Big data: differenze tra le versioni
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Il termine '''big data''' ("grandi [masse di] dati" in [[lingua inglese|inglese]]) descrive una raccolta di [[dati]] così estesa in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per l'estrazione di valore<ref>{{cita pubblicazione|autore1=Andrea De Mauro|autore2=Marco Greco|autore3=Michele Grimaldi|lingua=EN|anno=2016|titolo=A Formal definition of Big Data based on its essential features|rivista=Library Review|volume=65|numero=3|pp=122-135|doi=10.1108/LR-06-2015-0061|url=http://dx.doi.org/10.1108/LR-06-2015-0061|accesso=2017-06-25}}</ref>. Il termine è utilizzato in riferimento alla capacità (propria della cosiddetta [[scienza dei dati]]) di estrapolare, analizzare e mettere in relazione un'enorme mole di dati eterogenei, strutturati e non strutturati, allo scopo di scoprire i legami tra fenomeni diversi e prevedere quelli futuri. ▼
▲richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per l'estrazione di valore<ref>{{cita pubblicazione|autore1=Andrea De Mauro|autore2=Marco Greco|autore3=Michele Grimaldi|lingua=EN|anno=2016|titolo=A Formal definition of Big Data based on its essential features|rivista=Library Review|volume=65|numero=3|pp=122-135|doi=10.1108/LR-06-2015-0061|url=http://dx.doi.org/10.1108/LR-06-2015-0061|accesso=2017-06-25}}</ref>. Il termine è utilizzato in riferimento alla capacità (propria della cosiddetta [[scienza dei dati]]) di estrapolare, analizzare e mettere in relazione un'enorme mole di dati eterogenei, strutturati e non strutturati, allo scopo di scoprire i legami tra fenomeni diversi e prevedere quelli futuri.
== Descrizione ==
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I processi principali che compongono il ciclo di vita dei Big Data possono essere raggruppati in due macro-aree:
* Big Data Management: racchiude i processi e le tecnologie per l’acquisizione e la memorizzazione dei Big Data e la preparazione ed il recupero degli stessi;
* Big Data Analytics: racchiude i processi utilizzati per analizzare e acquisire informazioni utili da grandi dataset allo scopo di interpretare e descrivere il passato (''descriptive analytics''), predire il futuro (''predictive analytics'') o raccomandare azioni (''prescriptive analytics'')<ref>{{Cita pubblicazione|
=== Generazione e acquisizione ===
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