Big Data er summen om teknologiske scener i disse dage. Ligesom skyen, AI og maskinindlæring er konceptet ret vanskeligt at forklare.

Lidt underligt, så mange konspirationsteoretikere har en feltdag. De underviser nu deres forstyrrende versioner til den nysgerrige offentlighed. For det første er der ingen forbindelse mellem dette koncept og verdensdominans. Du kan hvile let nu.

Så hvad betyder store data?

Det betyder en massiv mængde data . Men det stopper ikke der. Det omfatter også at studere denne enorme mængde data med det formål at opdage et mønster i det. Det er en omkostningseffektiv og kompliceret måde at behandle information på for at finde nyttige indsigter.

Hvor mange data gemmes i dag?

I dag er den anslåede mængde data online omkring 2, 7 zettabytes. For at sætte tingene i perspektiv er en Zettabyte lig med en milliard terabyte!

Trenden går ikke langsomt ned. Undersøgelser viser, at Facebook-servere modtager 500 terabyte dagligt. Desuden sender vi omkring 290 milliarder e-mails hver dag. Vi forventer, at vi i 2020 producerer 44 gange flere data, end vi gjorde i 2009!

Ovenstående statistikker er spændende. Mængden af ​​data, vi producerer om to dage, svarer til det beløb, vi genererede fra starten af ​​tiden frem til 2003.

Den mængde data vi har i dag er et direkte resultat af opfindelsen af ​​computeren og internettet. Oplysningerne, der uploades til sociale medier platforme, fora, virksomheder mv er alle en del af dette koncept.

Karakteristik af store data

Store data har fem karakteristika, der beskriver dets brug og filosofi:

  1. Lydstyrke - Selvom størrelsen af ​​dataene er en betydelig mængde, kan du ikke referere til det som store data. Volumen er det primære kendetegn ved konceptet.
  2. Variety - Denne attribut adresserer arten og typen af ​​data computere vil analysere.
  3. Hastighed - store data er altid tilgængelige i realtid, hvilket betyder, at selv når du analyserer betydelige datasæt, kan du stadig få adgang til dataene.
  4. Variabilitet - Datasætets konsistens bestemmer i hvilket omfang dataene stemmer overens med dette koncept.
  5. Veracity - Veracity er kvaliteten af ​​de data, der anvendes til analyse. Kun kvalitetsdata kan producere kvalitetskrav og mønstre. Ellers er det spild af tid.

Studerer store data

Analysering af en sådan stor mængde data er meget kompliceret. Hver dag skriver programmører nyere algoritmer til at behandle massive datasæt. Dette kompleksitetsniveau betyder også, at en masse kompliceret hardware skal deltage i processen.

Men for enkelhedens skyld er der her tale om et højt niveau af de involverede processer.

1. Indfangning af dataene

Det første skridt er at fange dataene. Du kan kun vokse dit databibliotek, hvis du har et middel til at hente data. Brug en sofistikeret algoritme til at finde de data, der er nødvendige for at udfylde dit databibliotek.

2. Kuration

Systemet kuraterer de indfangede data og sorterer dem i mindre enheder. En algoritme er også ansvarlig for denne proces. Årsagen til denne sortering er at muliggøre forenkling i det senere trin af processen.

3. Indeksering af dataene - Gør det muligt at søge data

På grund af datastrømmens hastighed organiserer datalogikere datasæt i et søgbart bibliotek. Systemet organiserer og indekserer alt. På den måde kan alle se igennem det og trække op information - i realtid.

4. Opbevaring

Mens alle ovenstående processer foregår, gemmer systemet samtidig data. Men fordi det stadig er rå og uberørt, gemmes data kun midlertidigt. Indeksering og opbevaring sker samtidigt. Så når som helst, ved algoritmen i kontrol, hvor man finder et datasæt.

5. Analyse af dataene

I dette stadium foregår der en masse ting under infrastrukturens hætte. Masser af algoritmer kører, og computerprocessorer opvarmer. Systemet undersøger de lagrede datasæt og analyserer mønstrene.

6. Deling og overførsel

Her gør systemet det analyserede datasæt delbart og overførbart. Denne nye data genereret er også stadig parat til at gå igennem hele processen igen.

7. Visualisering

De mønstre opdaget i analysen af ​​dataene skaber visuelle beskrivelser ved hjælp af en algoritme. Disse illustrationer viser forholdet mellem forskellige datasæt og datatyper. Det giver også mønstre og afledninger.

8. Oplysninger om beskyttelse af personlige oplysninger

Alle processerne ovenfor er dyre. De er også fortrolige og må ikke lække ud af det pågældende firma. Informationslivets fred er den endelige proces i dette koncept.

Indse, at mens systemet serialiserer hele processen, sker det hele samtidig i det virkelige liv. En masse processorer kan håndtere et sæt operationer, mens andre imødekommer andre sæt.

Fordele ved store data

Mange virksomheder investerer stort i denne teknologi. Af en god grund også. Fordelene ved at implementere dette koncept i forretningsstrategi berettiger investeringen.

  1. Sparer penge : Implementering af konceptet hjælper virksomheder med at studere de mest omkostningseffektive måder at gøre forretninger på.
  2. Sparer tid : At udvikle mere enkle metoder ved at analysere store mængder data om en proces sparer tid.
  3. Forstå din konkurrence : Implementering af det store datakoncept hjælper virksomheder med at forblive foran deres konkurrence samt øge deres overskud.
  4. Udvikle nye og bedre produkter : På grund af det store antal data, der undersøges, er dine chancer for en ny produktide stor.
  5. Forstå forbrugeren eller markedet : Det er ikke usandsynligt, at systemet undersøger forbrugernes adfærd og udvikler et mønster.

Fælles faldgruber, du bør vide

Ja, Big Data kan hjælpe med at gøre dit arbejde til en leg, nemmere og rentabel. Men det er ikke alle roser uden torner. Brugere har stødt på nogle af de faldgruber anført nedenfor:

  • Dette koncept giver ikke mulighed for at skræddersy forespørgselsløsninger.
  • At omdanne dine indsamlede data til nyttige indsigter kan være besværlige og komplekse.
  • Dataanalyse kan vildlede dig.
  • Store data kræver hastigheden for dataudlevering for at holde op med nøjagtige opdateringer. Hvis din hastighed i realtid dataudlevering ikke er hurtig nok, vil din analyse være falsk eller ringere i kvalitet. Og nogle gange er data slet ikke tilgængelige.
  • Høje overheadomkostninger.

Afslutter

Big Data er et komplekst emne og vil kræve intensiv forskning og måske nogle virkelige erfaringer til at forstå det fuldt ud. Men med denne artikel er du på den rigtige vej. Fordelene er vidtrækkende, og fremgangen går ikke langsomt hurtigt ned. Hvis du er en virksomhed, der søger innovative løsninger, vil du gerne hoppe på denne bandwagon nu!