Con l’arrivo dell’estate si avvicina la fine del nostro viaggio fra le parole dei Big Data: oggi ci dedichiamo a quelle che iniziano con la Q e la R.
Quad-core processor:
Un processore quad-core è formato da quattro unità di elaborazione che permettono ai computer e ai device di elaborare più operazioni contemporaneamente.
Integrano due processori dual-core in un unico processore, che comunicano tra di loro utilizzando la memoria cache del processore.
Quantum bit:
Qubit, o quantum bit, è l’unità di informazione fondamentale dei computer quantistici. A differenza dei bit dei computer normali, in grado di assumere i valori 0 (spento) e 1 (acceso) alternativamente e solo dopo un certo periodo di tempo, il Qubit ha la capacità di sovrapporre gli stati 0 e 1 sfruttando alcune proprietà della meccanica quantistica. I dati in questo modo possono essere elaborati molto più velocemente grazie alla possibilità di effettuare calcoli diversi contemporaneamente sfruttando gli stessi Qubit.
Query:
Il termine Query indica l’interrogazione di un database o di un computer da parte di un utente o di un software per effettuare una ricerca o modificare i dati memorizzati. Vengono effettuate utilizzando un linguaggio specifico, che spesso in ambito database è il linguaggio SQL.
In ambito di motori di ricerca, le query sono un insieme di parole chiave con cui un utente esegue una ricerca su internet.
Quick response code:
In italiano codice di risposta rapida, è un’estensione dei tradizionali codici a barre in due dimensioni composto da quadrati neri su sfondo bianco.
Vengono letti prevalentemente dagli smartphone e sono in grado di fornire una grande quantità di informazioni.
R:
Con “R” si intende un linguaggio di programmazione progettato in modo specifico per l’analisi statistica e matematica dei dati. Altamente estensibile, è utilizzato anche per il machine learning e per l’elaborazione del linguaggio naturale. Consente agevolmente di elaborare vettori, matrici, liste e dataframe, oltre che di creare tabelle e grafici basate sui dati. È di fatto uno strumento molto versatile dal punto di vista scientifico e analitico. L’ambiente di sviluppo è distribuito con la licenza GNU GPL, un software libero ed è disponibile per vari sistemi operativi.
Readme:
Il file Readme, in italiano “leggimi”, viene convenzionalmente utilizzato per fornire informazioni critiche e importanti riguardo un archivio di dati o un pacchetto software.
Real time data:
Dati creati, elaborati, memorizzati, analizzati e visualizzati in tempo reale immediatamente dopo la raccolta.
Regression Testing:
Si riferisce a un procedimento che verifica se nuovi problemi di un software siano dovuti a delle modifiche effettuate.
Lo stesso programma viene testato sia prima che dopo una modifica per verificare l’insorgenza di nuovi bug o problemi.
Re-identification:
Con reidentificazione o la de-anonimizzazione dei dati si intende l’attività di combinare diversi set di dati disponibili per identificare quelli appartenenti ad una certa persona all’interno di dati raccolti o distribuiti in forma anonima (ad esempio da istituzioni finanziarie o mediche). Pone rischi significativi in ambito privacy ed è soggetta sempre più a tentativi di regolamentazione.
Risk analysis:
L’analisi di rischio viene effettuata tramite analisi statistiche che prevedono, appunto, i fattori di rischio legati ad un determinato progetto o ad una decisione. Consente di prevedere e ridurre gli effetti negativi degli eventi avversi e pianificare le azioni adeguate a fronteggiarli. Svolgere questo tipo di analisi è fondamentale per un gran numero di aziende prima di intraprendere un’operazione economica o finanziaria. L’utilizzo dei BigData consente di migliorare l’affidabilità delle previsioni e di ridurre i rischi di insuccesso.
Continuate a seguirci nel viaggio fra le parole dei Big Data: presto lo raccoglieremo in un pdf scaricabile, nel frattempo non esitate se avete osservazioni o richieste non esitate a contattarci.
