Cos’è l’analisi dei Big Data?

L’analisi dei Big Data si riferisce all’analisi di set di dati di grandi dimensioni, complessi e spesso non strutturati, allo scopo di estrapolare informazioni e tendenze utili.

Definizione di analisi dei Big Data

Il termine "analisi dei Big Data" è ormai talmente abusato da risultare incomprensibile. In parole povere, comunque, si riferisce all'esplorazione di grandi insiemi di dati atipici per rilevare tendenze e informazioni in precedenza invisibili che risultano utili al raggiungimento degli obiettivi aziendali. Va oltre quanto è possibile fare con i sistemi di database tradizionali "a righe e colonne", offrendo ad esempio la possibilità di esaminare enormi registri di macchine e post non strutturati sui social media per mettere in luce preferenze relative al marchio dei clienti prima nascoste. Vengono normalmente utilizzati Hadoop e SAP HANA.

Perché sfruttare l'analisi dei Big Data?

L’analisi dei Big Data offre alle aziende un vantaggio competitivo derivante dalle conoscenze esclusive. Con una lunghezza di vantaggio sulla business intelligence di base, va oltre i tradizionali "cubi" di dati di un RDBMS. L’analisi dei Big Data consente all'azienda di estrarre informazioni da “Data Lake” ottenuti da fonti diverse e non strutturate per ricercare un vantaggio strategico. In questo contesto, i dati sono un asset aziendale dal valore crescente, ma spesso le migliori informazioni si trovano in repository di dati scollegati di terzi.

Servizi e prodotti per l’analisi dei Big Data HPE

L’analisi dei Big Data può mettere a dura prova l’infrastruttura: il volume dei dati e l’elevato numero di query rischiano di rallentare il funzionamento delle risorse di storage ed elaborazione. HPE offre agli utenti di strumenti di analisi dei Big Data come Hadoop, un set dinamico di opzioni di piattaforma. Le soluzioni per l’infrastruttura Big Data HPE includono la piattaforma HPE Haven, che consente di implementare strategie dati olistiche in grado di unificare dati nuovi e legacy, si adattano alle nuove esigenze nel momento in cui si manifestano e utilizzano pool di dati pertinenti per prendere decisioni più oculate in termini di personalizzazione, previsione e monetizzazione.

HPE Moonshot

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Un potente strumento per carichi di lavoro ultraconvergenti che applica elaborazione in scala ridotta per consentire accesso istantaneo ed elaborazione altamente efficiente.

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HPE Apollo 4000

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Realizzato appositamente per Big Data, analisi e storage a oggetti, con particolare riguardo per i dati grazie al data mining basato su Hadoop e analisi basate su NoSQL.

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HPE ConvergedSystem per SAP HANA

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Ottimizzato per i carichi di lavoro al fine di fornire agilità e affidabilità insuperabili per business analytics in tempo reale e per sistemi SAP HANA mission-critical scalabili.

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HPE 3PAR StoreServ 20000

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Storage di dati analizzati che consente di far fronte alle esigenze dei carichi di lavoro esistenti e alla crescita futura.

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