Introduktion til Big Data
Big Data er, som navnet antyder, noget relateret til data, hvor store indebærer store eller store. Kort sagt henviser Big Data til store mængder data (med hensyn til volumen), der ikke kan fordøjes (behandles) med traditionelle databehandlingsapplikationer på en effektiv måde. Efterhånden som dataene bliver større, bliver de også mere komplekse, og de kræver mere avancerede og robuste matematiske og statistiske teknikker for at få det, vi ønsker af data.
Lad os her prøve at forstå introduktionen til Big Data med et eksempel: Spol tilbage til 1940'erne, ingen computere, ingen mobiltelefoner, intet internet, intet digitalt liv, så ingen data, ikke? Der var godt data, men det var ikke digitalt. Der var ingen internetbank den gang, men der var banker, og banker havde kunder, og kunden foretog transaktioner, der blev registreret, ikke digitalt, men på papirer, regnskab og finansiering og alle blev udført på pen og papirer.
Spol frem til 1990'erne, teknologiske indskud, computere og mobiltelefoner kom på markedet, indtægtsopgørelser og balance, der blev udført på papirer og opbevaret i registre, som havde data fra ca. 500 kunder, blev nu udført på Excel og gemt i drev, der kan gemme mere end tusinder af kundedata. Her i introduktionen til big data lærer vi, at når data steg eksponentielt, udstyrede organisationer sig med mere ildkraft til at håndtere data mere effektivt. På en enkelt dag genereres 2, 5 quintillion byte (2.500.000 Terabyte) data. Det er enormt, ikke? Med avanceret teknologi genererer næsten alle elementer i vores omgivelser i den nærmeste fremtid nogle data. Vi har allerede smarte sko, smarte lys, smarte puder og andre gadgets til rådighed, der genererer data dagligt. Derfor er introduktion til Big Data en af de vitale teknologier, der vil spille en vigtig rolle i udformningen af den fremtidige verden.
Hovedkomponenter i store data
Som vi diskuterede ovenfor i introduktionen til big data, at hvad der er big data, nu går vi videre med de vigtigste komponenter i big data.
-
Maskinelæring
Det er videnskaben at få computere til at lære ting af sig selv. I maskinlæring forventes en computer at bruge algoritmer og statistiske modeller til at udføre specifikke opgaver uden nogen eksplicitte instruktioner. Applikationer til maskinlæring giver resultater baseret på tidligere erfaringer. For eksempel er der i disse dage nogle mobilapplikationer, der giver dig et resume af din økonomi, regninger, vil minde dig om dine regningbetalinger, og du kan også give dig forslag til at gå til nogle spareplaner. Disse funktioner udføres ved at læse dine e-mails og tekstbeskeder.
-
Natural Language Processing (NLP)
Det er en computers evne til at forstå menneskeligt sprog som talt. De mest indlysende eksempler, som folk kan forholde sig til i disse dage, er google home og Amazon Alexa. Begge bruger NLP og andre teknologier for at give os en virtuel assistentoplevelse. NLP er rundt omkring os uden at vi engang er klar over det. Når du skriver en mail, mens du foretager fejl, korrigerer den automatisk sig selv, og i disse dage giver den auto-forslag til udfyldelse af mails og skræmmer os automatisk, når vi prøver at sende en e-mail uden den vedhæftning, som vi refererede til i e-mail-teksten, dette er en del af Natural Language Processing Applications, der kører på backend.
-
Business Intelligence
Business Intelligence (BI) er en metode eller proces, der er teknologi drevet til at få indsigt ved at analysere data og præsentere dem på en sådan måde, at slutbrugerne (normalt ledere på højt niveau) som ledere og virksomhedsledere kan få nogle handlingsmæssige indsigt herfra og træffe informerede forretningsbeslutninger om det.
-
Skyen
Hvis vi går under navnet, skal det beregnes på skyer, det er sandt, lige her snakker vi ikke om rigtige skyer, sky her er en reference til Internettet. Så vi kan definere cloud computing som levering af computertjenester - servere, opbevaring, databaser, netværk, software, analyse, intelligens og mere - over Internettet ("skyen") for at tilbyde hurtigere innovation, fleksible ressourcer og stordriftsfordele .
Egenskaber ved Big Data
I dette emne med Introduktion til Big Data viser vi dig også egenskaberne ved Big Data.
-
Bind:
For at bestemme værdien ud fra data skal størrelsen overvejes, hvilket spiller en afgørende rolle. For at identificere, om en bestemt type data falder ind under introduktionen til Big Data-kategorien, afhænger det også af lydstyrken.
-
Bred vifte:
Variation betyder forskellige typer data i henhold til deres art (struktureret og ustruktureret). Tidligere var de eneste datakilder, der blev overvejet af de fleste af applikationerne, i form af rækker og kolonner, som normalt kom i regneark og databaser. Men i dag kommer data i enhver form, som vi kan forestille os som e-mails, fotos, videoer, lyd og mange flere.
-
Hastighed:
Hastighed som navnet antyder hastigheden ved generering af data. Fra en kilde bestemmer, hvor hurtigt data der kan genereres og hvor hurtigt de kan behandles, bestemmes datapotentialet.
-
variabilitet:
Data kan være varierende, det betyder, at de kan være inkonsekvente, ikke i strømmen, der forstyrrer eller bliver en blokering i håndtering og styring af data på en effektiv måde.
Anvendelser af Big Data
Big Data-analyse bruges på følgende måder
-
Sundhedspleje:
Vi har i disse dage bærbare enheder og sensorer, der giver opdateringer i realtid til en patients sundhedserklæring.
-
Uddannelse:
Den studerendes fremskridt kan spores og forbedres ved korrekt analyse gennem big data-analyse.
-
Vejr:
Vejrsensorer og satellitter, der er implementeret over hele kloden, indsamler data enorme mængder og bruger disse data til at overvåge vejr og miljøforhold og også forudsige eller forudsige vejrforholdene for de kommende dage.
Fordele og ulemper ved Big Data
Da vi nu har undersøgt introduktionen til big data, skal vi forstå fordelene og ulemperne ved Big Data er som følger :
|
Fordele | Ulemper |
| Bedre beslutningstagning | Datakvalitet: Datakvaliteten skal være god og arrangeret for at gå videre med big data-analyse. |
| Øget produktivitet | Hardwarebehov: Opbevaringsplads, der skal være der for at huse dataene, netværksbåndbredde for at overføre dem til og fra analysesystemer, er alle dyre at købe og vedligeholde Big Data-miljøet. |
| Reducer omkostningerne | Risici for cybersikkerhed: Opbevaring af følsomme og store mængder data kan gøre virksomheder til et mere attraktivt mål for cyberattackers, som kan bruge dataene til løsepenge eller andre uretmæssige formål. |
| Forbedret kundeservice | Hikke ved at integrere med ældre systemer: Mange gamle virksomheder, der har været i forretning i lang tid, har gemt data i forskellige applikationer og systemer i forskellige arkitekturer og miljøer. Dette skaber problemer med at integrere forældede datakilder og flytte data, hvilket yderligere øger tiden og udgiften ved at arbejde med big data. |
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til Introduktion til Big Data. Her har vi drøftet Introduktion til Big Data med hovedkomponenter, egenskaber, fordele og ulemper ved big data. Du kan også se på følgende artikler:
- Big Data Analytics-software
- Data Scientist vs Big Data
- Big Data Analytics-job