{"id":1316,"date":"2016-01-25T11:18:25","date_gmt":"2016-01-25T11:18:25","guid":{"rendered":"http:\/\/localhost\/blog\/?p=1316"},"modified":"2018-08-29T08:37:43","modified_gmt":"2018-08-29T08:37:43","slug":"mistakes-using-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/mistakes-using-big-data\/","title":{"rendered":"Cinque grandi errori da evitare quando si usano i Big Data"},"content":{"rendered":"

State cercando di capire come impiegare i Big Data per far crescere il vostro business? Assicurati di non saltare sul carro dei Big Data impreparato. La migliore delle tecnologie e dei sistemi pu\u00f2 fallire se non viene implementata correttamente. Esperti di grandi dati<\/a> ha fatto luce su alcuni aspetti critici da tenere d'occhio.<\/p>\n

Abbiamo cercato di elencare qui sotto alcune importanti indicazioni che \u00e8 necessario tenere a mente quando si ha a che fare con i Big Data. Evitare questi cinque grandi errori vi aiuter\u00e0 ad evitare alcuni errori di Big Data.<\/p>\n

1. Scegliere le fonti sbagliate:<\/strong> Concentrarsi sulla fonte sbagliata pu\u00f2 portare a enormi fraintendimenti e conclusioni sbagliate. I Big Data possono essere raccolti da una moltitudine di fonti come l'analisi dei siti web, i dati dei social media, i dati dei sensori, i dati dei log delle macchine, i media, le app aziendali e naturalmente Internet! Quindi, \u00e8 facile annegare in questo mare di dati. Uno degli errori comuni \u00e8 quello di scegliere un set di dati che sia facilmente disponibile e che non richieda una pulizia. Tuttavia, \u00e8 di fondamentale importanza selezionare la fonte giusta a seconda di ci\u00f2 che si deve risolvere, anche se quel dataset richiede un sacco di scavi o di pulizia. Questo ci porta anche al prossimo aspetto importante.<\/p>\n

2. Non definire il tuo obiettivo:<\/strong> Ancora prima di iniziare a scremare le vostre fonti di dati, \u00e8 necessario azzerare ci\u00f2 che esattamente state cercando. Se non ti concentri su ci\u00f2 che stai cercando di risolvere, non saresti in grado di scegliere le risorse giuste. Quando l'obiettivo non \u00e8 chiaramente definito, si tende a usare i dati pi\u00f9 facilmente disponibili. Questo, a sua volta, ti porta a nuotare senza meta in grandi quantit\u00e0 di dati senza alcun risultato tangibile.<\/p>\n

\"Immagine<\/a><\/p>\n

3. Ignorare la qualit\u00e0 dei dati:<\/strong> Il prossimo aspetto pi\u00f9 importante \u00e8 assicurarsi di avere dati di alta qualit\u00e0. Potreste avere grandi quantit\u00e0 di dati che provengono dalla fonte giusta e sono allineati con il vostro obiettivo; tuttavia, questo non pregiudica la necessit\u00e0 che quei dati siano accurati e coerenti. Le grandi aziende in realt\u00e0 impiegano persone solo per ripulire grandi quantit\u00e0 di dati per garantire coerenza e uniformit\u00e0.<\/p>\n

4. Non categorizzare i dati:<\/strong> A meno che i dati non siano categorizzati correttamente nelle fasi iniziali, cercare di ordinare i dati in una fase successiva per ottenere approfondimenti di micro-livello pu\u00f2 essere piuttosto complicato. Categorizzate i vostri dati per prodotti, dipartimenti, aree geografiche, ecc. per assicurarvi di poter affettare facilmente i vostri dati secondo le vostre esigenze. Questo vi dar\u00e0 il vantaggio di scavare in profondit\u00e0 nei Big Data per ottenere approfondimenti migliori con molta facilit\u00e0.<\/p>\n

5. Non passando al cloud:<\/strong> Infine, Big Data richiede ovviamente enormi quantit\u00e0 di spazio di archiviazione, che a sua volta comporta enormi costi di infrastruttura. A seconda della natura del vostro business e del bisogno di Big Data come strumento critico di crescita, l'implementazione di Big Data pu\u00f2 avere un impatto enorme sul vostro business. Una mossa sbagliata e potreste ritrovarvi a lottare con le basi invece di sfruttare i vantaggi dei Big Data. Quindi, spostare i vostri dati nel cloud \u00e8 una delle opzioni pi\u00f9 sicure che vi aiuta a ottimizzare i costi dell'infrastruttura e a scalare verso l'alto o verso il basso a seconda di come sembrano andare le cose.<\/p>\n

I Big Data sono qui per restare. Quindi, assicuratevi che la vostra organizzazione lo implementi con la giusta lungimiranza per raccogliere i primi dividendi ed evitare errori. Assumere esperti in analisi dei dati<\/a> tipicamente aiuta ad evitare tali errori fin dall'inizio.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Trying to figure out how you can employ Big Data to grow your business? Make sure you\u2019re not jumping onto the Big Data bandwagon unprepared. The best of technologies and systems can fail if not implemented properly. Big data experts shed light on a few critical aspects to look out for. We\u2019ve tried to enlist<\/p>\n

Per saperne di pi\u00f9<\/a><\/div>","protected":false},"author":4,"featured_media":959,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[398,433],"tags":[119,18,175,72,325,174],"acf":[],"yoast_head":"\nFive big mistakes to avoid while using Big Data<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Avoid these five major mistakes that are commonly made while using Big Data.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/mistakes-using-big-data\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Five big mistakes to avoid while using Big Data\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Avoid these five major mistakes that are commonly made while using Big Data.\" \/>\n<meta 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