Introducere în Big Data
Big Data, după cum sugerează și numele, este ceva legat de date, unde mare implică mari sau uriașe. Mai simplu, Big Data se referă la cantități mari de date (în termeni de volum) care nu pot fi digerate (procesate) cu aplicații tradiționale de prelucrare a datelor într-un mod eficient. Pe măsură ce datele devin mai mari, acestea devin și mai complexe și necesită tehnici matematice și statistice mai avansate și robuste pentru a obține ceea ce ne dorim de la date.
Aici, haideți să încercăm să înțelegem Introducerea datelor mari, cu un exemplu, Răscurcați în 1940, fără computere, fără telefoane mobile, fără internet, fără viață digitală, deci fără date, nu? Ei bine, existau date, dar nu erau digitale. Nu existau internet banking în acea perioadă, dar existau bănci, iar băncile aveau clienți, iar clientul făcea tranzacții care erau înregistrate, nu digital, ci pe hârtii, contabilitate și finanțe și toate erau făcute pe pix și pe hârtie.
Înainte de anii '90, tehnologiile au intrat, computerele și telefoanele mobile au intrat pe piață, situațiile de venit și bilanțurile care au fost făcute pe hârtii și stocate în registre care aveau date de aproximativ 500 de clienți, acum erau făcute pe Excel și salvate în unități care poate stoca mai mult de mii de date ale clienților. Aici, în introducerea datelor mari, vom învăța că, pe măsură ce datele creșteu exponențial, organizațiile s-au dotat cu mai multă putere de foc pentru a gestiona mai eficient datele. Acum, într-o singură zi, se generează 2, 5 bytes de cvintilete (2.500.000 Terabytes) de date. E imens, nu? Odată cu avansarea tehnologiei, în viitorul apropiat, aproape fiecare articol din jurul nostru va genera unele date. Avem deja la dispoziție încălțăminte inteligentă, lumini inteligente, perne inteligente și alte dispozitive care generează date zilnic. Prin urmare, Introducerea Big Data este una dintre tehnologiile vitale care vor juca un rol major în conturarea lumii viitoare.
Principalele componente ale datelor mari
Așa cum am discutat mai sus în introducerea datelor mari despre ceea ce este datele mari, acum mergem înainte cu principalele componente ale datelor mari.
-
Învățare automată
Este știința de a face computerele să învețe lucruri singure. În învățarea automată, un computer trebuie să folosească algoritmi și modele statistice pentru a îndeplini sarcini specifice fără instrucțiuni explicite. Aplicațiile de învățare automată oferă rezultate bazate pe experiența trecută. De exemplu, în aceste zile există câteva aplicații mobile care vă vor oferi un rezumat al finanțelor, facturilor, vă vor aduce aminte cu privire la plățile de factură și, de asemenea, vă pot oferi sugestii pentru a merge la câteva planuri de economisire. Aceste funcții sunt realizate citind e-mailurile și mesajele text.
-
Prelucrarea limbajului natural (PNL)
Este capacitatea unui computer de a înțelege limbajul uman ca vorbit. Cele mai evidente exemple pe care oamenii le pot lega în aceste zile sunt Google Home și Amazon Alexa. Ambele folosesc NLP și alte tehnologii pentru a ne oferi o experiență de asistent virtual. NLP este în jurul nostru, fără ca noi să ne dăm seama niciodată. Atunci când scrieți un e-mail, în timp ce faceți greșeli, se corectează automat și în aceste zile oferă sugestii automate pentru completarea e-mailurilor și ne intimidează automat atunci când încercăm să trimitem un e-mail fără atașamentul la care am făcut referire în textul e-mailului, aceasta face parte din aplicațiile de prelucrare a limbajului natural care se execută în backend.
-
Informații de afaceri
Business Intelligence (BI) este o metodă sau un proces care este condus de tehnologie pentru a obține informații prin analizarea datelor și prezentarea lor într-un mod în care utilizatorii finali (de obicei, executivi la nivel înalt), cum ar fi managerii și liderii corporativi, pot obține unele informații acționabile din aceasta și ia decizii de afaceri informate cu privire la aceasta.
-
Cloud Computing
Dacă mergem după nume, ar trebui să se facă calculul pe nori, ei bine, este adevărat, tocmai aici nu vorbim despre nori reali, aici este o referință pentru internet. Deci putem defini cloud computing ca furnizarea de servicii de calcul - servere, stocare, baze de date, rețele, software, analitice, informații și multe altele - pe Internet („cloud”) pentru a oferi o inovație mai rapidă, resurse flexibile și economii de scară. .
Caracteristicile datelor mari
În acest subiect de Introducere la Big Data, vă arătăm, de asemenea, caracteristicile Big Data.
-
Volum:
Pentru a determina valoarea din date, trebuie luată în considerare dimensiunea, ceea ce joacă un rol crucial. De asemenea, pentru a identifica dacă un anumit tip de date intră sub introducerea sau nu în categoria Big Data, depinde de volum.
-
Varietate:
Varietate înseamnă diferite tipuri de date în funcție de natura lor (structurată și nestructurată). Anterior, singurele surse de date luate în considerare de majoritatea aplicațiilor erau sub formă de rânduri și coloane care veneau de obicei în foi de calcul și baze de date. Însă în zilele noastre, datele vin în orice formă pe care ne putem imagina ca e-mail-uri, fotografii, videoclipuri, audio și multe altele.
-
Viteză:
Viteza ca numele sugerează viteza de generare a datelor. Dintr-o sursă, cât de rapid pot fi generate și cât de rapid pot fi procesate, determină potențialul datelor.
-
Variabilitate:
Datele pot fi variabile, înseamnă că pot fi inconsistente, nu în flux, care interferează sau devin un blocaj în gestionarea și gestionarea datelor într-un mod eficient.
Aplicații de date mari
Analiza Big Data este utilizată în următoarele moduri
-
Sănătate:
Dispunem de aceste dispozitive și senzori purtabili în aceste zile care oferă actualizări în timp real la declarația de sănătate a unui pacient.
-
Educaţie:
Progresele unui student pot fi urmărite și îmbunătățite prin analize adecvate prin analiza datelor mari.
-
Vreme:
Senzorii și sateliții meteo, care au fost dislocați pe tot globul, colectează date cantități uriașe și folosesc aceste date pentru a monitoriza condițiile meteorologice și de mediu și, de asemenea, prezice sau prognozează condițiile meteorologice pentru următoarele zile.
Avantajele și dezavantajele datelor mari
Așa cum am studiat introducerea datelor mari acum, vom înțelege Avantajele și dezavantajele Big Data sunt următoarele :
|
avantaje | Dezavantaje |
| O mai bună luare a deciziilor | Calitatea datelor: calitatea datelor trebuie să fie bună și pregătită pentru a continua cu analiza datelor mari. |
| Productivitate crescuta | Nevoile de hardware: spațiul de stocare care trebuie să fie acolo pentru adăpostirea datelor, lățimea de bandă a rețelei pentru a le transfera către și din sistemele de analiză, sunt costisitoare pentru achiziționarea și întreținerea mediului Big Data. |
| Reduce costurile | Riscurile de securitate cibernetică: Stocarea unor cantități mari de date sensibile și mari, pot face companiile o țintă mai atractivă pentru cyberattackers, care pot utiliza datele pentru răscumpărare sau alte scopuri greșite. |
| Serviciu îmbunătățit pentru clienți | Suficienți în integrarea cu sisteme moștenite: Multe întreprinderi vechi care lucrează de mult timp au stocat date în diferite aplicații și sisteme în diferite arhitecturi și medii. Acest lucru creează probleme în integrarea surselor de date depășite și a mișcării datelor, ceea ce adaugă în plus timpului și cheltuielilor de lucru cu date mari. |
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid de introducere în date mari. Aici am discutat Introducerea datelor mari cu principalele componente, caracteristici, avantaje și dezavantaje ale datelor mari. De asemenea, puteți consulta următoarele articole:
- Software de analiză de date mari
- Data Scientist vs Big Data
- Locuri de muncă pentru analizele de date mari