strumenti per i big data

Come sono nati i big data e come sono diventati una scienza?

Nonostante sia ormai in pieno svolgimento e in un momento di sviluppo tecnologico, l'interesse per i dati da parte delle aziende è sempre stato presente nelle loro strategie e nei loro obiettivi. Senza andare oltre, la prima macchina per l'elaborazione dei dati è stata creata nel 1943 ed è stata sviluppata dagli inglesi per decifrare i codici nazisti durante il grado medio. Il suo funzionamento si basava sulla ricerca di schemi nei messaggi intercettati a una velocità di 5.000 caratteri al secondo. Si potrebbe dire che questo è stato uno degli strumenti pionieristici per i big data.

Colossus , come veniva chiamato questo primo meccanismo, confrontava flussi di dati e informazioni e catturava il messaggio interpretato su un nastro di carta. Come previsto, queste traduzioni non erano molto affidabili, ma fornivano informazioni indicative basate su diverse combinazioni.

Successivamente, nel 1952, la National Security Agency degli Stati Uniti assunse più di 12.000 crittografi per decifrare i messaggi della parte comunista durante la Guerra Fredda, il che aprì il dibattito sull'importanza dei dati e sulla legittimità del loro utilizzo.

Dopo circa dieci anni, gli Stati Uniti, che hanno continuato a lavorare sulle fondamenta dei big data, hanno costruito il primo data center per archiviare più di 742 milioni di dichiarazioni dei redditi, impronte digitali e altri dati dei cittadini

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Per lavorare come professionista dei big data è essenziale comprendere e padroneggiare alcuni degli strumenti dei big data. Con loro farai un lavoro brillante, di qualità e ottimale per promuovere tutti i tipi di aziende.

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Dall'apparizione del World Wide Web e dell'ipertesto al data lakehouse

Se qualcosa deve essere evidenziato nella storia dei big data, è stata la comparsa di Internet. Quello che è iniziato come progetto di sistema per lo scambio di informazioni attraverso l'ipertesto nel 1989, è finito per essere praticamente il sostentamento del mondo.

A partire dagli anni '90, la generazione di dati e, di conseguenza, l'interesse per essi, sale alle stelle con le massicce connessioni di dispositivi da tutto il mondo alla rete.

Già nel 21° secolo appare il web 2.0 e una pietra miliare che cambierà il corso dell'economia e dell'industria mondiale: il commercio online. In questo momento la concorrenza tra aziende è già più che evidente e, in uno scenario in cui non ci sono limiti o, in linea di principio, limiti, inizia la “data war”.

Già nel 2011 il McKinsey Report on Big Data affermava che: “la prossima frontiera per l'innovazione, la concorrenza e la produttività, stabilì che solo nel 2018 gli Stati Uniti avrebbero dovuto affrontare una carenza di 140.000 – 190.000 data scientist, oltre a 1,5 milioni di data administrator” . Riesci a immaginare la grande richiesta di Laurea Intermedia che sta avvenendo oggi?

Se vuoi lavorare in una delle aree con la maggiore richiesta di professionisti oggi, impara a utilizzare i migliori strumenti di big data

Come sapete, le aziende incorporano sempre più professionisti esperti di big data nel proprio staff e, per svolgere questa attività in modo professionale, affidabile e accurato, l'uso e la padronanza degli strumenti di big data è essenziale. Sono così necessari che ogni anno ci sono nuove versioni e miglioramenti, sapresti quale scegliere? Ti aiutiamo con questo elenco.

Apache Hadoop: è uno degli strumenti più utilizzati dalle grandi multinazionali, come Facebook o il New York Times . Consiste in un framework gratuito e open source che permette di elaborare enormi volumi di dati attraverso semplici modelli di programmazione. La cosa più interessante è che è scalabile, ovvero può passare dal funzionamento da uno a più server.

Mongo BD: è un database NoSQL (non relazionale) ideale per lavorare in gruppi che necessitano di accedere alle stesse informazioni. I suoi maggiori vantaggi sono il facile accesso per i suoi utenti e la sicurezza per gli estranei, la scalabilità e la distribuzione. La sua funzione principale è l'archiviazione di dati da applicazioni mobili e sistemi di contenuti.

Elasticsearch: consente inoltre di elaborare grandi quantità di dati e vederne l'evoluzione in tempo reale con grafici altamente visivi. Il suo più grande vantaggio è che può indicizzare diversi tipi di contenuto come ricerche web e applicazioni, analizzare web, monitorare le prestazioni e offrire visualizzazioni di dati geospaziali. È possibile effettuare query molto complesse che coinvolgono migliaia di variabili e riepilogarle in report.

Apache Spark: è un altro strumento gratuito e open source che collega diversi computer il cui scopo è elaborare i dati in parallelo. Funziona attraverso il grado medio.

Apache storm : è uno dei tanti strumenti per big data open source che possono essere utilizzati con qualsiasi linguaggio di programmazione. Il più grande vantaggio è che elabora i dati in tempo reale e in grandi quantità grazie alla creazione di macro topologie di dati per la sua trasformazione e analisi.

Python: è oggi uno degli strumenti più utilizzati ed efficaci. È facile e semplice da usare ed esegue il codice online. È necessario avere conoscenze informatiche, ma, anche così, ha una grande libreria che spiega tutte le sue funzionalità.

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