Големите данни са главната дума около техническата сцена в наши дни. Подобно на облака, AI и машинното обучение, концепцията е доста трудна за обяснение.

Не е чудно, че толкова много теоретици на конспирацията имат полетен ден. Те сега преподават тревожните си версии на любопитното общество. На първо място, няма връзка между това понятие и световното господство. Сега можете да останете лесни.

И така, какво значи големи данни?

Това означава огромно количество данни . Но това не спира там. Също така обхваща проучването на това огромно количество данни с цел откриване на модел в него. Това е икономически ефективен и сложен начин за обработка на информация, за да намерите полезни прозрения.

Колко данни се съхраняват днес?

Днес прогнозният обем данни онлайн е около 2, 7 zettabytes. За да поставите нещата в перспектива, един Zettabyte е равен на един милиард терабайта!

Тенденцията не се забавя. Проучванията показват, че сървърите на Facebook получават 500 терабайта дневно. Също така изпращаме около 290 милиарда електронни писма всеки ден. Очакваме, че до 2020 г. ще произведеме 44 пъти повече данни, отколкото през 2009 г.!

Горните статистики са интригуващи. Количеството данни, които произвеждаме в два дни, е равно на количеството, което генерирахме от зората на времето до 2003 г.

Обемът на данните, които имаме днес, е пряк резултат от изобретяването на компютъра и интернет. Информацията, качена на социалните медийни платформи, форуми, фирми и др., Е част от тази концепция.

Характеристики на големи данни

Големите данни имат пет характеристики, които описват нейната употреба и философия:

  1. Обем - Разбира се, освен ако размерът на данните не е значителен, не можете да го наричате като големи данни. Обемът е основната характеристика на концепцията.
  2. Сорт - Този атрибут се отнася до естеството и вида на данните, които компютрите ще анализират.
  3. Скорост - Големите данни винаги са налице в реално време, което означава, че дори при анализирането на важни набори от данни, все още можете да получите достъп до данните.
  4. Променливост - Съгласуваността на наборите от данни определя степента, в която данните съответстват на тази концепция.
  5. Veracity - верността е качеството на използваните за анализ данни. Само качествените данни могат да доведат до качествени изводи и модели. В противен случай това е загуба на време.

Изучаване на големи данни

Анализирането на такъв голям обем данни е много сложно. Всеки ден програмистите пишат по-нови алгоритми, за да обработват масивните комплекти данни. Това ниво на сложност също означава, че в процеса трябва да участва много сложен хардуер.

Но за по-голяма яснота, тук е описано по-високото ниво на процесите.

1. Записване на данните

Първата стъпка е да се уловят данните. Можете да разширите библиотеката си с данни само ако имате средства за получаване на данни. Използвайте усъвършенстван алгоритъм, за да намерите данните, необходими за попълване на вашата библиотека с данни.

2. Почистване

Системата обработва заснетите данни и ги сортира в по-малки единици. Алгоритъм също отговаря за този процес. Причината за това сортиране е да се позволи опростяване в по-късния етап на процеса.

3. Индексиране на данните - Осъществяване на търсенето на данни

Поради скоростта на потока от данни, изследователите на данни организират набори от данни в библиотека, която може да се търси. Системата организира и индексира всичко. По този начин всеки може да погледне през него и да извлече информация - в реално време.

4. Съхранение

Въпреки че всички горепосочени процеси протичат, системата съхранява данни едновременно. Но тъй като тя все още е сурова и недокосната, данните се съхраняват само временно. Индексирането и съхранението се извършват едновременно. Така че във всеки момент алгоритъмът в контрола знае къде да намери набор от данни.

5. Анализ на данните

На този етап много неща се случват под капака на инфраструктурата. Изпълняват се изобилие от алгоритми и компютърните процесори се загряват. Системата изследва съхраняваните набори от данни и анализира моделите.

6. Споделяне и прехвърляне

Тук системата прави анализирания набор от данни споделяем и прехвърляем. Тези нови генерирани данни все още са готови да преминат през целия процес отново.

7. Визуализиране

Моделите, открити при анализа на данните, създават визуални описания, като използват алгоритъм. Тези илюстрации показват връзките между различните набори от данни и типовете данни. Той също така предоставя модели и изводи.

8. Поверителност на информацията

Всички процеси по-горе са скъпи. Те също така са поверителни и не трябва да излизат от засегнатата компания. Поверителността на информацията е последният процес в тази концепция.

Осъзнайте, че докато системата прави сериализира целия процес, всичко се случва едновременно в реалния живот. Много от процесорите могат да се справят с един набор от операции, докато други обслужват други комплекти.

Ползи от големи данни

Много корпорации инвестират големи в тази технология. И за добра причина. Ползите от прилагането на тази концепция в бизнес стратегията оправдават инвестицията.

  1. Спестява пари : Прилагането на концепцията помага на компаниите да проучат най-рентабилните начини за правене на бизнес.
  2. Спестява време : Разработването на по-ясни методи чрез анализ на огромни обеми данни за процеса ви спестява време.
  3. Разберете конкуренцията си : Изпълнението на голямата концепция за данни помага на бизнеса да остане начело на конкуренцията, както и да увеличи печалбите си.
  4. Разработване на нови и по-добри продукти : Поради големия обем данни, които се изследват, вашите шансове за нова идея за продукт са високи.
  5. Разбиране на потребителя или пазара : Не е малко вероятно системата да изучава потребителското поведение и да развива модел.

Често срещани капани, които трябва да знаете

Да, Big Data може да ви помогне да направите работата си бриз, по-приятна и печеливша. Но не всички рози без тръни. Потребителите са срещнали някои от клопките, изброени по-долу:

  • Тази концепция не се поддава на конкретни решения за заявки.
  • Превръщането на събраните данни в полезни прозрения може да бъде трудно и сложно.
  • Анализът на данните може да ви подведе.
  • Големите данни изискват скорост на предаване на данни, за да поддържат точни актуализации. Ако вашият процент на доставка на данни в реално време не е достатъчно бърз, вашият анализ ще бъде погрешен или по-нисък в качеството. Понякога данните изобщо не са налице.
  • Големи разходи за режийни.

Обобщавайки

Big Data е сложна тема и ще се нуждае от интензивно изследване и може би от практики в реалния живот, за да я разбере напълно. Но с тази статия сте на правилния път. Ползите са дълбоки и напредъкът скоро не се забавя. Ако сте фирма, търсеща иновативни решения, вие ще искате да се справите с този букмейкър СЕГА!