Big Data: storia, sviluppo ed impatto socio-economico

Nardi, Federico (2017) Big Data: storia, sviluppo ed impatto socio-economico. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Informatica per il management [L-DM270], Documento full-text non disponibile
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Abstract

La finalità di questo scritto sarà quella di analizzare la storia e lo sviluppo dei Big Data, corredando il tutto con diversi esempi, di differenti settori, proprio per evidenziare ed esaminare al meglio (in termini tecnici e socio-economici) la vastità di questo fenomeno destinato a cambiare il modo di percepire la realtà dell'essere umano e la sua logica costantemente alla ricerca di una causalità. Soffermandosi inizialmente sulla spiegazione del termine stesso, verrà illustrata la nascita della parola Big Data" e i suoi molteplici campi d'utilizzo, proseguendo con la sua storia e il suo sviluppo fino ai giorni nostri. Si procederà poi con un'analisi e un confronto tra i Big Data e gli Small Data, sviscerando le principali caratteristiche e differenze di entrambi, ed esaminando il grande cambiamento che l'avvicendarsi di questi due paradigmi porterà. A conclusione di ciò, verranno riportati alcuni esempi pratici che hanno visto i Big Data come attori fondamentali e saranno analizzate alcune possibili strade future percorribili con il loro utilizzo. La natura della tesi cercherà di rispecchiare la connessione tra il mondo informatico e quello economico per cui nasce il corso di laurea in Informatica per il Management, coniugando l'aspetto più tecnico dei dati, una realtà ormai esplosa ed affermata da anni, al suo impatto sul mondo sia in termini sociali che in ambito economico; sfruttando le conoscenze acquisite in questi tre anni di studio.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea)
Autore della tesi
Nardi, Federico
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Big data: storia sviluppo ed impatto socio economico,big data,big,data,informatica,informatica per il management,economia,dati,small data,machine learning
Data di discussione della Tesi
19 Dicembre 2017
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