Big Data – Algoritmo e analisi dei grandi dati semplicemente spiegati

Big Data si riferisce all’elaborazione automatica di grandi dati. Nelle reti sociali come YouTube, Instagram e Facebook, ma anche TikTok, LinkedIn e molte altre reti, l’elaborazione di grandi quantità di dati gioca il ruolo centrale. Non solo per gli inserzionisti, ma in generale per l’algoritmo dei motori di ricerca. Perché i motori di ricerca vogliono vedere i contenuti che gli piacciono. Per garantire questo, gli algoritmi delle reti sociali devono elaborare i molti miliardi di nuovi dati che vengono generati ogni ora. Questo richiede grandi reti di computer, server farm e, naturalmente, esperti.

L’algoritmo e i grandi dati

Ogni ora, solo su YouTube vengono pubblicati anni di materiale video. Così ogni giorno abbiamo registrato quasi una storia umana. Da un piccolo video dal giardino a un blog di viaggio. La quantità di dati è gigantesca, più i like, i commenti e, naturalmente, i contenuti condivisi. Tutto questo deve essere organizzato e gestito. Naturalmente, questo non può più essere fatto da esseri umani, ma da programmi software, il famigerato algoritmo dei motori di ricerca.

L’analisi dei dati aiuta gli utenti

Gli utenti dei social network in particolare, quando aprono la loro app o il loro browser, vogliono informazioni, notizie e contenuti che li interessano veramente. Dagli amici, dalle persone che segui tu stesso, ad esempio celebrità, atleti o star, ma anche notizie da tutto il mondo. Naturalmente, c’è anche molta critica qui, perché l’algoritmo ci dà solo le informazioni che ci piacciono comunque; la pluralità delle informazioni è persa. Ma questo è un altro argomento! Elaborando i dati in tempo reale, le informazioni sono rese disponibili in tutto il mondo, così gli utenti dalla Germania possono guardare direttamente i video delle proteste iraniane. Attraverso queste analisi di big data, le reti sociali hanno cambiato il mondo in modo permanente. Questo dimostra quanto siano importanti i big data per il nostro mondo.

Grandi dati per gli inserzionisti

Per coloro che si concentrano sulla portata a pagamento nei social network, i dati degli utenti sono ovviamente oro assoluto!

• Chi ha quale affinità di marca?
• Quante persone vivono nel mio bacino di utenza con interessi rilevanti?
• Chi si muove in certe regioni o addirittura in certe località?
• Quante persone di una certa età posso raggiungere?

Tutte queste domande, che in passato avresti dovuto faticosamente ricercare tu stesso in statistiche e studi come social media manager o agenzia pubblicitaria, sono ora liberamente disponibili con pochi clic nel tuo gestore di annunci. È anche possibile inserire annunci dal vivo, ad esempio se un evento si sta svolgendo in una certa parte della città, le persone potenzialmente interessate possono essere pubblicizzate direttamente al tocco di un pulsante. Tutto questo dal tuo smartphone, se vuoi.

Analisi dei dati e software

L’analisi dei big data non avviene solo internamente al gruppo, ma naturalmente anche alcune società di software si sono collocate intorno all’analisi dei big data. Per esempio, anche per i metodi più moderni, come l’influencer marketing. Qui ci sono strumenti di analisi che ti dicono come è strutturata la comunità dei blogger. Il primo cerchio della comunità, cioè i fan diretti e i follower, e naturalmente anche il secondo cerchio, cioè gli amici amici, che a loro volta vedono i contenuti condivisi, i commenti o i like dei loro amici del primo cerchio. In questo modo, le affinità di marca possono essere definite molto precisamente, per esempio, per consigliare i migliori influencer per il settore della mobilità ai clienti dell’industria automobilistica. I Big Data hanno cambiato il mondo della pubblicità.

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Big Data spiegato in 3 minuti

I fatti più importanti

• Big Data si riferisce all’elaborazione meccanica dei dati
• Il software regola il surplus di informazioni e dati su internet e filtra le informazioni importanti o interessanti per voi.
• I dati degli utenti sono particolarmente importanti per gli inserzionisti, poiché permettono loro di identificare rapidamente il loro gruppo target.