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Le 8 V dei Big Data

Gli elementi da considerare per dare valore ai dati

Quando si parla di Big Data pensiamo ad enormi moli di dati ed ai modi per estrarne insights. Affrontare l’argomento da un punto di vista più di Management e Governance coinvolge 8 aree che vanno bilanciate o ottimizzate ed oramai sono note come le 8V: Volume, Value, Veracity, Visualisation, Variety, Velocity, Viscosity e Virality.

Volume

Rappresenta la quantità di dati che vanno processati in un determinato tempo. Il volume di dati coinvolge in maniera rilevante la capacità computazionale necessaria e la capacità di raccogliere i dati.

Value

Definisce il valore degli insights, vale a dire occorre verificare che lo sforzo fatto per gli insights sia utile agli scopi. E’ di fatto un compromesso tra costi e vantaggi.

Veracity

Afferma se stiamo lavorando con dati reali oppure con disinformazione. Ad una prima impressione potrebbe sembrare banale ma purtroppo non è così, questo aspetto coinvolge l’affidabilità degli strumenti di misurazione, dei sensori, delle sincronizzazione di tempi, di eventuali dati fake inseriti da bot, ecc…

Visualisation

L’aspetto visuale è rilevante per prendere decisioni o per stimolarle. Gli insights devono essere rappresentabili efficacemente per poter acquisire valore per il business.

Variety

Il termine si riferisce all’eterogeneità dei dati e delle loro sorgenti di dati che, pertanto, necessitano di essere ben identificate e “normalizzate” al fine di permettere ai dati di essere trasformati in informazioni di valore. Probabilmente è la parte più complicata perchè dall’attività di normalizzazione dipendono la maggior parte degli errori e dei problemi con la trasformazione dei Big Data. Inoltre problemi in questo elemento possono avere un impatto negativo sui costi dell’ordine anche di fino a 100 volte.

Velocity

Rappresenta la velocità con cui i dati vengono “macinati” e trasformati per portare valore informativo. L’aspetto cruciale, per es. per applicazioni di telemetria, è l’evoluzione real time di alcuni dati. Un insight tardivo è inutile ed il nemico della velocità è rappresentato dalla latenza.

Viscosity

Definisce la resistenza che si affronta nel trasformare i dati in insight e ciò può essere dovuto a processi interni di change management ed a capacità di aggiornamento degli algoritmi in base agli eventi.

Virality

Misura la capacità e la velocità dell’ insights di diffondersi, chiaramente se è un valore la sua diffusione.

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