Мир становится пространством данных, в котором каждый день генерируется все больше и больше данных. По данным одного исследования, каждый день пользователи загружают 55 миллионов изображений, 340 миллионов твитов и 1 миллиард документов, что в общей сложности составляет 2,5 квинтиллиона данных. Да, вы правильно прочитали!
Теперь вопрос в том, как нам управлять таким большим количеством данных, когда традиционные приложения для обработки данных не подходят для этого. Постоянно усиливающееся создание данных привело к появлению нового метода, который мы называем Большие данные. Это просто новый метод хранения, управления и совместного использования большого количества ценных данных. Большие данные получили распространение в начале 2000-х годов, однако в нынешнем сценарии их значение стремительно растет. Для непосвященных: он включает в себя три параметра V: Объем, Скорость и Разнообразие.
- Объем. : Данные собираются из нескольких источников, таких как бизнес-операции, социальные сети, межмашинные данные и другие источники. Вместе это превращается в огромный сбор данных, которым управляют с помощью новых технологий, таких как Hadoop. Это программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое позволяет обрабатывать большой набор данных в распределенной вычислительной среде. Другими словами, Hadoop позволяет легко хранить и управлять огромным количеством данных за короткое время.
- Скорость: Это скорость, с которой данные принимаются/собираются и обрабатываются. на. В Search Cloud Computing говорится: «Каждый проект по анализу больших данных будет принимать, сопоставлять и анализировать источники данных, а затем выдавать ответ или результат на основе всеобъемлющего запроса. Это означает, что люди-аналитики должны иметь детальное понимание имеющихся данных и иметь некоторое представление о том, какой ответ они ищут». Отныне он поддерживает анализ данных практически в реальном времени и в режиме реального времени для соответствующей потоковой передачи данных.
- Разнообразие: Данные, как правило, представлены в различных формах, таких как структурированные и неструктурированные данные, которые дополнительно включают числовые данные в традиционные базы данных и документы, электронные письма, аудио, видео, финансовые транзакции и данные биржевых котировок соответственно. Хотя структурированные данные не требуют каких-либо предварительных условий для обработки, неструктурированные данные требуют этого. Для обработки требуется симметричное структурирование.
Эти V соответствуют традиционному определению больших данных. Однако современные исследования добавили к этому дополнительные V, а именно:
- Достоверность: Ver Актуальность данных относится к значимости данных. Другими словами, предвзятости, шум и аномалии в данных. Хотя значения данных подвергаются бомбардировке, не все из них имеют значение. Данные должны фильтроваться на этапе накопления и анализа для дальнейшей потоковой передачи. Очевидно, что для анализа данных требуется конкретная команда и партнеры, а также гарантия того, что обрабатывается только ценная информация, а неважная игнорируется.
- Достоверность: Достоверность данных — еще один аспект больших данных. Подобно достоверности данных, достоверность также играет решающую роль. Это относится к правильности и точности данных для предполагаемого использования. После фильтрации они подвергаются дальнейшему анализу и обработке.
- Изменчивость: Изменчивость больших данных означает достоверность данных с точки зрения времени и полезности. Этот аспект включает в себя такие варианты, как срок действия данных и срок их хранения.
- Изменчивость: Изменчивость относится к данным, значение которых постоянно меняется. меняется. Чаще всего это происходит с данными, которые появляются в определенное время, например, с тенденциями в социальных сетях или информацией, относящейся к определенному периоду времени. Данные такого рода анализируются и обрабатываются с учетом их важности.
Как большие данные изменили ситуацию с течением времени и их влияние
Постоянно увеличивающийся объем сбора данных делает для организаций обязательным внедрение технологии больших данных. В настоящее время большие данные привели к определенным конкретным изменениям. По-видимому, мы также называем эти изменения временем и веком технологий.
- Социальные сети/СМИ: Социальные сети через несколько своих сред стали мейнстримом. в настоящее время. Миллиарды людей используют социальные сети, чтобы общаться с людьми повсюду, распространять информацию о бизнесе, рекламе, обменах и т. д. Отныне через социальные сети и их сети генерируются огромные данные, которые являются проявлением больших данных.
- Источник данных – публичные/открытые данные: Многие частные и государственные организации предоставили пользователям доступ к большому объему данных для чтения или использования, в отличие от предыдущих случаев. Чаще всего эта информация дополняется региональными и национальными данными, данными об экономической деятельности, информацией о государственных услугах, демографических или экологических явлениях, инфомобильности и транспорте.
- Интернет вещей. Каждый продукт и элемент времени включает в себя мини- развитие электроники и возможности всепроникающего, мобильного и «повсеместного» подключения, что приводит к цифровому управлению вещами. Например, автомобили и другие товары домашнего обихода в некотором роде сосредоточены на Интернете и технологиях. Далее в журнале Ingenium Magazine говорится: «Каждая часть нашей окружающей среды может быть «обогащена» для сбора данных и информации о природных явлениях (например, оползнях, климатических изменениях, природных явлениях), как поведенческих, так и социальных явлениях (таких как дорожное движение, потоки людей в городских регионах). , уровни безопасности и общественный мониторинг). Любая сфера современного мира может быть оцифрована и, как таковая, стать практически неограниченным источником данных и информации».
- Интернет, Интернет, электронная коммерция и приложения : Информация, созданная сегодня, более конкретно доступна в Интернете или в постоянно растущих приложениях. При формировании больших данных нельзя игнорировать Интернет/сеть, электронную коммерцию и приложения. Это области, от которых обычно зависят пользователи, когда дело доходит до использования данных.
Влияние больших данных
Поскольку большие данные меняют сценарий, некоторые отрасли оказали серьезное влияние на их. Некоторые из этих воздействий перечислены ниже в зависимости от отрасли.
- Влияние на маркетинг: Когда дело касается маркетинга, большие данные помогают лучше привлекать потребителей, их удержание. и лояльность, а также обеспечить оптимальные результаты/эффективность маркетинговых стратегий. Не будет преувеличением сказать, что большие данные изменили маркетинговый сценарий изнутри.
/p>
Источник изображения: forbes.com
- Влияние на бизнес: Кристина Рот, генеральный директор и основатель Matisia Consultants, говорит: «Благодаря большим данным предприятия могут научиться совершенствоваться быстрее, лучше и с меньшими затратами, извлекая уроки из каждого проекта улучшения и включение их в следующий проект». Кроме того, это помогло организации обеспечить безопасность и надежность своих данных. Одно из исследований выявило следующие аспекты.
- 64% ИТ-компаний активно инвестируют в большие данные.
- 69% респондентов «подтвердили, что большие данные имеют решающее значение и имеют высокий приоритет».
- 75% из ИТ-директора отметили, что большие объемы положительно повлияли на их производительность и общую эффективность.
- 70% участников отметили, что их предприятия увидели положительное влияние благодаря инвестициям в большие данные.
- Влияние на социальные сети iety: Помимо всего прочего, большие данные также повлияли на повседневную жизнь и общество. Для большей ясности мы можем наблюдать новые технологии, которые облегчают жизнь с помощью интеллекта, например, беспилотные автомобили, управляемые с помощью интеллектуальных технологий. В ближайшем будущем проблемы будут решены еще до того, как они всплывут на поверхность. Интеллектуальные приложения и гаджеты также могут заменить существующие.
Помимо всего этого, большие данные также оказывают огромное влияние на медицину и маркетинг в социальных сетях. , реклама, другие аспекты экономики.
Также читайте: 13 коммерческих инструментов извлечения данных из больших данных.
Будущие перспективы больших данных
При всем этом в ближайшем будущем все больше и больше компаний будут использовать большие данные. Кроме того, исследователи также определили различные перспективы больших данных в будущем. Вот некоторые из них:
- Переход от оперативного к аналитическому: Хотя существующие технологии помогли операциям потоковой передачи данных, будущие будут более склонны к анализу данные по доменам, которые они собирают. Другими словами, потоковая передача в реальном времени станет будущим аспектом больших данных.
- Конфиденциальность станет проблемой: Когда рост данных будет постоянно ускоряться без остановки конфиденциальность станет проблемой для этой многообещающей техники. В большей степени это произойдет в таких отраслях, как банковское дело, социальные сети и т. д., где информация о пользователях необходима и играет решающую роль.
- Компании увидят в этом огромную выгоду: Как обсуждалось выше, предприятия получают выгоду от больших данных. В будущем этого будет еще больше. Ключевыми преимуществами станут улучшенная оптимизация и производительность. В частности, ожидается, что предприятия увидят 430 миллиардов долларов в качестве повышения производительности.
Если и существует какая-либо крупная технология, которую мы сейчас рассматриваем, то не может быть ничего другого, кроме больших данных, которые все готово для сбора огромных объемов создаваемых данных. С учетом вышесказанного, большие данные со временем станут лучше и изменят мир к лучшему.
Читать: 0
