I big data si riferiscono a insiemi di dati così vasti e complessi che le tradizionali tecniche di elaborazione dei dati non sono in grado di gestirli in modo efficace. Questi dati possono includere informazioni provenienti da fonti diverse, come sensori, social media, transazioni online, e dispositivi IoT, e si caratterizzano per le tre V principali: volume, velocità e varietà.

• Volume: la quantità di dati è enorme.
• Velocità: i dati vengono generati e devono essere elaborati rapidamente.
• Varietà: i dati possono essere strutturati, semi-strutturati o non strutturati.

Nel contesto dell’intelligenza artificiale, i big data sono fondamentali per addestrare modelli di machine learning e deep learning, poiché forniscono il materiale necessario per migliorare le previsioni e le decisioni automatizzate. L’analisi dei big data consente di scoprire pattern nascosti e correlazioni che sarebbero difficili da individuare manualmente.

Tecniche avanzate come l’analisi predittiva, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il machine learning sono comunemente utilizzate per estrarre valore dai big data. Aziende e organizzazioni in vari settori (sanità, finanza, marketing) sfruttano i big data per ottimizzare le operazioni, comprendere meglio il comportamento dei clienti e prendere decisioni più informate.