Слово данные означает «известные факты». Данные особенно относятся к числам, но могут означать слова, звуки и изображения. Метаданные - это данные о данных. Он используется для поиска данных.
Первоначально данные представляют собой множественное число от латинского слова datum от слова dare, означающего «давать». Datum редко используется в английском языке. Поэтому данные часто используют, как если бы это было слово в единственном числе. Некоторым людям нравится говорить «данные есть», а не «данные есть».
Вы когда-нибудь задумывались, почему только последние несколько лет вокруг данных возник огромный шум? Очень важно отметить, что за последние несколько лет мы наблюдаем экспоненциальный рост объема данных, генерируемых по всему миру. С момента создания оцифровки запись фактов стала очень простой и осуществимой. Прошли те времена, когда приходилось вести записные книжки или файлы с записанными в них точками данных. Сегодня у каждого есть доступ к технологиям и устройствам, которые можно использовать для записи данных в кратчайшие сроки, а также можно даже автоматизировать процесс. Теперь, расширив круг наших мыслей, мы можем увидеть, что это n организаций по всему миру, и если каждая из них генерирует и хранит свои данные, то только представьте, насколько огромным будет размер этих данных.
Из приведенных выше цифр можно просто оценить объем данных, с которыми мы имеем дело. В исследовании о росте корпоративных данных говорится: «Как и физическая вселенная, цифровая вселенная велика - к 2020 году она будет содержать почти столько же цифровых битов, сколько звезд во Вселенной. Он увеличивается вдвое каждые два года ».
Эти огромные объемы данных называются «большими данными». Эти данные не только огромны по размеру, но также имеют очень высокую скорость и разнообразие.
Данные нужны информационному веку, как нефть - индустриальному веку.
То, как мы производим продукты, решаем человеческие проблемы и конструктивно используем данные, определит следующую волну технологий. Нефть изменила мир к лучшему, создав огромное богатство и процветание. Возможно, Data обладает аналогичным потенциалом и уже отвечает за создание четырех из пяти самых ценных брендов в мире.
Данные стали самым ценным ресурсом на планете. Однако его необходимо этично добывать, очищать, распространять и монетизировать. Подобно тому, как нефть стимулировала рост и приносила богатство могущественным странам, следующая волна роста будет определяться данными.
Как можно использовать большие данные
Говоря о больших данных, как можно забыть упомянуть аналитику данных, которая относится к набору количественного и качественного подхода для извлечения ценной информации из данных. Он включает в себя множество процессов, которые включают извлечение данных, их категоризацию для анализа различных закономерностей, отношений, связей и других подобных ценных идей. Сегодня почти каждая организация превратилась в организацию, управляемую данными, а это означает, что они применяют подход для сбора большего количества данных, связанных с клиентами, рынками и бизнес-процессами. Затем эти данные классифицируются, сохраняются и анализируются, чтобы разобраться в них и извлечь из них ценную информацию.
Чем больше размер данных, тем больше проблема. Таким образом, большие данные могут быть определены как данные, размер которых сам по себе представляет проблему, и для этого требуются новые способы обработки данных. Таким образом, анализ данных с большим объемом, скоростью и разнообразием означает, что традиционные методы работы с данными здесь не применимы. В Data Analytics есть различные инструменты, которые можно успешно развернуть, чтобы анализировать данные и извлекать из них ценную информацию. Вычислительные проблемы и проблемы обработки данных, с которыми приходится сталкиваться при большом масштабе, означают, что инструменты должны уметь работать с такими типами данных.
Насколько важны данные для проектов машинного обучения
Доступ к данным очень важен для успеха проекта машинного обучения, и в конечном итоге никакой уровень сложности алгоритмов не восполнит недостаток данных.
Думайте о приложении ИИ как о трехногом табурете.
1. Первой опорой стула является сам алгоритм AI. Библиотеки машинного обучения с открытым исходным кодом, такие как TensorFlow и Theano, устранили большую часть низкоуровневой
сложности, связанной с проектированием и созданием приложений искусственного интеллекта. Эти инструменты бесплатны, хорошо документированы и поддерживаются активными сообществами.
Благодаря доступности этих инструментов создание приложений для машинного обучения стало намного более доступным для разработчиков.
2. Вторая опора - вычислительная мощность, которая выражается как в чистой мощности процессора, так и в крупномасштабных решениях для хранения данных. Облачные сервисы, такие как
Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure и другие, делают аренду серверов, виртуальных машин и инструментов для работы с большими данными столь же простой, как нажатие нескольких кнопок
(при условии, что вы сначала получите свою кредитную карту!) .
3. Последняя ножка стула - Данные. Прежде чем вы сможете рассмотреть вопрос о найме специалистов по данным, аренде серверов и установке библиотек машинного обучения с открытым исходным кодом, у вас должны быть данные. Качество и глубина данных будут определять уровень приложений ИИ, которых вы можете достичь.
Теперь давайте немного поговорим о больших данных, в частности о их типах, с которыми можно столкнуться.
Структурированный
Под структурированными данными мы подразумеваем данные, которые можно обрабатывать, хранить и извлекать в фиксированном формате. Он относится к высокоорганизованной информации, которая может быть легко и легко сохранена и доступна из базы данных с помощью простых алгоритмов поисковой системы. Например, таблица сотрудников в базе данных компании будет структурирована так, чтобы сведения о сотрудниках, их должности, заработная плата и т. Д. Были представлены в организованном порядке.
Неструктурированный
Неструктурированные данные относятся к данным, в которых отсутствует какая-либо конкретная форма или структура. Это делает обработку и анализ неструктурированных данных очень трудной и трудоемкой. Электронная почта, видео, аудиофайлы, фотографии, данные социальных сетей являются примерами неструктурированных данных.
Полуструктурированный
Полуструктурированные данные относятся к данным, содержащим оба формата, упомянутых выше, то есть структурированные и неструктурированные данные. Если быть точным, это относится к данным, которые, хотя и не были отнесены к определенному репозиторию (базе данных), но содержат важную информацию или теги, которые разделяют отдельные элементы данных. Веб-страницы - очень хороший пример полуструктурированных данных.
Преимущества больших данных
- Одно из самых больших преимуществ больших данных - это предиктивный анализ. Инструменты аналитики больших данных могут точно прогнозировать результаты, тем самым позволяя предприятиям и организациям принимать более обоснованные решения, одновременно оптимизируя свою операционную эффективность и снижая риски.
- Используя данные из платформ социальных сетей с помощью инструментов аналитики больших данных, компании по всему миру оптимизируют свои стратегии цифрового маркетинга, чтобы улучшить общее впечатление потребителей. Большие данные позволяют понять болевые точки клиентов и позволяют компаниям улучшать свои продукты и услуги.
- Будучи точными, большие данные объединяют релевантные данные из нескольких источников, чтобы получить полезную информацию. Почти 43% компаний не имеют необходимых инструментов для фильтрации нерелевантных данных, что в конечном итоге обходится им в миллионы долларов, чтобы выделить полезные данные из большого количества. Инструменты больших данных могут помочь уменьшить это, сэкономив вам время и деньги.
- Аналитика больших данных может помочь компаниям привлечь больше потенциальных клиентов, что, естественно, приведет к увеличению доходов. Компании используют инструменты аналитики больших данных, чтобы понять, насколько хорошо их продукты / услуги находятся на рынке и как на них реагируют клиенты. Таким образом, они могут лучше понять, куда вложить свое время и деньги.
- Благодаря анализу больших данных вы всегда можете быть на шаг впереди своих конкурентов. Вы можете просмотреть рынок, чтобы узнать, какие рекламные акции и предложения предлагают ваши конкуренты, а затем вы сможете придумать более выгодные предложения для своих клиентов. Кроме того, аналитика больших данных позволяет вам изучать поведение клиентов, понимать их тенденции и предоставлять им очень «персонализированный» опыт.
Одно можно сказать наверняка: разумно и интуитивно используя постоянно развивающиеся технологии в области больших данных, мы определенно сможем получить качественную информацию, которую можно будет использовать для улучшения существующих процессов, а также для открытия и изобретения неизвестного.
