Ogni like, ricerca, acquisto lascia una traccia. In questa puntata esploriamo il mondo invisibile dei big data: enormi quantità di informazioni generate continuamente da miliardi di dispositivi connessi. Oltre 3 milioni di email al secondo, 700 ore di video su YouTube ogni minuto, 90.000 ricerche su Google. Scopriamo le tre caratteristiche chiave: volume (petabyte e zettabyte), velocità (analisi in tempo reale) e varietà (testi, immagini, video, GPS). Analizziamo come Netflix suggerisce serie, come la medicina personalizza cure, come le città smart ottimizzano traffico ed energia. Ma esploriamo anche il lato oscuro: privacy, bias algoritmici, discriminazioni inconsapevoli. Con il GDPR e normative stringenti, la sfida è usare i big data in modo etico, trasparente e rispettoso della nostra libertà. Fino a che punto vogliamo essere prevedibili?

Riferimenti e Approfondimenti

Fondamenti dei Big Data:

• What is Big Data? - IBM
• Big Data - European Data Portal
• Data Science - Coursera

Le 3 V dei Big Data:

• Understanding Big Data: The Three V's
• Volume, Velocity, Variety - Gartner

Applicazioni Pratiche:

• Big Data in Healthcare - Nature
• Smart Cities - IEEE Smart Cities
• Precision Medicine - NIH
• Financial Analytics - Journal of Financial Data Science

Machine Learning e AI:

• TensorFlow - Google AI
• PyTorch - Facebook AI
• Scikit-learn - Machine Learning in Python

Privacy e Etica:

• GDPR Official Text
• Data Privacy - Electronic Frontier Foundation
• Ethics of Big Data - Harvard Business Review

Bias Algoritmico:

• Algorithmic Bias - MIT Technology Review
• ProPublica: Machine Bias Investigation
• Weapons of Math Destruction - Cathy O'Neil

Infrastrutture e Sostenibilità:

• Data Center Energy Efficiency - US DOE
• Green Cloud Computing - IEEE

Casi Studio:

• Netflix Recommendation System
• Spotify Discover Weekly Algorithm
• Amazon Recommendation Engine

Tool e Piattaforme:

• Apache Hadoop
• Apache Spark
• Google BigQuery
• Amazon Web Services - Big Data