Big data - Introduction

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Big Data Università “Ca’ Foscari” - Venezia Maggio 2014 Alberto D’Este Introduzione - Esempi

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Page 1: Big data - Introduction

Big Data!

Università “Ca’ Foscari” - Venezia Maggio 2014

Alberto D’Este

Introduzione - Esempi

Page 2: Big data - Introduction

INDICE

• Introduzione

• Definizione

• Esempi

• Bibliografia

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Page 3: Big data - Introduction

Introduzione• Negli ultimi anni notevole

aumento delle grandi raccolte di dati (Big Data)

‣ Aumento delle capacità di elaborazione

‣ Diminuzione costi memoria

• Capacità di progettare sistemi in grado di prevedere il comportamento degli utenti

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• 70% delle aziende hanno sviluppato o progettato di sviluppare progetti “big data”

• Organizzazione non necessaria

• Contenuto differente per tipologia e argomento

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DA A

Raccolta ConnessioneAnalisi Predizione

Informazione ComprensioneUna realtà Multiple realtà

Strutturazione Non strutturazioneRelazionale Non relazionale

Elaborazione centralizzata

Elaborazione Distribuita

Terabytes Petabytes, ExabytesPartecipazione

limitataEra di innovazione

sperimentale

Evoluzione dei Big Data

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Definizione

• Raccolta di dati differenti per tipologia, dimensioni, origine e argomento

• Attraverso elaborazioni le informazioni vengono viste come un unico database

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“Big data è il termine per descrivere una raccolta di dataset così grande e complessa da richiedere strumenti differenti da quelli tradizionali, in tutte le fasi del processo: dall'acquisizione, alla curation, passando per condivisione, analisi e visualizzazione.”!!

Fonte: Wikipedia

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Esempio: Scienza del clima

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Page 8: Big data - Introduction

• Dati raccolti da strumentazioni differenti ed in formati differenti (satellite, sensori sul territorio, ecc…)

• Elaborazione di dati da formati differenti

• Il caso mostrato è il risultato di una delle elaborazioni

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Page 9: Big data - Introduction

Esempio: E-commerce• Un utente è intenzionato a comprare un vestito rosso

• Nella ricerca non tutti i vestiti effettivamente rossi sono targati come rossi

• E’ necessario avere uno strumento in grado di riconoscere il colore di ogni vestito e aggiungere il tag relativo al colore automaticamente

• Tutte le informazioni aggiuntive di ogni articolo devono essere estratte e memorizzate automaticamente

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Esempio: Frodi

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Esempio: Banca• Un cliente chiama il call-center della banca irritato

dai pochi servizi offerti.

• L’applicazione riceve la chiamata e converte in tempo reale quanto detto dal cliente confrontandolo con i dati presenti nel database.

• Il sistema basandosi sul tono della voce e sulle parole utilizzate propone 5 differenti opzioni che precedentemente hanno dato risultati positivi.

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Bibliografia• “Analytics: The real-world use of big data” - IBM,

Said Business School, University of Oxford

• “CSC Infographic Big Data”

• “Data Revolution” - CSC - William Koff, Paul Gustafson

• “Big Data Computing and Clouds: Challenges, Solutions, and Future Directions” - University of Melbourne (Australia)

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