Blockchain

Blockchain e Big data

5 Settembre 2017

bigdata world

Definizione di Big data fornita dal McKinsey Global Institute: “Un sistema di Big Data si riferisce a dataset la cui taglia/volume è talmente grande che eccede la capacità dei sistemi di database relazionali di catturare, immagazzinare, gestire ed analizzare.”

Si tratta quindi di un insieme di dati strutturati, cioè organizzati in database, e dati non strutturati, come immagini, testi di e-mail, dati da provenienti da GPS, informazioni prese dai social network e tutti i dati che transitano su internet.

In futuro si potrebbero utilizzare anche dati provenienti da telefoni, satelliti ed altre fonti ancora.

Big data, cioè grandi dati, perché per la dimensione dei dataset si parla di zettabyte, ossia miliardi di terabyte, dove ogni terabyte misura 1 bilione di byte.

Gli ambiti di utilizzo sono molteplici e riguardano, oltre alle analisi di mercato e alle strategie commerciali, tutti i settori che necessitano di marketing e di analisi dei dati.

Un esempio è dato dai cosiddetti “metodi di raccomandazione” e cioè consigli mirati a singoli potenziali clienti, come quelli utilizzati da Netflix e Amazon, per fare proposte di acquisto sulla base dell’analisi degli interessi dimostrati nelle ricerche in internet, dai suoi precedenti acquisti o dai prodotti su cui sono state fatte ricerche.

Interessante è anche l’uso che si può fare dei Big Data per migliorare la condizione di vita dei cittadini nonché migliorare l’ambiente in cui si vive. Ad esempio, analizzando i dati sugli spostamenti delle persone raccolti dai dati GPS e traffico mobile, un gruppo di ricercatori ha realizzato un modello matematico che permette di simulare l’impatto su inquinamento e consumi energetici.

Nelle amministrazioni pubbliche l’analisi dei Big Data potrebbe aiutare a ridurre l’evasione fiscale e migliorare il sistema sanitario, riducendone anche i relativi costi, prevedendo le malattie. A esempio, un progetto di Google ha permesso, nel 2008, di prevedere lo sviluppo dei focolai di influenza negli Stati Uniti molto più velocemente del ministero della salute, utilizzando e analizzando i dati relativi alle ammissioni di pazienti nelle strutture sanitarie pubbliche e private.

Il progetto CitySensing, sviluppato da Telecom in collaborazione con il Politecnico di Milano, ha l’obiettivo di monitorare le dinamiche di un territorio attraverso l’analisi e la correlazione di dati anonimi geo-referenziati ed eterogenei.

Progetto pilota è stato ed è tuttora attivo a Trento, dove si analizzano i dati provenienti dalla rete Telecom Italia, chiamate, sms, connessioni dati e dai social network, come Twitter e Facebook. Il risultato è una mappatura dinamica della città, focalizzata sui grandi eventi cittadini, che mostra la presenza di persone, i contenuti più discussi, la provenienza e la distribuzione socio-demografica dei partecipanti, nonché il gradimento ed i commenti postati sui social network.

Il fine ultimo è capire l’evoluzione dei territori e l’impatto dei grandi eventi sulle città.

La versione più completa del progetto CitySensing è implementata su Milano, dove ad oggi sono stati “monitorati” gli eventi del Salone del Mobile, delle Fashion Week e di EXPO 2015.

Questo insieme di dati eterogenei, strutturati e non, unitamente alla grande dimensione necessita di una elevata potenza di calcolo, oltre a strumenti e metodologie per estrapolare, gestire e processare informazioni entro un tempo ragionevole.

I processi principali che compongono il ciclo di vita dei Big Data sono:

  • Big Data Management: è la fase che include i processi e le tecnologie per l’acquisizione, il recupero e la memorizzazione delle informazioni dei Big Data;
  • Big Data Analytics: è la fase che riguarda i processi necessari ad acquisire e analizzare velocemente informazioni utili al business di riferimento, partendo dai Big data memorizzati.

Per gestire i Big Data, nel processo di Big Data Management, è necessario avere a disposizione una tecnologia in grado di gestire i dati in maniera distribuita, sicura, economica e la Blockchain possiede questi requisiti essendo un sistema decentralizzato, in quanto data base distribuito, ed estremamente sicuro, grazie alla tecnica della criptografia utilizzata.

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