Johdanto suuriin tietoihin
Big Data, kuten nimestä voi päätellä, liittyy dataan, jos iso tarkoittaa suurta tai valtavaa. Yksinkertaisesti sanottuna, Big Data viittaa suuriin tietomääriin (määränä), joita ei voida sulauttaa (käsitellä) perinteisillä tietojenkäsittelysovelluksilla tehokkaalla tavalla. Datan kasvaessa se muuttuu myös monimutkaisemmaksi ja vaatii kehittyneempiä ja vankempia matemaattisia ja tilastollisia tekniikoita saadaksemme siitä, mitä haluamme datasta.
Yrittäkäämme tässä ymmärtää johdanto suuriin tietoihin esimerkillä, taaksepäin 1940-luvulle, ei tietokoneita, matkapuhelimia, Internetiä, ei digitaalista elämää, joten ei tietoja, eikö? No, tietoja oli, mutta se ei ollut digitaalista. Tuolloin ei ollut Internet-pankkitoimintaa, mutta oli pankkeja, ja pankeilla oli asiakkaita, ja asiakas teki liiketoimia, jotka kirjattiin, ei digitaalisesti, vaan papereihin, kirjanpitoon ja rahoitukseen ja jotka kaikki tehtiin kynällä ja papereilla.
Nopeasti eteenpäin 1990-luvulle, teknologiapotkut, tietokoneet ja matkapuhelimet tulivat markkinoille, tuloslaskelmat ja taseet, jotka tehtiin papereilla ja tallennettiin rekistereihin, joissa oli noin 500 asiakasta koskevia tietoja, tehtiin nyt Excelillä ja tallennettiin asemiin, jotka voi tallentaa yli tuhansia asiakkaita koskevia tietoja. Täällä suurten tietojen johdannossa opitaan, että datan lisääntyessä räjähdysmäisesti organisaatiot varustivat itsensä enemmän tulivoimaa käsittelemään tietoja tehokkaammin. Nyt, yhtenä päivänä, muodostuu 2, 5 kvintillin tavua (2 500 000 teratavua) dataa. Se on valtava, eikö? Edistyksellisellä tekniikalla lähitulevaisuudessa melkein jokainen esine ympäröivässä ympäristössä tuottaa joitain tietoja. Meillä on jo saatavilla älykkäitä kenkiä, älykkäitä valoja, älykkäitä tyynyjä ja muita laitteita, jotka tuottavat tietoa päivittäin. Siksi johdanto suuriin tietoihin on yksi elintärkeistä tekniikoista, joilla on merkittävä rooli tulevaisuuden maailman muotoilussa.
Suurien tietojen pääkomponentit
Kuten keskustelimme edellä suurten tietojen johdannossa, mikä on suurta dataa, siirrymme eteenpäin suurten tietojen pääkomponenteihin.
-
Koneoppiminen
Se on tiede, jonka avulla tietokoneet oppivat tavaraa itse. Koneoppimisessa tietokoneen odotetaan käyttävän algoritmeja ja tilastollisia malleja suorittamaan tiettyjä tehtäviä ilman nimenomaisia ohjeita. Koneoppimissovellukset tarjoavat aikaisempaan kokemukseen perustuvia tuloksia. Nykyään esimerkiksi on olemassa joitain mobiilisovelluksia, jotka antavat sinulle yhteenvedon taloustasi, laskuistasi, muistuttavat sinua laskusi maksuista ja voivat myös antaa sinulle ehdotuksia säästösuunnitelmien toteuttamiseksi. Nämä toiminnot suoritetaan lukemalla sähköpostiviestisi ja tekstiviestisi.
-
Luonnollinen kielenkäsittely (NLP)
Se on tietokoneen kyky ymmärtää ihmisen kieli puhutuna. Ilmeisin esimerkki ihmisistä voi liittyä näihin päiviin on google home ja Amazon Alexa. Molemmat käyttävät NLP: tä ja muuta tekniikkaa antamaan meille virtuaaliassistentin kokemuksen. NLP on ympärillämme ilman, että edes ymmärrämme sitä. Kun kirjoitat postia tekeessään virheitä, se korjaa itsensä automaattisesti ja antaa nykyään auto-ehdotuksia sähköpostien täyttämistä varten ja pelottelee meitä automaattisesti, kun yritämme lähettää sähköpostia ilman liitettä, johon viittasimme sähköpostin tekstissä, tämä on osa luonnollisen kielen prosessointisovelluksia, jotka ovat käynnissä taustalla.
-
Bisnesvaisto
Business Intelligence (BI) on menetelmä tai prosessi, joka perustuu teknologiaan, jotta saadaan käsityksiä analysoimalla tietoja ja esittämällä niitä siten, että loppukäyttäjät (yleensä korkean tason johtajat), kuten esimiehet ja yritysjohtajat, saavat siitä joitain toimivia näkemyksiä ja tehdä tietoisia yrityspäätöksiä siitä.
-
Pilvilaskenta
Jos me menemme nimellä, sen pitäisi olla laskenta pilvissä, ja se on totta, täällä emme puhu oikeista pilvistä, pilvi tässä on viittaus Internetiin. Joten voimme määritellä pilvipalvelun laskentapalvelujen - palvelimet, tallennustila, tietokannat, verkottuminen, ohjelmistot, analytiikka, älykkyys ja muut - toimituksiksi Internetin (”pilvi”) kautta nopeampien innovaatioiden, joustavien resurssien ja mittakaavaetujen tarjoamiseksi .
Big Data -ominaisuudet
Tässä Big Data Johdanto -kohdassa esitellään myös isodatan ominaisuudet.
-
Volume:
Tietojen arvon määrittämiseksi on otettava huomioon koko, jolla on ratkaiseva merkitys. Määrästä riippuu myös, jotta voidaan tunnistaa, kuuluuko tietyn tyyppinen tieto Big Data -luokan johdantoon vai ei.
-
Variety:
Monimuotoisuus tarkoittaa erityyppisiä tietoja luonteensa mukaan (jäsennelty ja jäsentämätön). Aikaisemmin useimmat sovellukset harkitsivat vain tietolähteitä rivien ja sarakkeiden muodossa, jotka yleensä sisältyivät laskentataulukoihin ja tietokantoihin. Mutta nykyään tietoja on kaikissa muodoissaan, joita voimme kuvitella, kuten sähköposteja, valokuvia, videoita, ääntä ja monia muita.
-
Nopeus:
Nopeus kuin nimi viittaa datanmuodostusnopeuteen. Lähteestä, kuinka nopeasti tietoa voidaan tuottaa ja kuinka nopeasti se voidaan käsitellä, määritetään datan potentiaali.
-
vaihtelevuus:
Tiedot voivat olla muuttuvia, mikä tarkoittaa, että se voi olla epäjohdonmukainen, ei virtauksen muodossa, mikä häiritsee tai tukkeutuu tietojen tehokkaassa käsittelyssä ja hallinnassa.
Big Data -sovellukset
Big Data -analytiikkaa käytetään seuraavilla tavoilla
-
Terveydenhuolto:
Meillä on nykyään käytettäviä laitteita ja antureita, jotka toimittavat reaaliaikaisia päivityksiä potilaan terveyslausuntoon.
-
koulutus:
Opiskelijan etenemistä voidaan seurata ja parantaa asianmukaisella analyysillä isodatanalytiikan avulla.
-
Sää:
Maapallon ympäri sijoitettuja sääsensoreita ja satelliitteja kerätään valtavia määriä tietoja ja käytetään tietoja seuraamaan sää- ja ympäristöolosuhteita sekä ennustamaan tai ennustamaan sääolosuhteita tulevina päivinä.
Suurten tietojen edut ja haitat
Kun olemme tutkineet suurten tietojen johdantoa, ymmärrämme suurten tietojen edut ja haitat seuraavat :
|
edut | haitat |
| Parempi päätöksenteko | Tietojen laatu: datan laadun on oltava hyvä ja järjestettävä niin, että se jatkaa isojen tietojen analysointia. |
| Lisääntynyt tuottavuus | Laitteistotarpeet: Tallennustila, joka on oltava datan sijoittamiseksi, verkkokaistanleveys tiedon siirtämiseksi analytiikkajärjestelmiin ja sieltä pois ovat kalliita Big Data -ympäristön ostamisesta ja ylläpidosta. |
| Vähentää kuluja | Kyberturvallisuusriskit: Arkaluonteisten ja suurten tietomäärien säilyttäminen voi tehdä yrityksistä houkuttelevamman kohteen cyberatckersille, jotka voivat käyttää tietoja lunnaattuun tai muuhun väärin tarkoituksiin. |
| Parempi asiakaspalvelu | Haitat integroinnissa vanhoihin järjestelmiin: Monet vanhat yritykset, jotka ovat jo pitkään toimineet, ovat tallentaneet tietoja eri sovelluksissa ja järjestelmissä eri arkkitehtuureissa ja ympäristöissä. Tämä aiheuttaa ongelmia vanhentuneiden tietolähteiden integroinnissa ja datan siirtämisessä, mikä lisää aikaa ja kustannuksia suurten tietojen käsittelyyn. |
Suositellut artikkelit
Tämä on opas johdatukseen suuriin tietoihin. Täällä olemme keskustelleet johdannosta big dataan big datan pääkomponenttien, ominaisuuksien, etujen ja haittojen kanssa. Voit myös tarkastella seuraavia artikkeleita:
- Big Data Analytics -ohjelmisto
- Data Scientist vs Big Data
- Big Data Analytics -työt