Big Data tendenze per il 2018 da conoscere

I Big Data e la Data Science hanno raggiunto un nuovo livello e la rivoluzione in questo campo procede a grande velocità ecco i trend più significativi

I Big Data e la Data Science hanno raggiunto un nuovo livello e la rivoluzione in questo campo procede a grande velocità e si riscontrano alcune tendenze che rendono questo ambito ancora più interessante.

Big Data le tendenze che caratterizzeranno il 2018

Per permettere lo scorrere pulito dei dati e rendere il flusso dei big data semplice, affidabile, sicuro e veloce attraverso tutti i tipi di “condutture” (intranet, Internet, server locali, cluster Hadoop, Cloud etc…), gestire il bilanciamento del carico, ottimizzare la ridondanza, la memorizzazione dei dati, l’estrazione del segnale, la compressione dei dati e altro ancora.

Big Data tendenze 2018: La “dieta” dei big data

Alcuni altri elementi chiave correlati a questa nuova tendenza sono la “dieta” dei big data, i light analytics, la ricomparsa dell’outsourcing dei dati. Non è che i big data debbano scomparire, il problema è solo la velocità molto elevata con cui si ingrandiscono ogni momento. Una preoccupazione è che molte aziende stiano di fatto cercando di utilizzare solo una porzione di questi dati in crescita, anziché perdersi nel mare costoso di dati non utilizzati.

La misurazione del rendimento dei big data

Sia della della data science che delle iniziative relative ai big data. Si diffondono i sistemi automatici di analisi dei big data in linguaggi utilizzabili fra macchine.

Big Data tendenze: La necessità di competenze

L’aumento della necessità di analisti di sistema, architetti di sistemi e “idraulici” di dati (un nuovo set di data scientist e ingegneri.

L’utilizzo della data science in aree insolite

L’utilizzo della data science in aree insolite come l’astrofisica o per la generazione o la creazione automatica di contenuti, inclusa la classificazione e l’aggregazione dei contenuti stessi o per altre funzioni, come per correggere automaticamente i saggi degli studenti. In quest’aspetto potrebbe rientrare anche la data science utilizzata in tribunale per rafforzare il livello di prove contro il convenuto, magari l’utilizzo dei dati anche per il miglioramento del traffico automobilistico e per calcolare le rotte migliori, per fini di tassazione e controlli automatici, per la pianificazione urbana, per migliorare i processi agricoli e altro ancora.

La massiccia applicazione di deep learning e intelligenza artificiale

AI e deep learning sono sempre più presenti in applicazioni che utilizzano ampie quantità di dati, fra cui i motori di raccomandazione contenuti e acquisiti. Lo scopo di questo utilizzo potrebbe anche essere quello di eliminare lo spam e di individuare attacchi, truffe, traffico falso, ma fra i suoi scopi potrebbe comparire anche l’eliminazione nel più breve tempo possibile di profili fake, propaganda, cattive raccomandazioni e tanti altri abusi.

L’impegno mondiale nella sicurezza

C’è maggiore consapevolezza sui dati relativi alla sicurezza e protezione da hacker. Lo sforzo congiunto di agenzie governative a livello mondiale è volto a per standardizzare i dati e condividerli a fini di intelligence e prevenzione del crimine, oltre che per fini di censimento, tassazione e affini.

L’avanzamento dell’utilizzo dei dati mobile

Ad esempio, l’elaborazione di miliardi di messaggi per rilevare l’eventuale diffusione di malattie o altri rischi globali, sulla base delle informazioni scambiate fra utenti, oppure l’ausilio alla progettazione di sistemi di allarme o la vendita del giusto tipo di prodotto in tempo reale (tramite i messaggi istantanei personalizzati) a un cliente mobile in un centro commerciale, etc…

Big Data: La nuova generazione di modelli predittivi

I modelli predittivi di ultima generazione – senza modelli precedentemente determinati – arrivano in supporto all’operato di ricercatori e matematici impegnati nella scienza della valutazione preventiva predittiva. Il computing ad alte prestazioni potrebbe alterare il modo in cui sono progettati gli algoritmi.

Applicazioni dalla Terra allo Spazio

Previsione del clima spaziale per la pianificazione di missioni e la valutazione preventiva su eventuali eventi naturali sulla Terra, come fenomeni vulcanici, terremoti o l’elaborazione precisa di modelli climatici e relative implicazioni per gli esseri umani.

Big Data anche in ambito di salute digitale

Diagnostica e trattamento offerto da robot con intelligenza artificiale basata sull’analisi di grandi quantità di dati, ma anche consulenze digitali di diritto, con avvocati soppiantati dai robot per alcuni ambiti, quali compiti comuni e abituali.

 

Big Data tendenze

Big Data tendenze 2018


Big Data tendenze per il 2018 da conoscere - Ultima modifica: 2017-11-11T08:11:17+00:00 da Francesco Marino

Giornalista esperto di tecnologia, da oltre 20 anni si occupa di innovazione, mondo digitale, hardware, software e social. È stato direttore editoriale della rivista scientifica Newton e ha lavorato per 11 anni al Gruppo Sole 24 Ore. È il fondatore e direttore responsabile di Digitalic

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