Введение в большие данные

Большие данные, как следует из названия, связаны с данными, где большие подразумевают большие или огромные. Проще говоря, большие данные относятся к большим объемам данных (с точки зрения объема), которые не могут быть эффективно обработаны (обработаны) традиционными приложениями обработки данных. По мере того как данные становятся больше, они также становятся более сложными, и для получения того, что мы хотим получить от данных, требуются более совершенные и надежные математические и статистические методы.

Здесь мы попытаемся понять введение в большие данные на примере «Перемотка назад к 1940-м годам»: ни компьютеров, ни сотовых телефонов, ни Интернета, ни цифровой жизни, так что нет данных, верно? Ну, были данные, но они не были цифровыми. В то время не было интернет-банкинга, но были банки, и у банков были клиенты, и клиенты совершали транзакции, которые регистрировались не в цифровой форме, а на бумагах, бухгалтерском учете и финансах, и все они были сделаны ручкой и бумагами.

Вскоре в 1990-е годы появились технологии, появились компьютеры и сотовые телефоны, отчеты о доходах и балансовые отчеты, которые были сделаны на бумажных носителях и сохранены в регистрах, в которых были данные о 500 клиентах, теперь делаются в Excel и сохраняются в дисках, которые может хранить более тысячи данных клиентов. Здесь, во введении к большим данным, мы узнаем, что по мере экспоненциального роста данных организации обладали большей огневой мощью для более эффективной обработки данных. Теперь за один день генерируется 2, 5 квинтиллионных байта (2 500 000 терабайт) данных. Это огромный, правда? С развитием технологий, в ближайшем будущем, почти каждый элемент в нашем окружении будет генерировать некоторые данные. У нас уже есть умная обувь, умные фонари, умные подушки и другие гаджеты, которые ежедневно генерируют данные. Поэтому введение в большие данные является одной из жизненно важных технологий, которые будут играть важную роль в формировании будущего мира.

Основные компоненты больших данных

Как мы уже говорили во введении к большим данным, что такое большие данные, теперь мы продолжим работу с основными компонентами больших данных.

  • Машинное обучение

Это наука, заставляющая компьютеры учить вещи самостоятельно. В машинном обучении компьютер должен использовать алгоритмы и статистические модели для выполнения конкретных задач без каких-либо явных инструкций. Приложения машинного обучения обеспечивают результаты, основанные на прошлом опыте. Например, в наши дни есть несколько мобильных приложений, которые предоставят вам сводку ваших финансов, счетов, напомнят вам о ваших платежах по счетам, а также могут дать вам рекомендации по некоторым сберегательным планам. Эти функции выполняются путем чтения ваших электронных писем и текстовых сообщений.

  • Обработка естественного языка (НЛП)

Это способность компьютера понимать человеческий язык, на котором говорят. Наиболее очевидные примеры, которые люди могут касаться в наши дни, - это Google Home и Amazon Alexa. Оба используют НЛП и другие технологии, чтобы дать нам опыт виртуального помощника. НЛП вокруг нас без нас, даже не осознавая этого. При написании письма, при совершении каких-либо ошибок, оно автоматически исправляет себя, и в настоящее время оно автоматически предлагает подсказки для заполнения писем и автоматически запугивает нас, когда мы пытаемся отправить электронное письмо без вложения, на которое мы ссылались в тексте письма, это часть приложений обработки естественного языка, которые работают на сервере.

  • Бизнес-аналитика

Business Intelligence (BI) - это метод или процесс, основанный на технологиях, позволяющих получать информацию путем анализа данных и представления их таким образом, чтобы конечные пользователи (обычно высокопоставленные руководители), такие как менеджеры и корпоративные лидеры, могли извлечь из них некоторые действенные идеи и принимать обоснованные деловые решения по этому вопросу.

  • Облачные вычисления

Если мы пойдем по названию, то вычисления должны быть выполнены на облаках, ну, это правда, просто здесь мы не говорим о реальных облаках, облако здесь является ссылкой на Интернет. Таким образом, мы можем определить облачные вычисления как предоставление вычислительных услуг - серверов, хранилищ, баз данных, сетей, программного обеспечения, аналитики, аналитики и многого другого - через Интернет («облако»), чтобы предлагать более быстрые инновации, гибкие ресурсы и эффект масштаба.,

Характеристики больших данных

В этой теме «Введение в большие данные» мы также покажем вам характеристики больших данных.

  • Объем:

Чтобы определить значение на основе данных, необходимо учитывать размер, который играет решающую роль. Кроме того, чтобы определить, подпадает ли тот или иной тип данных под категорию «Большие данные» или нет, зависит от объема.

  • Разнообразие:

Разнообразие означает разные типы данных в зависимости от их характера (структурированные и неструктурированные). Ранее единственные источники данных, рассматриваемые большинством приложений, были в виде строк и столбцов, которые обычно поступали в электронные таблицы и базы данных. Но в настоящее время данные поступают в любой форме, которую мы можем себе представить, например, электронные письма, фотографии, видео, аудио и многое другое.

  • Скорость:

Скорость как название предполагает скорость генерации данных. Исходя из того, насколько быстро могут быть сгенерированы данные и как быстро они могут быть обработаны, определяется потенциал данных.

  • Изменчивость:

Данные могут быть переменными, что означает, что они могут быть непоследовательными, а не в потоке, которые мешают или становятся препятствием для эффективной обработки и управления данными.

Приложения больших данных

Аналитика больших данных используется следующими способами

  • Здравоохранение:

В наши дни у нас есть носимые устройства и датчики, которые в режиме реального времени предоставляют обновленную информацию о состоянии здоровья пациента.

  • Образование:

Прогресс студента можно отслеживать и улучшать путем надлежащего анализа с помощью анализа больших данных.

  • Погода:

Погодные датчики и спутники, которые были развернуты по всему миру, собирают огромные объемы данных и используют эти данные для мониторинга погоды и условий окружающей среды, а также для прогнозирования или прогнозирования погодных условий на ближайшие несколько дней.

Преимущества и недостатки больших данных

Изучив введение в большие данные, мы поймем, что преимущества и недостатки больших данных заключаются в следующем :

преимущества

 Недостатки
Лучшее принятие решенийКачество данных: качество данных должно быть хорошим и организованным для анализа больших данных.
Увеличение производительностиПотребности в оборудовании: пространство для хранения данных, необходимое для размещения данных, пропускная способность сети для их передачи в аналитические системы и обратно, - все это дорого для приобретения и обслуживания среды больших данных.
Уменьшить расходыРиски кибербезопасности: хранение конфиденциальных и больших объемов данных может сделать компании более привлекательной целью для злоумышленников, которые могут использовать эти данные для выкупа или других неправомерных целей.
Улучшенное обслуживание клиентовОшибки в интеграции с унаследованными системами. Многие старые предприятия, которые давно работают в бизнесе, хранили данные в разных приложениях и системах в разных архитектурах и средах. Это создает проблемы при интеграции устаревших источников данных и перемещении данных, что дополнительно увеличивает время и затраты на работу с большими данными.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство по введению в большие данные. Здесь мы обсудили введение в большие данные с основными компонентами, характеристиками, преимуществами и недостатками больших данных. Вы также можете посмотреть на следующие статьи:

  1. Big Data Analytics Software
  2. Data Scientist vs Big Data
  3. Аналитика больших данных

Категория:

Большое количество данных