Терабайта информации недостаточно

Большие данные были ключевым словом в индустрии науки о данных, поскольку сейчас различные компании работают над огромными проектами, которые передают и обрабатывают большие наборы данных. Однако большинство специалистов по обработке данных и аналитиков не смогли понять правильного определения больших данных и того, как они работают.

Понятно, что большое количество профессионалов работают в командах и обладают базовыми данными. Поэтому они не обнаружили необходимости критически понимать большие данные в современных терминах и в связи с передовыми технологиями.

Как известно большинству из нас, специалисты по обработке данных пользуются спросом в основных секторах, от здравоохранения, бизнеса, маркетинга и других. Каждый специалист по данным должен быть знаком с техническими терминами в отрасли.

Что такое большие данные?

Держу пари, что от слова «большие данные» ваше первое предположение будет связано с размером или объемом - вы правы. Хотя это немного больше. Под большими данными понимаются большие и сложные наборы данных, которые нельзя курировать, хранить и обрабатывать с помощью широко используемых программ и программного обеспечения для анализа данных. Это разнообразные наборы информации, которые продолжают расти и развиваться быстрыми темпами.

Каждый день создается 2,5 квинтиллиона байтов данных, и только за последние два года было создано 90% мировых данных. Миром управляют данные, и человеческая деятельность увеличивает приток данных через телефоны, серверы и предприятия. Чтобы получить представление о том, сколько информации можно классифицировать как большие данные, наши обычные повседневные физические, технологические и автоматизированные действия являются прекрасными примерами:

Большие данные можно собирать из различных источников, включая приложения социальных сетей, медицинские записи, онлайн-опросы, платформы электронных покупок, персонализацию фильмов и многое другое. По сути, любая информация, собираемая на постоянной основе.

Однако большие данные можно легко разделить на два: структурированные и неструктурированные. Структурированные данные относятся к информации, организованной, обрабатываемой и хранимой организацией в своей базе данных - обычно в различных доступных форматах. С другой стороны, неструктурированные данные - это неорганизованная информация, обычно собираемая от предприятий и источников в социальных сетях - основная цель этого - управлять информацией о потребностях потребителей в режиме реального времени.

Характеристики больших данных

Интернет-магазины - одно из основных мест, где широко используются большие данные. Возьмем, к примеру, Amazon; прогнозирование потребительских тенденций, вариантов выплат и оптимизация цен - важные роли, которые большие данные играют в бизнесе и технологиях. Следовательно, помимо размера, существуют и другие характеристики больших данных, которые определяют их характер и приложения. По мнению экспертов, лучший способ распознать большие данные - это понять три характеристики «V».

Объем

Объем - это наиболее распространенный атрибут больших данных, известный большинству аналитиков. Объем просто означает количество извлекаемой и хранимой информации. Размер данных определяет, будут ли они рассматриваться как большие данные или нет. Журналы веб-сервера, мультимедийные файлы из социальных сетей и потоки кликов постоянно генерируют большие объемы информации. Размер больших данных часто превышает терабайты и петабайты.

Разнообразие

РСУБД (система управления реляционными базами данных) была первой технологией, использовавшейся для эффективного управления данными. Однако развитие разновидностей больших данных (от структурированных до полуструктурированных или неструктурированных) сделало традиционные методы анализа неточными и сложными для работы.

Скорость

Скорость описывает скорость, с которой данные генерируются, обрабатываются и перемещаются в базу данных. Одна важная особенность, которая делает большие данные - большие данные - это быстрый и непрерывный поток наборов больших данных. Большие данные часто обновляются в режиме реального времени, в отличие от обычных «небольших данных», которые обновляются и анализируются еженедельно или ежемесячно.

Окончательная перспектива

Большие данные - это огромные наборы информации, которые собираются в режиме реального времени в больших объемах с молниеносной скоростью. Чтобы получить правильные и точные результаты на основе больших данных, специалисты по обработке данных и аналитики должны хорошо разбираться в представленной информации и иметь опыт работы с ними. Анализ больших данных требует специальных навыков и передовых технологий, предназначенных для обработки больших наборов данных.

Вот некоторые из ключевых инструментов, используемых для анализа больших данных:

  • Hadoop: Помогает в обработке и анализе данных.
  • Таленд: используется для интеграции данных.
  • Сюжет: Специально для визуализации данных.
  • MongoDB: управление часто меняющимися наборами данных.

Ресурсы:

Большие данные: обзор

IBM - Что такое большие данные? - Большой объем данных на предприятии