Il concetto di statico e dinamico interessa tantissimi ambiti: dall’economia alla fisica, passando anche per l’informatica. I due concetti, tra loro contrapposti, nell’universo informatico si applicano soprattutto alle infrastrutture web, dalle pagine ai siti, ai dati e all’ambito della tipizzazione delle variabili dei linguaggi di programmazione.
In questo articolo parleremo, in particolare, di dati statici e dati dinamici. Non tutti i dati sono uguali: esistono due macrocategorie di dati. Ci sono dati che non cambiano mai (o quasi) e dati che, invece, variano continuamente.
Fino a qualche anno fa la differenza tra dati statici e dati dinamici era particolarmente netta. Oggi, invece, le differenze sono man mano diminuite. Ma cosa sono i dati statici e i dati dinamici? Valutiamo insieme quali sono le principali differenze e le caratteristiche di queste due tipologie di dati.
Cosa sono i dati statici
I cosiddetti dati statici sono dati che non cambiano mai o che cambiano molto raramente. All’interno di questa macrocategoria rientrano, ad esempio, le macchine virtuali, i programmi virtuali e il sistema operativo. Questo genere di dato è considerato ricostruibile.
La staticità del dato, infatti, si lega intimamente a un altro concetto, ovvero all’idea di “ricalcolabilità”. Nel caso in cui il dato viene perduto, danneggiato o manomesso, può essere ricostruito o ricalcolato. Questa definizione, molto popolare diversi anni fa, con il tempo è mutata conseguentemente alla costante variazione e all’aggiornamento tecnologico.
I dati, infatti, al giorno d’oggi vengono considerati “oggetti” preziosi, da preservare e proteggere, da custodire con estrema cura. Anche per questo, i dati (siano essi statici o dinamici) vengono catalogati all’interno di strutture di memorizzazione altamente potenti. Esistono molteplici architetture e sistemi di memorizzazione, una più sicura dell’altra, tutte in grado di gestire una mole immensa di dati e di variabili.
Sia i dati statici che i dati dinamici vengono catalogati e conservati all’interno di queste strutture di memorizzazione, affinché non vengano mai perduti o danneggiati.
Cosa sono i dati dinamici
Pur essendo nettamente differenti, i dati dinamici vengono trattati, al giorno d’oggi, in modo sempre più simile ai dati statici. I dati dinamici per loro natura variano continuamente: ciò, quindi, li rende difficilmente ricostruibili. Le infinite variabili si esplicano attraverso mutamenti continui, determinati da cambiamenti del tutto naturali e fisiologici, legati al concetto stesso di informazione.
Il processo di ricostruzione di un dato dinamico è particolarmente complesso se non impossibile. Il continuo variare di questo genere di dati, costantemente aggiornati a livello architetturale, unito all’assenza di backup periodici, rende quasi impossibile ripristinare o ricostruire il dato nella sua ultima versione.
Tendenzialmente i dati dinamici vengono associati a comportamenti o azioni che descrivono un movimento. Non esiste uno storico per i dati dinamici, soprattutto se non vengono eseguiti backup periodici, ma dall’altro lato la mole di dati dinamici non è destinata a crescere in modo esponenziale. La struttura dei dati dinamici memorizzati subirà una crescita molto lenta, in quanto non verranno creati e inseriti nuovi dati, ma aggiornati i valori dei dati già presenti in base alle variabili riscontrate.
L’aspetto dimensionale è fondamentale soprattutto perché, nell’era odierna, mantenere sotto controllo la memoria (dal punto di vista quantitativo) e gestirla al meglio è un fattore che può davvero fare la differenza, di progetto in progetto.
Differenze
La differenza tra dati dinamici e dati statici è destinata ad attenuarsi sempre di più: le nuove tecnologie e le architetture contemporanee permettono di superare questa distinzione.
Le capacità delle strutture di memorizzazione consentono di implementare un numero incredibile di dati. I dati sembrano dinamici in quanto variano nel tempo. Ma, tecnicamente, vengono implementati in qualità di dati statici, pertanto sono sempre ricalcolabili.
All’interno delle strutture di memorizzazione, piuttosto che aggiornare i dati dinamici, vengono aggiunti di continuo nuovi dati statici in modo che si possa avere sempre uno storico, pur seguendo la costante mutazione dello stesso dato.
Nell’era dei big data, come detto, la differenza tra dati statici e dati dinamici è sempre meno percepita. Tutti i dati, infatti, vengono trattati più o meno allo stesso modo. Le tecnologie e le architetture moderne hanno permesso un relativo abbattimento dei limiti computazionali e della dimensione delle strutture dei dati. Questa distinzione, un tempo molto avvertita in quanto le tecnologie non consentivano un trattamento egualitario tra dati, oggi permane nell’ambito della data preparation.
Durante questa delicata fase, infatti, viene sempre presa in considerazione la frequenza con la quale verranno modificati i dati. Anche in fase di data visualization è (e sarà sempre di più, andando avanti nel tempo) meno percepibile la differenza tra dati statici e dati dinamici. In particolare, la modalità di visualizzazione dinamica, di recente applicazione, ridefinisce il carattere dinamico del dato permettendo di monitorarne le variazioni e le variabili, al fine di comprendere come il dato cambia nel tempo.
Tutti i big data, al giorno d’oggi, sono sia statici che dinamici: a livello di memorizzazione non vengono mai aggiornati, ma vengono implementate nuove righe e nuovi dati in modo da creare uno storico indispensabile per le fasi di analisi. Questo vale sia nell’ambito della big data analytics che nell’ambito delle applicazioni IoT. Data science, AI e machine learning si nutrono di dati in continuo movimento, costantemente differenti, ma allo stesso tempo verificabili, collegati a uno storico che ne monitora i cambiamenti.
Le architetture contemporanee consentono alle imprese di gestire le fasi di monitoraggio dei dati e delle relative variabili, tenendo sempre traccia dei cambiamenti, potendo contare su una capacità di memoria incredibile. Una capacità che fino a qualche anno fa non esisteva, ma che oggi sta riducendo sempre di più la differenza tra dati statici e dati dinamici.
