Big Data

Big Data, caracteristici importante ale volumelor mari de date

În ultimii ani, „big data” a devenit un termen important în domeniul informaticii. O persoană are impresia unei „cantități uriașe de date” din termenul „Big Data”. Nu este greșit să asociați datele mari cu cantități masive de date, dar lasă o imagine incompletă a termenului.

Big Data se confruntă cu multe provocări, împreună cu gestionarea unei cantități enorme de date.

Provocările legate de Big Data sunt:

  • extragerea sistematică a informațiilor din date imense;
  • metode de analiză a datelor vaste;
  • gestionarea diferitelor seturi de date pentru a obține informații utile.

Big data este un termen folosit pentru a face referire la diferite tipuri de tehnologii pentru a extrage informații utile și semnificative dintr-o grămadă de date masive. Fiecare set de date extinse are provocările sale unice asociate pentru a capta și a gestiona datele calitative.

Datele tradiționale, cum ar fi datele relaționale, erau de obicei în formă structurată sau semi-structurată.

Prin urmare, a fost ușor să extragem informații utile sau dorite din ele.

Cu toate acestea, datele mari sunt colectate din diferite surse și în diferite dimensiuni. Ca urmare a acestor date, ele pot fi într-un format structurat, nestructurat și semi-structurat. Prin urmare, diferite tipuri de tehnologii sunt utilizate pentru a valorifica cantitatea uriașă de date pentru a obține informații utile din acestea.

Cantitatea de date este în creștere, din cauza fiecărei activități mici care are loc pe internet.

Toate activitățile, de la efectuarea unui apel video de 10 secunde, până la adăugarea unui articol în coș pe un website de comerț electronic se adaugă la cantitatea de Big Data. Este necesar un proces unic de procesare pentru a colecta datele produse de fiecare dispozitiv conectat la Internet.

Algoritmi în big data

Pentru a procesa datele obținute în acest fel, avem nevoie de algoritmi speciali pentru a analiza și a obține informații utile din date neuniforme. În vremurile actuale ale unor tehnologii avansate, companiile încă se luptă cu gestionarea cantităților imense de date în fiecare zi.

Prin urmare, Big Data pot fi denumite datele care nu pot fi gestionate și analizate cu instrumente și tehnici tradiționale utilizate pentru analiza datelor structurate și semi-structurate.

Există o frază faimoasă pe Internet, care spune „Datele sunt noul combustibil”. Această frază este destul de corectă în prezent. Deoarece un număr mare de activități legate de o afacere sunt efectuate pe internet, iar o cantitate mare de date structurate și nestructurate sunt colectate în fiecare zi din aceste activități.

Aceste date se pot dovedi foarte benefice pentru companii, dacă știu cum să obțină informații utile din datele brute.

Există mai multe exemple de companii care câștigă un milion de dolari folosind corect utilizarea Big Data.

Să luăm cazul companiei, care și-a construit imperiul doar prin utilizarea corectă a datelor voluminoase.

Potrivit website-ului Seotribunal, Google primește aproximativ 63.000 de căutări pe secundă în fiecare zi.

Google ia în considerare peste 200 de factori înainte de a răspunde la o interogare de căutare.

V-ați gândit vreodată cum Google face posibil să vă răspundă la toate întrebările în câteva secunde? În mod similar, datele mari joacă un rol vital în mai multe sectoare, cum ar fi retail, mass-media, tehnologie, social media, industria financiară etc.

Prin urmare, este corect să spunem că Big Data este un domeniu nou care constă în provocări precum sortarea, gestionarea, analiza, noile instrumente și tehnologii pentru a face față unor cantități masive de date brute.

Caracteristicile Big Data

Mai jos, am analizat câteva caracteristici importante pentru Big Data. Analiza acestora ne va ajuta să înțelegem mai bine acest concept și modul în care analiza datelor poate fi un atu pentru orice afacere.

Volumul este principala caracteristică a big data

Volumul este cea mai importantă caracteristică a „big data”. Este dimensiunea cantitativă a datelor, ceea ce o face să fie „date mari”.

Semnificația volumului de date este cantitatea imensă de date generate în fiecare secundă pe web.

De exemplu, potrivit unui website digital, aproximativ 95 de milioane de fotografii sunt încărcate pe Instagram în fiecare zi. Și o altă platformă populară de socializare, Facebook, generează patru noi petabytes de date pe zi.

Aceste organizații nu pot gestiona o cantitate atât de mare de date folosind instrumente tradiționale de gestionare a datelor, cum ar fi tehnologia bazelor de date relaționale. Prin urmare, datele sunt stocate în diferite locații cu ajutorul sistemelor de distribuție. Sunt aduse împreună cu ajutorul unui software.

Cifrele pe care le-am menționat mai sus cresc în fiecare secundă. Inginerilor li se cere să vină cu idei și metode noi pentru a face față unor date atât de mari.

Cu toate acestea, până în prezent, când scriem acest articol, nu a existat invenția unei tehnici care poate oferi o soluție permanentă a problemei. În curând, cantitatea de date va crește din nou, odată cu includerea unui număr tot mai mare de utilizatori pentru a genera date noi.

De exemplu, pe lângă ființele umane, din cauza obiectelor de afaceri, vor exista senzori în toată lumea.

Senzorii, la rândul lor, vor genera cantități uriașe de date în fiecare secundă. Aceasta este una dintre cele mai critice provocări care așteaptă antreprenorii digitali.

Viteza

Al doilea V al datelor voluminoase este viteza. Viteza se referă la ritmul cu care datele sunt generate de surse diferite în fiecare secundă a zilei. Pe lângă generarea de date, viteza include colectarea și analiza acestora. Viteza de acces la date joacă un rol esențial în Big Data. Multe tranzacții au loc în timp real.

Pentru a putea oferi facilități în timp real utilizatorilor, companiile trebuie să analizeze tranzacția și să o autorizeze extrem de rapid.

În plus, există date enorme generate sub formă de e-mailuri, mesaje, fotografii și videoclipuri care trebuie colectate, analizate și stocate pentru utilizatori. Tehnologiile de Big Data analizează datele de îndată ce sunt generate fără a le adăuga în bazele de date existente.

Varietatea

Al treilea V al big data înseamnă varietate. Varietatea înseamnă diferitele tipuri de date generate. O varietate de date este o caracteristică importantă a volumelor de date mari. Big Data se ocupă de natura diferită, complexă și nestructurată a datelor.

În urmă cu câțiva ani, datele generate erau într-o formă structurată, cum ar fi nume, adrese, numere de telefonie mobilă etc. După digitalizare, o parte semnificativă a datelor generate se află într-o formă nestructurată. De exemplu, fotografii, videoclipuri, mesaje text, postări pe rețelele sociale.

Vechile tehnici tradiționale de baze de date nu sunt suficiente pentru a trata o astfel de varietate de date.

Prin urmare, tehnicile de analiză a datelor mari sunt concepute pentru a gestiona și analiza tipul de date generate de diferite surse.

Valoarea

O altă caracteristică importantă a Big Data este valoarea informațiilor extrase din date. Indiferent cât de multe date colectați, dacă nu le puteți utiliza pentru a vă îmbunătăți afacerea sau nu le puteți folosi pentru beneficii monetare, atunci sunt inutile. Toate eforturile dvs. în extragerea datelor vor fi lipsite de sens.

Dacă aveți o cantitate considerabilă de date, atunci este crucial să determinați în ce scop doriți să utilizați datele. Odată ce aveți definit un scop clar, puteți să extrageți exact acele informații de care aveți nevoie din date.

De exemplu, sigur ați observat că vedeți reclame ale diferitelor produse pe care tocmai le-ați vizionat pe un website de comerț electronic sau pe care le-ați adăugat în coșul de cumpărături al magazinului respectiv?

Pe baza acestor informații, companiile proiectează anunțuri special concepute pentru dvs., care vă fac să reveniți pe website pentru a vă finaliza tranzacția.

Veridicitatea

Să vorbim despre ultima caracteristică a Big Data, care este veridicitatea. Veridicitatea înseamnă fiabilitatea datelor. Dacă datele pe care le utilizați nu sunt corecte, atunci nu veți obține rezultatele dorite așa cum doriți.

Mormanul dvs. de date nu va fi de niciun folos dacă nu este corect. De exemplu, uneori, companiile cumpără date pentru a-și desfășura campaniile de marketing. Dacă vor să desfășoare o campanie în România, atunci va fi inutil să ia lista de contacte a persoanelor din SUA.

Prin urmare, asigurați-vă că datele pe care le utilizați sunt corecte și obținute dintr-o sursă de încredere.

Concluzie

După cum am văzut în articolul de astăzi, volumele mari de date, pentru a furniza informații relevante, trebuie sortate, stocate și analizate.

De fapt, dacă urmărim tendințele din ultimii ani, analiza datelor devine o industrie în sine. Apar tot mai multe afaceri în această nișă.

Datele sunt tot mai importante. Ele ne pot furniza practic, informații despre orice. Pentru afacere, de cele mai multe ori, un interes sporit va fi pentru comportamentul consumatorilor. Pe baza acestora, companiile își pot planifica întreaga strategie de marketing, dar și dezvoltarea pe termen lung.

Leave a Comment

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *