili come <i>big</i>), sono stati proposti diversi approcci per descriverne le peculiarità. Nel 2011 <a href="/wiki/Teradata" title="Teradata">Teradata</a> afferma che «Un sistema di big data eccede/sorpassa/supera i sistemi <a href="/wiki/Hardware" title="Hardware">hardware</a> e <a href="/wiki/Software" title="Software">software</a> comunemente usati per catturare, gestire ed elaborare i dati in un lasso di tempo ragionevole per una comunità/popolazione di utenti anche massiva». Un'ulteriore proposta di caratterizzazione dei big data è stata data dal McKinsey Global Institute: «Un sistema di Big Data si riferisce a <a href="/wiki/Dataset" title="Dataset">dataset</a> la cui taglia/volume è talmente grande che eccede la capacità dei sistemi di database relazionali di catturare, immagazzinare, gestire ed analizzare». </p><p>Per poter parlare di big data il volume dei dati deve essere correlato alla capacità del sistema di acquisire le informazioni così come arrivano dalle differenti sorgenti dati che sono adoperate, quindi, un sistema diventa big quando aumenta il volume dei dati e allo stesso tempo aumenta la velocità/flusso di informazioni al secondo che il sistema deve poter acquisire e gestire. Negli ultimi due anni c'è stato infatti un incremento del 90% dei dati prodotti nel mondo e le aziende potrebbero arrivare a produrre <a href="/wiki/Zettabyte" class="mw-redirect" title="Zettabyte">zettabyte</a> di dati, ad esempio considerando dati provenienti da sensori, dati satellitari, finanziari, telefonici, ecc. </p><p>Il progressivo aumento della dimensione dei <a href="/wiki/Dataset" title="Dataset">dataset</a> è legato alla necessità di analisi su un unico insieme di dati, con l'obiettivo di estrarre informazioni aggiuntive rispetto a quelle che si potrebbero ottenere analizzando piccole serie, con la stessa quantità totale di dati. Ad esempio, l'analisi per sondare gli "umori" dei <a href="/wiki/Mercato" title="Mercato">mercati</a> e del <a href="/wiki/Commercio" title="Commercio">commercio</a>, e quindi del <a href="/wiki/Trend" class="mw-redirect" title="Trend">trend</a> complessivo della società e del fiume di informazioni che viaggiano e transitano attraverso <a href="/wiki/Internet" title="Internet">Internet</a>. Con i big data la mole dei dati è dell'ordine degli <a href="/wiki/Zettabyte" class="mw-redirect" title="Zettabyte">zettabyte</a>, ovvero miliardi di <a href="/wiki/Terabyte" class="mw-redirect" title="Terabyte">terabyte</a>,<sup id="cite_ref-6" class="reference"><a href="#cite_note-6"><span class="cite-bracket">[</span>6<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> quindi si richiede una potenza di <a href="/wiki/Calcolo_parallelo" title="Calcolo parallelo">calcolo parallelo</a> e massivo con strumenti dedicati eseguiti su decine, centinaia o anche migliaia di <a href="/wiki/Server" title="Server">server</a>.<sup id="cite_ref-7" class="reference"><a href="#cite_note-7"><span class="cite-bracket">[</span>7<span class="cite-bracket">]</span></a></sup><sup id="cite_ref-8" class="reference"><a href="#cite_note-8"><span class="cite-bracket">[</span>8<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> I Big data comportano anche l'interrelazione di dati provenienti da fonti potenzialmente eterogenee, cioè non soltanto i dati strutturati (come quelli provenienti dai <a href="/wiki/Database" class="mw-redirect" title="Database">database</a>) ma anche non strutturati (<a href="/wiki/Immagine_digitale" title="Immagine digitale">immagini</a>, <a href="/wiki/Email" class="mw-redirect" title="Email">email</a>, dati <a href="/wiki/GPS" title="GPS">GPS</a>, informazioni derivanti dai <a href="/wiki/Social_network" title="Social network">social network</a>, ecc.). </p> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Definizione_e_caratteristiche">Definizione e caratteristiche</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Big_data&veaction=edit&section=2" title="Modifica la sezione Definizione e caratteristiche" class="mw-editsection-visualeditor"><span>modifica</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Big_data&action=edit&section=2" title="Edit section's source code: Definizione e caratteristiche"><span>modifica wikitesto</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <figure class="mw-default-size" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/File:Big_Data.png" class="mw-file-description"><img src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/ee/Big_Data.png/240px-Big_Data.png" decoding="async" width="240" height="165" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/ee/Big_Data.png/360px-Big_Data.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/ee/Big_Data.png/480px-Big_Data.png 2x" data-file-width="612" data-file-height="422" /></a><figcaption>Le cosiddette 3V dei <i>big data</i></figcaption></figure> <p>Non esiste una soglia di riferimento prestabilita in termini di dimensione oltre la quale è lecito parlare di Big Data: in genere 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.<sup id="cite_ref-Editorial_9-0" class="reference"><a href="#cite_note-Editorial-9"><span class="cite-bracket">[</span>9<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> Infatti, come enunciato dalla <a href="/wiki/Legge_di_Moore" title="Legge di Moore">legge di Moore</a>, l'evoluzione tecnologica permette la memorizzazione e la gestione di <a href="/wiki/Dataset" title="Dataset">dataset</a> di dimensioni continuamente crescenti<sup id="cite_ref-10" class="reference"><a href="#cite_note-10"><span class="cite-bracket">[</span>10<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>. In uno studio del 2001<sup id="cite_ref-11" class="reference"><a href="#cite_note-11"><span class="cite-bracket">[</span>11<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>, l'analista Douglas Laney aveva definito il modello di crescita come tridimensionale (modello delle «3V»<sup id="cite_ref-12" class="reference"><a href="#cite_note-12"><span class="cite-bracket">[</span>12<span class="cite-bracket">]</span></a></sup><sup id="cite_ref-Gartner_13-0" class="reference"><a href="#cite_note-Gartner-13"><span class="cite-bracket">[</span>13<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>): con il passare del tempo aumentano volume (dei dati), velocità e varietà (dei dati). In molti casi questo modello è ancora valido, nonostante esso sia stato successivamente esteso<sup id="cite_ref-:1_14-0" class="reference"><a href="#cite_note-:1-14"><span class="cite-bracket">[</span>14<span class="cite-bracket">]</span></a></sup><sup id="cite_ref-IBM_15-0" class="reference"><a href="#cite_note-IBM-15"><span class="cite-bracket">[</span>15<span class="cite-bracket">]</span></a></sup><sup id="cite_ref-:0_16-0" class="reference"><a href="#cite_note-:0-16"><span class="cite-bracket">[</span>16<span class="cite-bracket">]</span></a></sup><sup id="cite_ref-:2_17-0" class="reference"><a href="#cite_note-:2-17"><span class="cite-bracket">[</span>17<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>. </p><p>Nel primo modello di Douglas Laney, chiamato delle «3V»<sup id="cite_ref-Gartner_13-1" class="reference"><a href="#cite_note-Gartner-13"><span class="cite-bracket">[</span>13<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>, le tre parole chiave hanno il seguente significato: </p> <ul><li><i>Volume</i>: si riferisce alla quantità di dati (strutturati o non strutturati) generati ogni secondo. Tali dati sono generati da sorgenti eterogenee, quali: sensori, log, <style data-mw-deduplicate="TemplateStyles:r140554517">.mw-parser-output .chiarimento{background:#ffeaea;color:#444444}.mw-parser-output .chiarimento-apice{color:#EE0700}@media screen{html.skin-theme-clientpref-night .mw-parser-output .chiarimento{background:rgba(179,36,36,0.21);color:inherit}html.skin-theme-clientpref-night .mw-parser-output .chiarimento-apice{color:#b32424}}@media screen and (prefers-color-scheme:dark){html.skin-theme-clientpref-os .mw-parser-output .chiarimento{background:rgba(179,36,36,0.21);color:inherit}html.skin-theme-clientpref-os .mw-parser-output .chiarimento-apice{color:#b32424}}</style><span class="chiarimento">eventi</span><sup class="noprint chiarimento-apice">[<i><a href="/wiki/Aiuto:Chiarezza" title="Aiuto:Chiarezza">non chiaro</a></i>]</sup>, email, social media e database tradizionali;</li> <li><i>Varietà</i>: si riferisce alla differente tipologia dei dati che vengono generati, accumulati ed utilizzati. Prima dell'epoca dei Big Data si prendevano in considerazione per le analisi principalmente dati strutturati; la loro manipolazione veniva eseguita mediante l'uso di database relazionali. Per avere analisi più accurate e più profonde, oggi è necessario prendere in considerazione anche: <ul><li>a) dati non strutturati (ad esempio file di testo generati dalle macchine industriali o log di <a href="/wiki/Server_web" title="Server web">web server</a> o dei <a href="/wiki/Firewall" title="Firewall">firewall</a>);</li> <li>b) dati semi strutturati (ad esempio un atto notarile con frasi fisse e frasi variabili) oltre a quelli strutturati (ad esempio la tabella di un database);</li></ul></li> <li><i>Velocità</i>: si riferisce alla velocità con cui i nuovi dati vengono generati. Sono importanti non solo la celerità nella generazione dei dati, ma anche la necessità che questi dati/informazioni arrivino in <a href="/wiki/Sistema_real-time" title="Sistema real-time">sistema real-time</a> al fine di effettuare analisi su di essi.</li></ul> <figure class="mw-default-size" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/File:Big_Data_ITMI_model_with_topics.jpg" class="mw-file-description"><img src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/01/Big_Data_ITMI_model_with_topics.jpg/240px-Big_Data_ITMI_model_with_topics.jpg" decoding="async" width="240" height="135" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/01/Big_Data_ITMI_model_with_topics.jpg/360px-Big_Data_ITMI_model_with_topics.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/01/Big_Data_ITMI_model_with_topics.jpg/480px-Big_Data_ITMI_model_with_topics.jpg 2x" data-file-width="8000" data-file-height="4500" /></a><figcaption>Modello ITMI (Informazione, Tecnologia, Metodi, Impatto) sui <i>big data</i></figcaption></figure> <p>Con il tempo, sono state introdotte una quarta V<sup id="cite_ref-:1_14-1" class="reference"><a href="#cite_note-:1-14"><span class="cite-bracket">[</span>14<span class="cite-bracket">]</span></a></sup><sup id="cite_ref-IBM_15-1" class="reference"><a href="#cite_note-IBM-15"><span class="cite-bracket">[</span>15<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>, quella di veridicità, e poi una quinta, quella di Valore<sup id="cite_ref-:0_16-1" class="reference"><a href="#cite_note-:0-16"><span class="cite-bracket">[</span>16<span class="cite-bracket">]</span></a></sup><sup id="cite_ref-:2_17-1" class="reference"><a href="#cite_note-:2-17"><span class="cite-bracket">[</span>17<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>. </p> <ul><li><i>Veridicità</i>: considerando la varietà dei dati sorgente (dati strutturati o non strutturati) e la velocità alla quale tali dati possono variare, è molto probabile che non si riesca a garantire la stessa qualità di dati in ingresso ai sistemi di analisi normalmente disponibile in processi di <a href="/wiki/Extract,_transform,_load" title="Extract, transform, load">ETL</a> tradizionali. È evidente che se i dati alla base delle analisi sono poco accurati, i risultati delle analisi non saranno migliori. Visto che su tali risultati possono essere basate delle decisioni, è fondamentale assegnare un indice di veridicità ai dati su cui si basano le analisi, in modo da avere una misura dell'affidabilità<sup id="cite_ref-18" class="reference"><a href="#cite_note-18"><span class="cite-bracket">[</span>18<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>.</li> <li><i>Valore</i>: si riferisce alla capacità di trasformare i dati in valore. Un progetto Big Data necessita di investimenti, anche importanti, per la raccolta granulare dei dati e la loro analisi. Prima di avviare un'iniziativa è importante valutare e documentare quale sia il valore effettivo portato al business<sup id="cite_ref-:0_16-2" class="reference"><a href="#cite_note-:0-16"><span class="cite-bracket">[</span>16<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>.</li></ul> <p>Con il passare del tempo, ulteriori caratteristiche si sono aggiunte al modello, quali ad esempio: </p> <ul><li><link rel="mw-deduplicated-inline-style" href="mw-data:TemplateStyles:r140554517"><span class="chiarimento" title="Queste informazioni non sono comprovate da fonti attendibili.">variabilità: questa caratteristica può essere un problema e si riferisce alla possibilità di inconsistenza dei dati;</span></li> <li><span class="chiarimento" title="Queste informazioni non sono comprovate da fonti attendibili."> complessità: maggiore è la dimensione del dataset, maggiore è la complessità dei dati da gestire.</span><sup class="noprint chiarimento-apice" title="Queste informazioni non sono comprovate da fonti attendibili.">[<i><a href="/wiki/Wikipedia:Uso_delle_fonti" title="Wikipedia:Uso delle fonti">senza fonte</a></i>]</sup><sup id="cite_ref-19" class="reference"><a href="#cite_note-19"><span class="cite-bracket">[</span>19<span class="cite-bracket">]</span></a></sup><sup id="cite_ref-20" class="reference"><a href="#cite_note-20"><span class="cite-bracket">[</span>20<span class="cite-bracket">]</span></a></sup><sup id="cite_ref-21" class="reference"><a href="#cite_note-21"><span class="cite-bracket">[</span>21<span class="cite-bracket">]</span></a></sup></li></ul> <p>Altri modelli concettuali, come il <a href="/w/index.php?title=Modello_ITMI&action=edit&redlink=1" class="new" title="Modello ITMI (la pagina non esiste)">Modello ITMI</a> (Informazione, Tecnologia, Metodi, Impatto)<sup id="cite_ref-22" class="reference"><a href="#cite_note-22"><span class="cite-bracket">[</span>22<span class="cite-bracket">]</span></a></sup><sup id="cite_ref-23" class="reference"><a href="#cite_note-23"><span class="cite-bracket">[</span>23<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>, hanno cercato di rappresentare in maniera sintetica i vari aspetti che caratterizzano il fenomeno dei big data nella sua complessità, andando oltre le caratteristiche del dato, come avviene per i modelli basati sulle "V". </p> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Crescita_del_volume_dei_dati">Crescita del volume dei dati</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Big_data&veaction=edit&section=3" title="Modifica la sezione Crescita del volume dei dati" class="mw-editsection-visualeditor"><span>modifica</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Big_data&action=edit&section=3" title="Edit section's source code: Crescita del volume dei dati"><span>modifica wikitesto</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <figure class="mw-default-size" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/File:BigDataGrowth.png" class="mw-file-description"><img src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/a/a3/BigDataGrowth.png/240px-BigDataGrowth.png" decoding="async" width="240" height="151" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/a/a3/BigDataGrowth.png/360px-BigDataGrowth.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/a/a3/BigDataGrowth.png/480px-BigDataGrowth.png 2x" data-file-width="966" data-file-height="608" /></a><figcaption>Crescita <a href="/wiki/Esponenziale" class="mw-redirect" title="Esponenziale">esponenziale</a> dei dati nel tempo</figcaption></figure> <p>I Big Data sono un argomento interessante per molte <a href="/wiki/Azienda" title="Azienda">aziende</a><sup id="cite_ref-24" class="reference"><a href="#cite_note-24"><span class="cite-bracket">[</span>24<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>, le quali negli ultimi anni hanno investito su questa tecnologia più di 15 miliardi di dollari, finanziando lo sviluppo di <a href="/wiki/Software" title="Software">software</a> per la gestione e l'analisi dei dati. Questo è accaduto perché le economie più forti sono molto motivate all'analisi di enormi quantità di dati: basti pensare che ci sono oltre 4,6 miliardi di <a href="/wiki/Smartphone" title="Smartphone">smartphone</a> attivi e circa 2 miliardi di persone hanno accesso a <a href="/wiki/Internet" title="Internet">Internet</a>. Dal 1986 ad oggi il volume dei dati in circolazione è aumentato in maniera esponenziale: </p> <ul><li>nel 1986 i dati erano 281 <a href="/wiki/Petabyte" class="mw-redirect" title="Petabyte">Petabyte</a>;</li> <li>nel 1993 i dati erano 471 PetaByte;</li> <li>nel 2000 i dati erano 2,2 <a href="/wiki/Exabyte" class="mw-redirect" title="Exabyte">Exabyte</a>;</li> <li>nel 2007 i dati erano 65 ExaByte;</li> <li>per il 2014 si era previsto uno scambio di oltre 650 ExaByte<sup id="cite_ref-25" class="reference"><a href="#cite_note-25"><span class="cite-bracket">[</span>25<span class="cite-bracket">]</span></a></sup><sup id="cite_ref-26" class="reference"><a href="#cite_note-26"><span class="cite-bracket">[</span>26<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>.</li></ul> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Differenze_con_la_business_intelligence">Differenze con la business intelligence</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Big_data&veaction=edit&section=4" title="Modifica la sezione Differenze con la business intelligence" class="mw-editsection-visualeditor"><span>modifica</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Big_data&action=edit&section=4" title="Edit section's source code: Differenze con la business intelligence"><span>modifica wikitesto</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <link rel="mw-deduplicated-inline-style" href="mw-data:TemplateStyles:r130657691"><link rel="mw-deduplicated-inline-style" href="mw-data:TemplateStyles:r139142988"> <div class="hatnote noprint vedi-anche"> <div class="hatnote-content"><span class="noviewer hatnote-icon" typeof="mw:File"><span><img src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/87/Magnifying_glass_icon_mgx2.svg/18px-Magnifying_glass_icon_mgx2.svg.png" decoding="async" width="18" height="18" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/87/Magnifying_glass_icon_mgx2.svg/27px-Magnifying_glass_icon_mgx2.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/87/Magnifying_glass_icon_mgx2.svg/36px-Magnifying_glass_icon_mgx2.svg.png 2x" data-file-width="286" data-file-height="280" /></span></span> <span class="hatnote-text">Lo stesso argomento in dettaglio: <b><a href="/wiki/Business_intelligence" title="Business intelligence">Business intelligence</a></b> e <b><a href="/wiki/Data_mart" title="Data mart">Data mart</a></b>.</span></div> </div> <figure class="mw-default-size" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/File:Datawarehouse_reference_architecture.jpg" class="mw-file-description"><img src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/0b/Datawarehouse_reference_architecture.jpg/240px-Datawarehouse_reference_architecture.jpg" decoding="async" width="240" height="180" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/0b/Datawarehouse_reference_architecture.jpg/360px-Datawarehouse_reference_architecture.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/0b/Datawarehouse_reference_architecture.jpg/480px-Datawarehouse_reference_architecture.jpg 2x" data-file-width="720" data-file-height="540" /></a><figcaption>Schema di organizzazione e funzionamento di un processo di <i><a href="/wiki/Business_intelligence" title="Business intelligence">business intelligence</a></i> su <a href="/wiki/Data_warehouse" title="Data warehouse">data warehouse</a></figcaption></figure> <p>La crescente maturità del concetto di Big Data mette in evidenza le differenze con la <i><a href="/wiki/Business_intelligence" title="Business intelligence">business intelligence</a></i>, in materia di dati e del loro utilizzo: </p> <ul><li>La <i>business intelligence</i> utilizza la <a href="/wiki/Statistica_descrittiva" title="Statistica descrittiva">statistica descrittiva</a> con dati ad alta densità d'informazione per misurare cose, rilevare tendenze, ecc., cioè utilizza <a href="/wiki/Dataset" title="Dataset">dataset</a> limitati, dati puliti e modelli semplici;<sup id="cite_ref-EMC_27-0" class="reference"><a href="#cite_note-EMC-27"><span class="cite-bracket">[</span>27<span class="cite-bracket">]</span></a></sup></li> <li><i>Big Data</i> utilizza la <a href="/wiki/Statistica_inferenziale" class="mw-redirect" title="Statistica inferenziale">statistica inferenziale</a> e concetti di identificazione di <a href="/wiki/Sistema_non_lineare" title="Sistema non lineare">sistemi non lineari</a><sup id="cite_ref-SAB1_28-0" class="reference"><a href="#cite_note-SAB1-28"><span class="cite-bracket">[</span>28<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>, per dedurre leggi (come <a href="/wiki/Analisi_della_regressione" title="Analisi della regressione">regressioni</a>, relazioni non lineari, ed effetti <a href="/wiki/Causalit%C3%A0_naturale" title="Causalità naturale">causali</a>) da grandi insiemi di dati<sup id="cite_ref-29" class="reference"><a href="#cite_note-29"><span class="cite-bracket">[</span>29<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>; per rivelare rapporti e dipendenze tra essi ed anche per effettuare previsioni di risultati e comportamenti,<sup id="cite_ref-SAB1_28-1" class="reference"><a href="#cite_note-SAB1-28"><span class="cite-bracket">[</span>28<span class="cite-bracket">]</span></a></sup><sup id="cite_ref-30" class="reference"><a href="#cite_note-30"><span class="cite-bracket">[</span>30<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> cioè utilizza dataset eterogenei (non <a href="/wiki/Correlazione_(statistica)" title="Correlazione (statistica)">correlati</a> tra loro), dati grezzi e modelli predittivi complessi.<sup id="cite_ref-EMC_27-1" class="reference"><a href="#cite_note-EMC-27"><span class="cite-bracket">[</span>27<span class="cite-bracket">]</span></a></sup><sup id="cite_ref-31" class="reference"><a href="#cite_note-31"><span class="cite-bracket">[</span>31<span class="cite-bracket">]</span></a></sup></li></ul> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Modelli_di_analisi_dei_dati">Modelli di analisi dei dati</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Big_data&veaction=edit&section=5" title="Modifica la sezione Modelli di analisi dei dati" class="mw-editsection-visualeditor"><span>modifica</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Big_data&action=edit&section=5" title="Edit section's source code: Modelli di analisi dei dati"><span>modifica wikitesto</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <p>Come è stato detto in precedenza, il volume di dati dei Big Data e l'ampio uso di dati non strutturati non permette l'utilizzo dei tradizionali sistemi per la gestione di <a href="/wiki/Database" class="mw-redirect" title="Database">basi di dati</a> relazionali (<a href="/wiki/RDBMS" class="mw-redirect" title="RDBMS">RDBMS</a>), se non attraverso tecniche di strutturazione del dato. Un dato strutturato archiviato nei tradizionali sistemi RDBMS permette di avere prestazioni infinitamente migliori, nella ricerca, rispetto ai sistemi <a href="/wiki/NoSQL" title="NoSQL">NoSQL</a>, garantendo la consistenza del dato, che in sistemi Big Data generalmente non è garantita. I sistemi Big Data pertanto non sono da considerarsi complementari alle basi di dati, bensì un insieme di tecniche di <a href="/wiki/Extract,_transform,_load" title="Extract, transform, load">ETL</a> su dati non strutturati e <link rel="mw-deduplicated-inline-style" href="mw-data:TemplateStyles:r140554517"><span class="chiarimento">generati in maniera geograficamente molto distribuita</span><sup class="noprint chiarimento-apice">[<i><a href="/wiki/Aiuto:Chiarezza" title="Aiuto:Chiarezza">non chiaro</a></i>]</sup>. Gli operatori di mercato utilizzano piuttosto sistemi con elevata scalabilità e soluzioni basate sulla NoSQL. Nell'ambito della <i>business analytics</i> sono nati nuovi modelli di rappresentazione in grado di gestire tale mole di dati con elaborazioni in parallelo dei database. Architetture di elaborazione distribuita di grandi insiemi di dati sono offerte da <a href="/wiki/MapReduce" title="MapReduce">MapReduce</a> di <a href="/wiki/Google" title="Google">Google</a> e dalla controparte open source <a href="/wiki/Apache_Hadoop" title="Apache Hadoop">Apache Hadoop</a>. In base agli strumenti e ai modelli utilizzati per l'analisi e la gestione dei dati è possibile distinguere quattro metodologie (o tipologie) di Big Data Analytics: </p> <figure class="mw-default-size" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/File:Three_Phases_of_Analytics.png" class="mw-file-description"><img src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/c/c7/Three_Phases_of_Analytics.png/240px-Three_Phases_of_Analytics.png" decoding="async" width="240" height="138" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/c/c7/Three_Phases_of_Analytics.png/360px-Three_Phases_of_Analytics.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/c/c7/Three_Phases_of_Analytics.png/480px-Three_Phases_of_Analytics.png 2x" data-file-width="600" data-file-height="345" /></a><figcaption>Analisi prescrittiva estesa oltre l'analisi predittiva specificando sia le azioni necessarie per raggiungere i risultati predetti, sia gli effetti correlati di ogni decisione</figcaption></figure> <ul><li><i><a href="/wiki/Analisi_descrittiva" title="Analisi descrittiva">Analisi descrittiva</a></i>, l’insieme di strumenti orientati a descrivere la situazione attuale e passata dei processi aziendali e/o aree funzionali. Tali strumenti permettono di accedere ai dati in maniera interattiva (inserendo ad esempio filtri o effettuando operazioni di <a href="/wiki/Drill-down" title="Drill-down">drill-down</a>) e di visualizzare in modo sintetico e grafico i principali indicatori di prestazione (la totalità delle grandi organizzazioni si serve questa tipologia);</li> <li><i><a href="/wiki/Analisi_predittiva" title="Analisi predittiva">Analisi predittiva</a></i>, strumenti avanzati che effettuano l’analisi dei dati per rispondere a domande relative a cosa potrebbe accadere nel futuro (sono caratterizzati da tecniche matematiche quali regressione, proiezione (<i>forecasting</i>), modelli predittivi, ecc.);</li> <li><i><a href="/wiki/Analisi_prescrittiva" title="Analisi prescrittiva">Analisi prescrittiva</a></i>, strumenti avanzati che, insieme all'analisi dei dati, sono capaci di proporre soluzioni operative/strategiche sulla base delle analisi svolte;</li> <li><i>Automated Analytics</i>, strumenti capaci di implementare autonomamente l’azione proposta secondo il risultato delle analisi svolte.<sup id="cite_ref-32" class="reference"><a href="#cite_note-32"><span class="cite-bracket">[</span>32<span class="cite-bracket">]</span></a></sup></li></ul> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Tecnologie_di_immagazzinamento_ed_elaborazione">Tecnologie di immagazzinamento ed elaborazione</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Big_data&veaction=edit&section=6" title="Modifica la sezione Tecnologie di immagazzinamento ed elaborazione" class="mw-editsection-visualeditor"><span>modifica</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Big_data&action=edit&section=6" title="Edit section's source code: Tecnologie di immagazzinamento ed elaborazione"><span>modifica wikitesto</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <figure class="mw-default-size" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/File:Big-data-concepts-20-638.jpg" class="mw-file-description"><img src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/83/Big-data-concepts-20-638.jpg/240px-Big-data-concepts-20-638.jpg" decoding="async" width="240" height="180" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/83/Big-data-concepts-20-638.jpg/360px-Big-data-concepts-20-638.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/83/Big-data-concepts-20-638.jpg/480px-Big-data-concepts-20-638.jpg 2x" data-file-width="638" data-file-height="479" /></a><figcaption>Architettura di elaborazione distribuita <a href="/wiki/Hadoop" class="mw-redirect" title="Hadoop">Hadoop</a> di <a href="/wiki/Apache" title="Apache">Apache</a></figcaption></figure> <p>La crescente mole di dati generati da sorgenti di dati eterogenei ha posto l'attenzione su come estrarli, archiviarli ed utilizzarli al fine di ottenerne un profitto. Il problema che si riscontra è dovuto principalmente alla difficoltà di gestire i Big Data con database tradizionali, sia in termini di costi, sia in termini di volume. L'insieme di questi elementi ha portato allo sviluppo di nuovi modelli di elaborazione, che hanno permesso alle aziende di diventare più competitive, sia attraverso una riduzione dei costi, sia perché i nuovi sistemi sono in grado di archiviare, trasferire e combinare i dati con maggiore velocità e in maniera agile. Per poter gestire il sistema di Big Data si adoperano sistemi che distribuiscono sia risorse che servizi: </p> <ul><li><a href="/wiki/Sistema_distribuito" title="Sistema distribuito">Architetture distribuite</a>: utilizzo di <a href="/wiki/Computer_cluster" title="Computer cluster">cluster di computer</a> connessi tra loro al fine di cooperare al raggiungimento di un obiettivo comune realizzando la <a href="/wiki/Scalabilit%C3%A0" title="Scalabilità">scalabilità</a> orizzontale (non verticale).</li> <li><a href="/wiki/Tolleranza_ai_guasti" title="Tolleranza ai guasti">Tolleranza ai guasti</a>: le architetture/piattaforme proposte devono essere progettate per essere tolleranti ai guasti, per questo le risorse sono replicate sulle differenti macchine che compongono il cluster.</li> <li><a href="/wiki/Calcolo_distribuito" title="Calcolo distribuito">Calcolo distribuito</a>: il modello di elaborazione è distribuito in modo da poter sfruttare la potenza elaborativa del cluster progettato.</li></ul> <p>Per gestire grandi quantitativi di dati sono state proposte nuove metodologie nei seguenti campi: </p> <ul><li><a href="/wiki/Basi_di_dati" class="mw-redirect" title="Basi di dati">Basi di dati</a>;</li> <li><a href="/wiki/Data_mining" title="Data mining">Data mining</a>;</li> <li><a href="/wiki/Apprendimento_automatico" title="Apprendimento automatico">Apprendimento automatico</a>;</li></ul> <p>A supporto di queste metodologie sono state proposte le seguenti tecnologie e linguaggi di programmazione: </p> <ul><li><a href="/wiki/NoSQL" title="NoSQL">NoSQL</a></li> <li><a href="/wiki/Hadoop" class="mw-redirect" title="Hadoop">Hadoop</a> Framework (<a href="/wiki/HDFS" class="mw-redirect" title="HDFS">HDFS</a>, <a href="/wiki/MapReduce" title="MapReduce">MapReduce</a>, <a href="/wiki/Apache_Hive" title="Apache Hive">Hive</a>, <a href="/wiki/HBase" title="HBase">Hbase</a>, <a href="/wiki/Apache_Spark" title="Apache Spark">Spark</a>, Tez, Storm, <a href="/wiki/Apache_Mahout" title="Apache Mahout">Mahout</a>, etc.);</li> <li><a href="/wiki/R_(linguaggio)" class="mw-redirect" title="R (linguaggio)">R</a> e <a href="/wiki/Python" title="Python">Python</a>.</li></ul> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Ciclo_di_vita">Ciclo di vita</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Big_data&veaction=edit&section=7" title="Modifica la sezione Ciclo di vita" class="mw-editsection-visualeditor"><span>modifica</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Big_data&action=edit&section=7" title="Edit section's source code: Ciclo di vita"><span>modifica wikitesto</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <figure class="mw-default-size" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/File:Big_Data_Life_Cycle.png" class="mw-file-description"><img alt="Ciclo di vita dei Big Data" src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/97/Big_Data_Life_Cycle.png/240px-Big_Data_Life_Cycle.png" decoding="async" width="240" height="386" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/97/Big_Data_Life_Cycle.png/360px-Big_Data_Life_Cycle.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/97/Big_Data_Life_Cycle.png/480px-Big_Data_Life_Cycle.png 2x" data-file-width="626" data-file-height="1006" /></a><figcaption>Ciclo di vita dei <i>big data</i></figcaption></figure> <p>L’estrazione di conoscenza dai Big Data e l’impiego della stessa per il miglioramento delle attività decisionali sono subordinati alla definizione di processi che consentano di gestire e trasformare in modo efficiente dataset che crescono rapidamente in volume e varietà. Ogni fase di ciascun processo modifica lo stato ed il contenuto degli stessi, contribuendo a convertire moli di dati ancora grezzi in valore e dunque ad arricchire il modello analitico dei dati<sup id="cite_ref-33" class="reference"><a href="#cite_note-33"><span class="cite-bracket">[</span>33<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> <sup id="cite_ref-34" class="reference"><a href="#cite_note-34"><span class="cite-bracket">[</span>34<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> <sup id="cite_ref-35" class="reference"><a href="#cite_note-35"><span class="cite-bracket">[</span>35<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>. Tali processi costituiscono un riferimento per la scelta o la creazione di un’architettura, ovvero di una struttura logica e fisica che determina come i Big Data devono essere memorizzati, acceduti e gestiti all’interno di un'organizzazione. In essa vengono specificate, inoltre, le soluzioni da mettere in campo per far fronte ai problemi che possono derivare dal trattamento dei Big Data, quali ad esempio la scarsa qualità dei dati o la scalabilità delle infrastrutture, le componenti hardware e software come framework e database, il flusso delle informazioni, la privacy e la sicurezza dei dati e molto altro. </p><p>I processi principali che compongono il ciclo di vita dei Big Data possono essere raggruppati in due macro-aree: </p> <ul><li><i>Big Data Management</i>: racchiude i processi e le tecnologie per l’acquisizione e la memorizzazione dei Big Data e la preparazione ed il recupero degli stessi;</li> <li><i><a href="/wiki/Big_data_analytics" title="Big data analytics">Big Data Analytics</a></i>: racchiude i processi utilizzati per analizzare e acquisire informazioni utili da grandi dataset allo scopo di interpretare e descrivere il passato (<i>descriptive analytics</i>), predire il futuro (<i>predictive analytics</i>) o consigliare azioni (<i>prescriptive analytics</i>)<sup id="cite_ref-36" class="reference"><a href="#cite_note-36"><span class="cite-bracket">[</span>36<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>.</li></ul> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Generazione_e_acquisizione">Generazione e acquisizione</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Big_data&veaction=edit&section=8" title="Modifica la sezione Generazione e acquisizione" class="mw-editsection-visualeditor"><span>modifica</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Big_data&action=edit&section=8" title="Edit section's source code: Generazione e acquisizione"><span>modifica wikitesto</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <p>Oltre alla varietà dei formati e strutture, i Big Data presentano anche una varietà di fonti. I dati generati da queste spesso sono classificati in: </p> <ul><li><i>human generated</i>: si trovano e derivano in particolare da piattaforme di social network (<a href="/wiki/Facebook" title="Facebook">Facebook</a>, <a href="/wiki/LinkedIn" title="LinkedIn">LinkedIn</a>), blogging (<a href="/wiki/Blogger_(piattaforma)" title="Blogger (piattaforma)">Blogger</a>, <a href="/wiki/Wordpress" class="mw-redirect" title="Wordpress">Wordpress</a>) e micro-blogging (<a href="/wiki/Twitter" title="Twitter">Twitter</a>, <a href="/wiki/Tumblr" title="Tumblr">Tumblr</a>), social news (<a href="/wiki/Digg" title="Digg">Digg</a>, <a href="/wiki/Reddit" title="Reddit">Reddit</a>), social bookmarking (<a href="/wiki/Delicious" title="Delicious">Delicious</a>, <a href="/wiki/StumbleUpon" title="StumbleUpon">StumbleUpon</a>), multimedia sharing (<a href="/wiki/Instagram" title="Instagram">Instagram</a>, <a href="/wiki/Flickr" title="Flickr">Flickr</a>, <a href="/wiki/YouTube" title="YouTube">YouTube</a>), le wiki (<a href="/wiki/Wikipedia" title="Wikipedia">Wikipedia</a>), i siti di domande e risposte (<a href="/wiki/Yahoo_Answers" class="mw-redirect" title="Yahoo Answers">Yahoo Answers</a>), i siti di recensioni (<a href="/wiki/Yelp" title="Yelp">Yelp</a>, <a href="/wiki/TripAdvisor" class="mw-redirect" title="TripAdvisor">TripAdvisor</a>), i portali di e-commerce (<a href="/wiki/EBay" title="EBay">eBay</a>, <a href="/wiki/Amazon" title="Amazon">Amazon</a>), <link rel="mw-deduplicated-inline-style" href="mw-data:TemplateStyles:r140554517"><span class="chiarimento">click stream</span><sup class="noprint chiarimento-apice">[<i><a href="/wiki/Aiuto:Chiarezza" title="Aiuto:Chiarezza">non chiaro</a></i>]</sup> da siti web ecc, generalmente gestiti tramite <a href="/wiki/Cookie" title="Cookie">cookie</a>.</li> <li><i>machine generated</i>: sono prodotti da sorgenti quali sensori <a href="/wiki/GPS" title="GPS">GPS</a>, <a href="/wiki/Internet_of_Things" class="mw-redirect" title="Internet of Things">IoT</a>, <a href="/wiki/RFID" class="mw-redirect" title="RFID">RFID</a>, centrali di monitoraggio di eventi meteorologici, strumenti scientifici, sistemi di <i>High Frequency Trading</i> dei mercati finanziari, dispositivi biomedicali ed altri.</li> <li><i>business generated</i>: si intendono tutti quei dati, <i>human o machine generated,</i> generati internamente ad un’azienda che registrano tutte le attività <i>data-driven</i> dei processi di business aziendali. Molti di essi sono dati storici, memorizzati staticamente in base di dati relazionali, che rappresentano pagamenti, ordini, dati di produzione, d'inventario, vendite e dati finanziari. La crescente produzione di questa tipologia di dati ha reso necessario l’utilizzo di tecnologie e strumenti di analisi in tempo reale affinché le aziende possano sfruttare a pieno il loro potenziale.</li></ul> <figure class="mw-default-size" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/File:Applications-database.svg" class="mw-file-description"><img src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/49/Applications-database.svg/240px-Applications-database.svg.png" decoding="async" width="240" height="240" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/49/Applications-database.svg/360px-Applications-database.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/49/Applications-database.svg/480px-Applications-database.svg.png 2x" data-file-width="16" data-file-height="16" /></a><figcaption>Rappresentazione di una base dati composta di strati (<i>layer</i>) diversi</figcaption></figure> <p>L’acquisizione dei Big Data da questi canali d’informazione può avvenire con diverse modalità: </p> <ul><li>Accedendo ad API messe a disposizione dai servizi Web, grazie alle quali è possibile interfacciarsi ad essi per esaminarne i contenuti. Un esempio sono le Twitter API, Facebook Graph API e le API fornite da motori di ricerca come <a href="/wiki/Google" title="Google">Google</a> e <a href="/wiki/Bing" class="mw-redirect" title="Bing">Bing</a>;</li> <li>Utilizzando software di <a href="/wiki/Web_scraping" title="Web scraping">web scraping</a> che eseguono operazioni di <i>crawling</i>, <i>parsing</i> ed <i>entity extraction</i> per la raccolta automatica di dati da documenti presenti in Internet. Il <i>framework</i> Apache Tika, ad esempio, automatizza tali operazioni per metadati e testo provenienti da diverse tipologie di documenti, arrivando ad identificarne persino la lingua;</li> <li>Importando i dati da database relazionali, non relazionali o da altre sorgenti con strumenti di <a href="/wiki/Extract,_Transform,_Load" class="mw-redirect" title="Extract, Transform, Load">ETL</a>, già usati ampiamente per la movimentazione di dati in sistemi di <a href="/wiki/Data_warehouse" title="Data warehouse">Data Warehousing</a> e <a href="/wiki/Data_mart" title="Data mart">Data mart</a>. Uno degli strumenti di ETL più usati nell’ottica dei Big Data è <a href="/w/index.php?title=Apache_Sqoop&action=edit&redlink=1" class="new" title="Apache Sqoop (la pagina non esiste)">Apache Sqoop</a> che consente di importare ed esportare grandi quantità di dati da database relazionali e non verso la piattaforma Apache Hadoop e viceversa;</li> <li>Acquisendo flussi continui di dati, rapidamente generati, tramite sistemi capaci di catturare eventi, elaborarli e salvarli su un database in modo efficiente. Tra le tecnologie più diffuse ci sono <a href="/wiki/Apache_Flume" title="Apache Flume">Apache Flume</a>, <a href="/wiki/Apache_Kafka" title="Apache Kafka">Apache Kafka</a> e <a href="/w/index.php?title=Microsoft_StreamInsight&action=edit&redlink=1" class="new" title="Microsoft StreamInsight (la pagina non esiste)">Microsoft StreamInsight</a>.</li></ul> <p>In seguito all’acquisizione dalle sorgenti, i dataset sono trasferiti a sistemi di archiviazione locali o remoti attraverso mezzi di trasmissione ad alta velocità. L'insieme di dati grezzi, strutturati e non strutturati, è detto <a href="/w/index.php?title=Data_lake&action=edit&redlink=1" class="new" title="Data lake (la pagina non esiste)">data lake</a>, pronto per l'elaborazione<sup id="cite_ref-37" class="reference"><a href="#cite_note-37"><span class="cite-bracket">[</span>37<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>. Inoltre è fondamentale che su di essi vengano eseguite ulteriori operazioni di precompilazione, il cui scopo è filtrare i dati da informazioni ridondanti, inaccurate o incomplete al fine di diminuirne l’<a href="/wiki/Entropia_(teoria_dell%27informazione)" title="Entropia (teoria dell'informazione)">entropia</a> (cioè il disordine), migliorando così l’accuratezza delle analisi e riducendo lo spazio necessario alla memorizzazione degli stessi. </p> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Estrazione_e_pulizia_delle_informazioni">Estrazione e pulizia delle informazioni</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Big_data&veaction=edit&section=9" title="Modifica la sezione Estrazione e pulizia delle informazioni" class="mw-editsection-visualeditor"><span>modifica</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Big_data&action=edit&section=9" title="Edit section's source code: Estrazione e pulizia delle informazioni"><span>modifica wikitesto</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <link rel="mw-deduplicated-inline-style" href="mw-data:TemplateStyles:r130657691"><link rel="mw-deduplicated-inline-style" href="mw-data:TemplateStyles:r139142988"> <div class="hatnote noprint vedi-anche"> <div class="hatnote-content"><span class="noviewer hatnote-icon" typeof="mw:File"><span><img src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/87/Magnifying_glass_icon_mgx2.svg/18px-Magnifying_glass_icon_mgx2.svg.png" decoding="async" width="18" height="18" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/87/Magnifying_glass_icon_mgx2.svg/27px-Magnifying_glass_icon_mgx2.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/87/Magnifying_glass_icon_mgx2.svg/36px-Magnifying_glass_icon_mgx2.svg.png 2x" data-file-width="286" data-file-height="280" /></span></span> <span class="hatnote-text">Lo stesso argomento in dettaglio: <b><a href="/wiki/Extract,_transform,_load" title="Extract, transform, load">Extract, transform, load</a></b> e <b><a href="/wiki/Data_cleaning" title="Data cleaning">Data cleaning</a></b>.</span></div> </div> <p>La maggior parte dei dati raccolti non sono disponibili nel formato richiesto per la successiva fase di elaborazione. Ad esempio, il fascicolo informatico di un paziente di un ospedale, nella maggior parte dei casi è costituito da rapporti medici, prescrizioni, letture acquisite da sensori e/o macchine di monitoraggio e dati di immagine come i raggi x. In questo contesto, non è possibile utilizzare questi dati in modo efficace quando ognuno di essi ha una propria rappresentazione. Pertanto, bisogna creare un processo di estrazione che prelevi le informazioni richieste dalla grande fonte dei dati e le rappresenti in una forma standard e strutturata pronta per l'analisi. La progettazione del processo di estrazione dipende principalmente dall'area di applicazione; ad esempio i dati che si estraggono dai supporti utilizzati per la risonanza magnetica sono differenti da quelli utilizzati per le immagini delle stelle. I Big Data, inoltre, possono contenere alcune informazioni false. Ad esempio, i pazienti possono nascondere intenzionalmente alcuni sintomi che possono portare il medico a diagnosticare erroneamente la loro condizione. È necessario, pertanto, utilizzare tecniche di pulizia dei dati che comprendono vincoli per il controllo della validità dei dati e modelli di errore per garantire la loro qualità. </p> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Immagazzinamento_e_integrazione">Immagazzinamento e integrazione</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Big_data&veaction=edit&section=10" title="Modifica la sezione Immagazzinamento e integrazione" class="mw-editsection-visualeditor"><span>modifica</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Big_data&action=edit&section=10" title="Edit section's source code: Immagazzinamento e integrazione"><span>modifica wikitesto</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <link rel="mw-deduplicated-inline-style" href="mw-data:TemplateStyles:r130657691"><link rel="mw-deduplicated-inline-style" href="mw-data:TemplateStyles:r139142988"> <div class="hatnote noprint vedi-anche"> <div class="hatnote-content"><span class="noviewer hatnote-icon" typeof="mw:File"><span><img src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/87/Magnifying_glass_icon_mgx2.svg/18px-Magnifying_glass_icon_mgx2.svg.png" decoding="async" width="18" height="18" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/87/Magnifying_glass_icon_mgx2.svg/27px-Magnifying_glass_icon_mgx2.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/87/Magnifying_glass_icon_mgx2.svg/36px-Magnifying_glass_icon_mgx2.svg.png 2x" data-file-width="286" data-file-height="280" /></span></span> <span class="hatnote-text">Lo stesso argomento in dettaglio: <b><a href="/wiki/Data_integration" title="Data integration">Data integration</a></b> e <b><a href="/wiki/File_system_distribuito" title="File system distribuito">File system distribuito</a></b>.</span></div> </div> <p>L’immagazzinamento dei Big Data è un problema che deriva da due necessità: memorizzare ed organizzare enormi dataset non strutturati o semi-strutturati ed allo stesso tempo garantire la loro disponibilità e la capacità di interazione con essi in modo affidabile, veloce e sicuro. Per rispondere a questi bisogni è stato unito allo sviluppo di infrastrutture hardware per l’archiviazione, anche la creazione di meccanismi per la gestione di questi dati, in particolare file system distribuiti e nuove tipologie di database. </p><p>L’infrastruttura a supporto dei Big Data consiste in insiemi di nodi di archiviazione ed elaborazione distribuiti in rete, connessi mediante reti di comunicazione ad alta velocità, in grado di scalare orizzontalmente ed essere configurata dinamicamente a seconda delle applicazioni. I file system distribuiti hanno il compito di fornire una visione unificata dell’infrastruttura di memoria distribuita sottostante, fornendo operazioni di base per la lettura e scrittura sequenziale di grandi quantità di dati, assicurando alte prestazioni ed allo stesso tempo un adeguato livello di tolleranza ai guasti. I file system distribuiti più conosciuti sono Google File System (GFS) ed Hadoop Distributed File System (HDFS). Vari tipi di database sono stati proposti negli anni nell’intento di memorizzare, gestire ed organizzare dataset caratterizzati da grandezze, strutture e provenienze diverse. A causa della staticità delle strutture tabellari, le soluzioni basate su RDBMS si sono rivelate inadatte ai requisiti di varietà e volume propri dei Big Data. </p><p>L’organizzazione logica dei dati è dunque affidata alle basi di dati NoSQL che abbandonano le restrizioni imposte dal modello relazionale e dal linguaggio SQL ma che invece possiedono caratteristiche fondamentali per i Big Data come l’essere "<i>schemaless</i>" e distribuite, avere una facile replicazione dei dati, eventual consistency e, non ultimo, il supporto per lo memoria persistente di grandi moli di dati. Alla fase di immagazzinamento viene affiancata spesso una fase di integrazione che consiste in ulteriori elaborazioni e trasformazioni dei dati per prepararli alla successiva fase di analisi. Ciò permette di ottenere una visione unificata e normalizzata dei dati. Le operazioni che vengono svolte più frequentemente in questa fase sono l’unione di dati da database esterni ed il riconoscimento di contenuti testuali da documenti provenienti da fonti come il Web o le repository aziendali. </p> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Modellazione,_elaborazione_e_analisi"><span id="Modellazione.2C_elaborazione_e_analisi"></span>Modellazione, elaborazione e analisi</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Big_data&veaction=edit&section=11" title="Modifica la sezione Modellazione, elaborazione e analisi" class="mw-editsection-visualeditor"><span>modifica</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Big_data&action=edit&section=11" title="Edit section's source code: Modellazione, elaborazione e analisi"><span>modifica wikitesto</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <link rel="mw-deduplicated-inline-style" href="mw-data:TemplateStyles:r130657691"><link rel="mw-deduplicated-inline-style" href="mw-data:TemplateStyles:r139142988"> <div class="hatnote noprint vedi-anche"> <div class="hatnote-content"><span class="noviewer hatnote-icon" typeof="mw:File"><span><img src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/87/Magnifying_glass_icon_mgx2.svg/18px-Magnifying_glass_icon_mgx2.svg.png" decoding="async" width="18" height="18" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/87/Magnifying_glass_icon_mgx2.svg/27px-Magnifying_glass_icon_mgx2.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/87/Magnifying_glass_icon_mgx2.svg/36px-Magnifying_glass_icon_mgx2.svg.png 2x" data-file-width="286" data-file-height="280" /></span></span> <span class="hatnote-text">Lo stesso argomento in dettaglio: <b><a href="/wiki/Calcolo_distribuito" title="Calcolo distribuito">Calcolo distribuito</a></b>, <b><a href="/wiki/Apache_Hadoop" title="Apache Hadoop">Apache Hadoop</a></b>, <b><a href="/wiki/R_(linguaggio)" class="mw-redirect" title="R (linguaggio)">R (linguaggio)</a></b>, <b><a href="/wiki/Python" title="Python">Python</a></b>, <b><a href="/wiki/NoSQL" title="NoSQL">NoSQL</a></b>, <b><a href="/wiki/Machine_learning" class="mw-redirect" title="Machine learning">Machine learning</a></b> e <b><a href="/wiki/Data_mining" title="Data mining">Data mining</a></b>.</span></div> </div> <figure class="mw-default-size" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/File:Feed-forward-perceptron.svg" class="mw-file-description"><img src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/45/Feed-forward-perceptron.svg/240px-Feed-forward-perceptron.svg.png" decoding="async" width="240" height="156" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/45/Feed-forward-perceptron.svg/360px-Feed-forward-perceptron.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/45/Feed-forward-perceptron.svg/480px-Feed-forward-perceptron.svg.png 2x" data-file-width="899" data-file-height="586" /></a><figcaption>Esempio di <a href="/wiki/Rete_neurale" title="Rete neurale">rete neurale</a> per l'elaborazione dati</figcaption></figure> <p>Lo scopo della fase di analisi è quello di estrarre valore in forma di conoscenza dai Big Data, esaminando gli enormi dataset a disposizione alla scoperta di correlazioni, trend, pattern ed ulteriori indici statistici nascosti nei dati. Le analisi possono essere eseguite su dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, tra cui: </p> <ul><li><i>Analisi di testi</i>: l’estrazione di informazioni e conoscenza a partire da testo non strutturato contenuto in documenti, email, pagine Web e post su blog e social network, nota anche come text mining, fa principalmente uso di tecniche di <a href="/wiki/Natural_language_processing" class="mw-redirect" title="Natural language processing">Natural language processing</a> (NLP), <a href="/wiki/Machine_learning" class="mw-redirect" title="Machine learning">machine learning</a> ed analisi statistica. Grazie ad esse sono stati sviluppati algoritmi per il riconoscimento di argomenti (topic modeling), la ricerca delle migliori risposte ad una domanda (question answering), l’individuazione delle opinioni degli utenti su determinate notizie (opinion mining) ed altri ancora;</li> <li><i>Analisi di dati multimediali</i>: la natura non strutturata di contenuti multimediali quali immagini, video ed audio, la loro dimensione, eterogeneità ed il fatto di essere prodotti molto rapidamente rendono idonea la loro trattazione con sistemi di Big Data Analytics. Algoritmi di machine learning permettono di estrarre informazioni di basso ed alto livello utili alla descrizione semantica dei file multimediali. L’annotazione automatica tramite etichette testuali (multimedia annotation) e l’estrazione di feature visive o sonore (feature extraction) sono attività alla base di algoritmi d’indicizzazione (multimedia indexing) e raccomandazione (multimedia recommendation) di questi contenuti.</li> <li><i>Analisi del Web</i>: è possibile ricavare informazioni e conoscenza sui contenuti, la struttura e l’utilizzo del Web analizzando in maniera automatica pagine e collegamenti ipertestuali. L’analisi dei contenuti testuali e multimediali viene svolta facendo uso delle tecniche sopra citate. La topologia può essere ricostruita mediante algoritmi di crawling che seguono i collegamenti ipertestuali per rivelare relazioni tra pagine o siti Web. Uno degli algoritmi più noti che si ispira a tale meccanismo è il PageRank di Google. Il profiling dell’utilizzo del Web da parte di un'utenza sempre più diversificata viene eseguito esaminando un numero elevato di log di server, sessioni, transazioni, ricerche e visite al fine di personalizzare le esperienze individuali degli utenti.</li></ul> <p>Le tecniche di data mining, machine learning e di analisi statistica come clustering, correlazione e regressione, vengono applicate ai Big Data mediante l’uso di modelli di programmazione e framework di elaborazione distribuita che permettono di ottenere in tempi rapidi aggregati di informazioni dai database NoSQL o da altre fonti, analogamente a ciò che accade per il linguaggio SQL con i database relazionali. Quest’ultimi vengono classificati in base alla tempestività richiesta per le analisi (real time o batch analytics) e alla possibilità di velocizzare parte delle operazioni caricando o meno i dati in memoria primaria (in memory analytics). Fra i modelli di programmazione più diffusi ci sono MapReduce, parte del framework Apache Hadoop, che permette l’elaborazione in batch ed in parallelo di grandi dataset su cluster di macchine general purpose usando l’omonimo paradigma e Google Pregel che consente di eseguire elaborazioni distribuite su enormi grafi che possono rappresentare ad esempio grafi di reti di calcolatori o delle relazioni tra gli utenti di un social network. </p> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Interpretazione_dei_risultati_e_assunzione_di_decisioni">Interpretazione dei risultati e assunzione di decisioni</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Big_data&veaction=edit&section=12" title="Modifica la sezione Interpretazione dei risultati e assunzione di decisioni" class="mw-editsection-visualeditor"><span>modifica</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Big_data&action=edit&section=12" title="Edit section's source code: Interpretazione dei risultati e assunzione di decisioni"><span>modifica wikitesto</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <link rel="mw-deduplicated-inline-style" href="mw-data:TemplateStyles:r130657691"><link rel="mw-deduplicated-inline-style" href="mw-data:TemplateStyles:r139142988"> <div class="hatnote noprint vedi-anche"> <div class="hatnote-content"><span class="noviewer hatnote-icon" typeof="mw:File"><span><img src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/87/Magnifying_glass_icon_mgx2.svg/18px-Magnifying_glass_icon_mgx2.svg.png" decoding="async" width="18" height="18" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/87/Magnifying_glass_icon_mgx2.svg/27px-Magnifying_glass_icon_mgx2.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/87/Magnifying_glass_icon_mgx2.svg/36px-Magnifying_glass_icon_mgx2.svg.png 2x" data-file-width="286" data-file-height="280" /></span></span> <span class="hatnote-text">Lo stesso argomento in dettaglio: <b><a href="/wiki/Big_data_analytics" title="Big data analytics">Big data analytics</a></b>, <b><a href="/wiki/Indagine_di_mercato" class="mw-redirect" title="Indagine di mercato">Indagine di mercato</a></b> e <b><a href="/wiki/Decisione" title="Decisione">Decisione</a></b>.</span></div> </div> <p>L'interpretazione dei parametri analizzati può fornire dei suggerimenti per verificare ipotesi empiriche su fenomeni di interesse, prendere decisioni di business più efficaci, individuare nuovi mercati nei quali investire, sviluppare campagne di <a href="/w/index.php?title=Marketing_scientifico&action=edit&redlink=1" class="new" title="Marketing scientifico (la pagina non esiste)">marketing scientifico</a> mirate e migliorare l'efficienza operativa. </p> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Controversie">Controversie</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Big_data&veaction=edit&section=13" title="Modifica la sezione Controversie" class="mw-editsection-visualeditor"><span>modifica</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Big_data&action=edit&section=13" title="Edit section's source code: Controversie"><span>modifica wikitesto</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <p>Il recente sviluppo di metodologie di acquisizione e di elaborazione di grandi masse di dati tramite algoritmi coinvolge tutti i settori economici ed ha sollevato dubbi sulla loro applicazione in mancanza di adeguate normative e controlli. Nel <a href="/wiki/2008" title="2008">2008</a>, in seguito alla <a href="/wiki/Crisi_del_2008" class="mw-redirect" title="Crisi del 2008">crisi economica mondiale</a>, due ingegneri finanziari, Emanuel Derman e Paul Wilmott, hanno elaborato un manifesto etico per gli <a href="/wiki/Scienza_dei_dati" title="Scienza dei dati">scienziati dei dati</a>, sul modello del <a href="/wiki/Giuramento_di_Ippocrate" title="Giuramento di Ippocrate">Giuramento di Ippocrate</a> per i medici<sup id="cite_ref-38" class="reference"><a href="#cite_note-38"><span class="cite-bracket">[</span>38<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>. Nel <a href="/wiki/2017" title="2017">2017</a> la <i>data scientist</i> Cathy O'Neil ha esposto in un libro le varie problematiche sorte con l'uso dei modelli basati su Big Data. Molti dei quali, lungi dall'essere equi ed obiettivi, si sono dimostrati codificazioni di pregiudizi umani che hanno portato ad errori sistemici senza possibilità di appello nei software che controllano le nostre vite in diversi ambiti, da quello legale a quello lavorativo e politico<sup id="cite_ref-39" class="reference"><a href="#cite_note-39"><span class="cite-bracket">[</span>39<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>. Il pericolo di rendere la vita delle persone "calcolabile" sulla base delle tracce che ciascuno lascia in rete, è affrontato in un saggio di <a href="/wiki/Domenico_Talia" title="Domenico Talia">Domenico Talia</a>, che discute più in generale dei rischi e delle relazioni tra l’uso dei Big Data, la privacy dei cittadini e l’esercizio della democrazia.<sup id="cite_ref-40" class="reference"><a href="#cite_note-40"><span class="cite-bracket">[</span>40<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> </p><p>A differenza dell'<a href="/wiki/America_Settentrionale" class="mw-redirect" title="America Settentrionale">America Settentrionale</a>, il <a href="/wiki/Parlamento_Europeo" class="mw-redirect" title="Parlamento Europeo">Parlamento Europeo</a> ha già varato un <a href="/wiki/Regolamento_generale_sulla_protezione_dei_dati" title="Regolamento generale sulla protezione dei dati">Regolamento generale sulla protezione dei dati</a><sup id="cite_ref-41" class="reference"><a href="#cite_note-41"><span class="cite-bracket">[</span>41<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>. Secondo <a href="/wiki/Kevin_Kelly" title="Kevin Kelly">Kevin Kelly</a>, «se si vuole modificare il comportamento in Rete delle persone, basta semplicemente alterare sullo schermo gli <a href="/wiki/Algoritmi" class="mw-redirect" title="Algoritmi">algoritmi</a> che lo governano, che di fatto regolano il comportamento collettivo o spingono le persone in una direzione preferenziale»<sup id="cite_ref-42" class="reference"><a href="#cite_note-42"><span class="cite-bracket">[</span>42<span class="cite-bracket">]</span></a></sup><sup id="cite_ref-43" class="reference"><a href="#cite_note-43"><span class="cite-bracket">[</span>43<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>. </p><p>Nei primi mesi del 2018 è scoppiato lo <a href="/wiki/Scandalo_Facebook-Cambridge_Analytica" title="Scandalo Facebook-Cambridge Analytica">scandalo Facebook</a>: una società che analizza Big Data, <a href="/wiki/Cambridge_Analytica" title="Cambridge Analytica">Cambridge Analytica</a>, ha usato i dati personali di 87 milioni di utenti della <a href="/wiki/Rete_sociale" title="Rete sociale">rete sociale</a> a scopo di <a href="/wiki/Propaganda_politica" class="mw-redirect" title="Propaganda politica">propaganda politica</a><sup id="cite_ref-44" class="reference"><a href="#cite_note-44"><span class="cite-bracket">[</span>44<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>. Nello scandalo, è emerso che la società britannica abbia utilizzato i <i>big data</i> per influenzare le persone in occasione di elezioni in diversi Paesi anche per il <a href="/wiki/Presidente_degli_Stati_Uniti" class="mw-redirect" title="Presidente degli Stati Uniti">presidente degli Stati Uniti</a> tenutesi nel novembre 2016. <link rel="mw-deduplicated-inline-style" href="mw-data:TemplateStyles:r140554517"><span class="chiarimento">Facebook è stato accusato degli standard morali che le società di social networking avrebbe dovuto seguire e della maggiore protezione dei media online e della privacy che ogni utente online dovrebbe avere</span><sup class="noprint chiarimento-apice">[<i><a href="/wiki/Aiuto:Chiarezza" title="Aiuto:Chiarezza">Frase poco chiara.</a></i>]</sup><sup id="cite_ref-45" class="reference"><a href="#cite_note-45"><span class="cite-bracket">[</span>45<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>. Pertanto, nell'aprile 2018 Facebook ha pagato una multa di 5 miliardi di dollari e dovuto applicare alla propria piattaforma il regolamento generale sulla protezione dei dati. </p> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Virtualizzazione_dei_Big_Data">Virtualizzazione dei Big Data</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Big_data&veaction=edit&section=14" title="Modifica la sezione Virtualizzazione dei Big Data" class="mw-editsection-visualeditor"><span>modifica</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Big_data&action=edit&section=14" title="Edit section's source code: Virtualizzazione dei Big Data"><span>modifica wikitesto</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <p>La virtualizzazione dei Big Data è un modo per raccogliere dati da poche fonti in un singolo livello. Il livello dati raccolto è virtuale. A differenza di altri metodi, la maggior parte dei dati rimane sul posto e viene presa su richiesta direttamente dai sistemi di origine.<sup id="cite_ref-46" class="reference"><a href="#cite_note-46"><span class="cite-bracket">[</span>46<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> </p> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Note">Note</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Big_data&veaction=edit&section=15" title="Modifica la sezione Note" class="mw-editsection-visualeditor"><span>modifica</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Big_data&action=edit&section=15" title="Edit section's source code: Note"><span>modifica wikitesto</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <div class="mw-references-wrap mw-references-columns"><ol class="references"> <li id="cite_note-1"><a href="#cite_ref-1"><b>^</b></a> <span class="reference-text"><a rel="nofollow" class="external text" href="https://iate.europa.eu/entry/result/3551299/en-es-fr-it-la-mul">Voce 3551299</a> nella <a href="/wiki/IATE" class="mw-redirect" title="IATE">IATE</a>.</span> </li> <li id="cite_note-2"><a href="#cite_ref-2"><b>^</b></a> <span class="reference-text"><cite class="citation web" style="font-style:normal"> <a rel="nofollow" class="external text" href="https://cordis.europa.eu/article/id/231842-big-data-analytics-for-dummies/it"><span style="font-style:italic;">Analisi dei megadati per principianti</span></a>, su <span style="font-style:italic;"><a href="/wiki/CORDIS" title="CORDIS">CORDIS</a></span>, 26 giugno 2018. <small>URL consultato il 26 marzo 2024</small>.</cite></span> </li> <li id="cite_note-3"><a href="#cite_ref-3"><b>^</b></a> <span class="reference-text"><cite class="citation web" style="font-style:normal"> <a rel="nofollow" class="external text" href="https://cordis.europa.eu/article/id/428905-bridging-the-divide-between-big-data-innovation-and-privacy-aware-data-protection/it"><span style="font-style:italic;">Colmare il divario tra l’innovazione nel campo dei megadati e la protezione dei dati attenta alla privacy</span></a>, su <span style="font-style:italic;"><a href="/wiki/CORDIS" title="CORDIS">CORDIS</a></span>, 3 febbraio 2021. <small>URL consultato il 26 marzo 2024</small>.</cite></span> </li> <li id="cite_note-4"><a href="#cite_ref-4"><b>^</b></a> <span class="reference-text"><cite class="citation pubblicazione" style="font-style:normal">(<span style="font-weight:bolder; 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Analizzare e interpretare dati con il machine learning</i>, <a href="/wiki/Speciale:RicercaISBN/9788850334780" class="internal mw-magiclink-isbn">ISBN 978-8850334780</a>, Apogeo, 2019.</li> <li>Marco Delmastro, Antonio Nicita, <i>Big Data. Come stanno cambiando il nostro mondo,</i> Il Mulino, 2019.</li> <li>Stefano Mannoni, <a href="/wiki/Guido_Stazi" title="Guido Stazi">Guido Stazi</a>, <i>Is Competition A Click Away? Sfida al monopolio nell'era digitale,</i> Editoriale scientifica 2018.</li> <li>Viktor Mayer-Schonberger, Kenneth Cukier, <i>Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work and Think</i>, John Murray Publishers Ltd, 2013; <i>Big data. Una rivoluzione che trasformerà il nostro modo di vivere e già minaccia la nostra libertà</i>, Garzanti, 2013, <a href="/wiki/Speciale:RicercaISBN/9788811682479" class="internal mw-magiclink-isbn">ISBN 978-8811682479</a>.</li> <li>Marc Dugain, Christophe Labbé, <i>L'uomo nudo. La dittatura invisibile del digitale</i>, <a href="/wiki/Speciale:RicercaISBN/9788899438050" class="internal mw-magiclink-isbn">ISBN 978-88-99438-05-0</a>, Enrico Damiani Editore, 2016.</li> <li>Alessandro Rezzani, <i>Big data. Architettura, tecnologie e metodi per l'utilizzo di grandi basi di dati</i>, <a href="/wiki/Speciale:RicercaISBN/9788838789892" class="internal mw-magiclink-isbn">ISBN 978-8838789892</a>, Apogeo Education, 2013.</li> <li>Cathy O'Neill, <i>Weapons of Math destruction</i>, Penguins Book, 2016; <i>Armi di distruzione matematica, Come i Big Data aumentano la disuguaglianza e minacciano la democrazia</i>, Bompiani, 2016, <a href="/wiki/Speciale:RicercaISBN/9788845294211" class="internal mw-magiclink-isbn">ISBN 978-88-452-9421-1</a>.</li></ul> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Voci_correlate">Voci correlate</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Big_data&veaction=edit&section=17" title="Modifica la sezione Voci correlate" class="mw-editsection-visualeditor"><span>modifica</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Big_data&action=edit&section=17" title="Edit section's source code: Voci correlate"><span>modifica wikitesto</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <ul><li><a href="/wiki/Analisi_dei_dati" title="Analisi dei dati">Analisi dei dati</a></li> <li><a href="/wiki/Big_data_analytics" title="Big data analytics">Big data analytics</a></li> <li><a href="/wiki/Data_warehouse" title="Data warehouse">Data warehouse</a></li> <li><a href="/wiki/Etica_dei_dati" title="Etica dei dati">Etica dei dati</a></li> <li><a href="/wiki/Business_intelligence" title="Business intelligence">Business intelligence</a></li> <li><a href="/wiki/Data_mining" title="Data mining">Data mining</a></li> <li><a href="/wiki/Machine_learning" class="mw-redirect" title="Machine learning">Machine learning</a></li> <li><a href="/wiki/NoSQL" title="NoSQL">NoSQL</a></li> <li><a href="/wiki/Apache_Hadoop" title="Apache Hadoop">Apache Hadoop</a></li> <li><a href="/wiki/MapReduce" title="MapReduce">MapReduce</a></li> <li><a href="/wiki/Internet_delle_cose" title="Internet delle cose">Internet delle cose</a></li> <li><a href="/wiki/Cookie" title="Cookie">Cookie</a></li> <li><a href="/wiki/Cloud_computing" title="Cloud computing">Cloud computing</a></li> <li><a href="/wiki/Privacy" title="Privacy">Privacy</a></li> <li><a href="/wiki/Open_Data" class="mw-redirect" title="Open Data">Open Data</a></li> <li><a href="/wiki/Serie_storiche" class="mw-redirect" title="Serie storiche">Serie storiche</a></li> <li><a href="/wiki/Profilazione_dell%27utente" title="Profilazione dell'utente">Profilazione dell'utente</a></li> <li><a href="/wiki/Cambridge_Analytica" title="Cambridge Analytica">Cambridge Analytica</a></li></ul> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Altri_progetti">Altri progetti</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Big_data&veaction=edit&section=18" title="Modifica la sezione Altri progetti" class="mw-editsection-visualeditor"><span>modifica</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Big_data&action=edit&section=18" title="Edit section's source code: Altri progetti"><span>modifica wikitesto</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <div id="interProject" class="toccolours" style="display: none; clear: both; margin-top: 2em"><p id="sisterProjects" style="background-color: #efefef; color: black; font-weight: bold; margin: 0"><span>Altri progetti</span></p><ul title="Collegamenti verso gli altri progetti Wikimedia"> <li class="" title=""><a href="https://it.wiktionary.org/wiki/big_data" class="extiw" title="wikt:big data">Wikizionario</a></li> <li class="" title=""><span class="plainlinks" title="commons:Category:Big data"><a class="external text" href="https://commons.wikimedia.org/wiki/Category:Big_data?uselang=it">Wikimedia Commons</a></span></li></ul></div> <ul><li><span typeof="mw:File"><a href="https://it.wiktionary.org/wiki/" title="Collabora a Wikizionario"><img alt="Collabora a Wikizionario" src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/f9/Wiktionary_small.svg/18px-Wiktionary_small.svg.png" decoding="async" width="18" height="18" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/f9/Wiktionary_small.svg/27px-Wiktionary_small.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/f9/Wiktionary_small.svg/36px-Wiktionary_small.svg.png 2x" data-file-width="350" data-file-height="350" /></a></span> <a href="https://it.wiktionary.org/wiki/" class="extiw" title="wikt:">Wikizionario</a> contiene il lemma di dizionario «<b><a href="https://it.wiktionary.org/wiki/big_data" class="extiw" title="wikt:big data">big data</a></b>»</li> <li><span typeof="mw:File"><a href="https://commons.wikimedia.org/wiki/?uselang=it" title="Collabora a Wikimedia Commons"><img alt="Collabora a Wikimedia Commons" src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/4a/Commons-logo.svg/18px-Commons-logo.svg.png" decoding="async" width="18" height="24" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/4a/Commons-logo.svg/27px-Commons-logo.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/4a/Commons-logo.svg/36px-Commons-logo.svg.png 2x" data-file-width="1024" data-file-height="1376" /></a></span> <span class="plainlinks"><a class="external text" href="https://commons.wikimedia.org/wiki/?uselang=it">Wikimedia Commons</a></span> contiene immagini o altri file sui <b><span class="plainlinks"><a class="external text" href="https://commons.wikimedia.org/wiki/Category:Big_data?uselang=it">big data</a></span></b></li></ul> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Collegamenti_esterni">Collegamenti esterni</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=Big_data&veaction=edit&section=19" title="Modifica la sezione Collegamenti esterni" class="mw-editsection-visualeditor"><span>modifica</span></a><span class="mw-editsection-divider"> | </span><a href="/w/index.php?title=Big_data&action=edit&section=19" title="Edit section's source code: Collegamenti esterni"><span>modifica wikitesto</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <ul><li class="mw-empty-elt"></li> <li><cite id="CITEREFVocabolario_Treccani" class="citation web" style="font-style:normal"> <a rel="nofollow" class="external text" href="https://www.treccani.it/vocabolario/big-data_res-007d6462-8995-11e8-a7cb-00271042e8d9_(Neologismi)"><span style="font-style:italic;">big data</span></a>, su <span style="font-style:italic;"><a href="/wiki/Vocabolario_Treccani" title="Vocabolario Treccani">Vocabolario Treccani</a></span>, <a href="/wiki/Istituto_dell%27Enciclopedia_Italiana" title="Istituto dell'Enciclopedia Italiana">Istituto dell'Enciclopedia Italiana</a>, 2012.</cite> <span class="mw-valign-text-top noprint" typeof="mw:File/Frameless"><a href="https://www.wikidata.org/wiki/Q858810#P5844" title="Modifica su Wikidata"><img alt="Modifica su Wikidata" src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/73/Blue_pencil.svg/10px-Blue_pencil.svg.png" decoding="async" width="10" height="10" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/73/Blue_pencil.svg/15px-Blue_pencil.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/73/Blue_pencil.svg/20px-Blue_pencil.svg.png 2x" data-file-width="600" data-file-height="600" /></a></span></li> <li><cite id="CITEREFSapere.it" class="citation web" style="font-style:normal"> <a rel="nofollow" class="external text" href="https://www.sapere.it/enciclopedia/Big+data.html"><span style="font-style:italic;">Big data</span></a>, su <span style="font-style:italic;">sapere.it</span>, <a href="/wiki/De_Agostini" title="De Agostini">De Agostini</a>.</cite> <span class="mw-valign-text-top noprint" typeof="mw:File/Frameless"><a href="https://www.wikidata.org/wiki/Q858810#P6706" title="Modifica su Wikidata"><img alt="Modifica su Wikidata" src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/73/Blue_pencil.svg/10px-Blue_pencil.svg.png" decoding="async" width="10" height="10" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/73/Blue_pencil.svg/15px-Blue_pencil.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/73/Blue_pencil.svg/20px-Blue_pencil.svg.png 2x" data-file-width="600" data-file-height="600" /></a></span></li> <li><a rel="nofollow" class="external text" href="https://web.archive.org/web/20170717184312/http://technoidentity.com/trainings/big-data/">Big Data Analytics Training Institute in Hyderabad, India | TechnoIdentity</a></li></ul> <style data-mw-deduplicate="TemplateStyles:r140554510">.mw-parser-output .CdA{border:1px solid #aaa;width:100%;margin:auto;font-size:90%;padding:2px}.mw-parser-output .CdA th{background-color:#f2f2f2;font-weight:bold;width:20%}@media screen{html.skin-theme-clientpref-night .mw-parser-output .CdA{border-color:#54595D}html.skin-theme-clientpref-night .mw-parser-output .CdA th{background-color:#202122}}@media screen and (prefers-color-scheme:dark){html.skin-theme-clientpref-os .mw-parser-output .CdA{border-color:#54595D}html.skin-theme-clientpref-os .mw-parser-output .CdA th{background-color:#202122}}</style><table class="CdA"><tbody><tr><th><a href="/wiki/Aiuto:Controllo_di_autorit%C3%A0" title="Aiuto:Controllo di autorità">Controllo di autorità</a></th><td><a href="/wiki/Nuovo_soggettario" title="Nuovo soggettario">Thesaurus BNCF</a> <span class="uid"><a rel="nofollow" class="external text" href="https://thes.bncf.firenze.sbn.it/termine.php?id=56394">56394</a></span><span style="font-weight:bold;"> ·</span> <a href="/wiki/Library_of_Congress_Control_Number" title="Library of Congress Control Number">LCCN</a> <span class="uid">(<span style="font-weight:bolder; font-size:80%"><abbr title="inglese">EN</abbr></span>) <a rel="nofollow" class="external text" href="http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh2012003227">sh2012003227</a></span><span style="font-weight:bold;"> ·</span> <a href="/wiki/Gemeinsame_Normdatei" title="Gemeinsame Normdatei">GND</a> <span class="uid">(<span style="font-weight:bolder; font-size:80%"><abbr title="tedesco">DE</abbr></span>) <a rel="nofollow" class="external text" href="https://d-nb.info/gnd/4802620-7">4802620-7</a></span><span style="font-weight:bold;"> ·</span> <a href="/wiki/Biblioteca_nazionale_di_Spagna" title="Biblioteca nazionale di Spagna">BNE</a> <span class="uid">(<span style="font-weight:bolder; font-size:80%"><abbr title="spagnolo">ES</abbr></span>) <a rel="nofollow" class="external text" href="http://catalogo.bne.es/uhtbin/authoritybrowse.cgi?action=display&authority_id=XX5324756">XX5324756</a> <a rel="nofollow" class="external text" href="http://datos.bne.es/resource/XX5324756">(data)</a></span><span style="font-weight:bold;"> ·</span> <a href="/wiki/Biblioteca_nazionale_di_Francia" title="Biblioteca nazionale di Francia">BNF</a> <span class="uid">(<span style="font-weight:bolder; font-size:80%"><abbr title="francese">FR</abbr></span>) <a rel="nofollow" class="external text" href="https://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb16657853j">cb16657853j</a> <a rel="nofollow" class="external text" href="https://data.bnf.fr/ark:/12148/cb16657853j">(data)</a></span><span style="font-weight:bold;"> ·</span> <a href="/wiki/Biblioteca_nazionale_di_Israele" title="Biblioteca nazionale di Israele">J9U</a> <span class="uid">(<span style="font-weight:bolder; font-size:80%"><abbr title="inglese">EN</abbr>, <abbr title="ebraico">HE</abbr></span>) <a rel="nofollow" class="external text" href="http://olduli.nli.org.il/F/?func=find-b&local_base=NLX10&find_code=UID&request=987007593186405171">987007593186405171</a></span><span style="font-weight:bold;"> ·</span> <a href="/wiki/Biblioteca_della_Dieta_nazionale_del_Giappone" title="Biblioteca della Dieta nazionale del Giappone">NDL</a> <span class="uid">(<span style="font-weight:bolder; font-size:80%"><abbr title="inglese">EN</abbr>, <abbr title="giapponese">JA</abbr></span>) <a rel="nofollow" class="external text" href="https://id.ndl.go.jp/auth/ndlna/001147262">001147262</a></span></td></tr></tbody></table> <div class="noprint" style="width:100%; padding: 3px 0; display: flex; flex-wrap: wrap; row-gap: 4px; column-gap: 8px; box-sizing: border-box;"><div style="flex-basis: calc( 100% / 2 - 8px / 2 );"><style data-mw-deduplicate="TemplateStyles:r140555418">.mw-parser-output .itwiki-template-occhiello{width:100%;line-height:25px;border:1px solid #CCF;background-color:#F0EEFF;box-sizing:border-box}.mw-parser-output .itwiki-template-occhiello-progetto{background-color:#FAFAFA}@media screen{html.skin-theme-clientpref-night .mw-parser-output .itwiki-template-occhiello{background-color:#202122;border-color:#54595D}html.skin-theme-clientpref-night .mw-parser-output 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