Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
🧠Big Data e le loro criticità – Schema Sintetico - Coggle Diagram
🧠Big Data e le loro criticità – Schema Sintetico
Introduzione
Big Data = grandi quantitĂ di dati eterogenei, generati e analizzati rapidamente
Le 5 V dei Big Data
Volume → Petabyte/Zettabyte, crescita esponenziale (social, macchine)
Velocità → dati prodotti e analizzati in tempo reale
Varietà → dati strutturati, semi-strutturati, non strutturati
Veridicità → qualità e affidabilità dei dati, attenzione a errori/API
Valore → generare conoscenza (analisi descrittiva/predittiva)
RelazionalitĂ e database
Database relazionali collegano dati tramite chiavi
Efficienza e connessione tra entità (utente ↔ post)
I dati non sono oggettivi
Costruiti, interpretati, soggetti a errori
Esempio: like Facebook → significati ambigui
Errori derivano da piattaforma, trasmissione, elaborazione
OggettivitĂ e interpretazione
Dati ≠conoscenza finché non interpretati (boyd & Crawford, 2012)
Apofenia → vedere pattern inesistenti
Quantità ≠qualità (online vs questionario in aula)
Big Data ≠Whole Data
Non rappresentano tutta la realtĂ (bot, account fake, 1/9/90)
Affordance piattaforme condizionano comportamenti
Connessioni online ≠relazioni reali