Big Data er summordet rundt teknologiske scenen i disse dager. Som skyen, AI og maskinlæring er konseptet ganske vanskelig å forklare.

Litt rart, så mange konspirasjonsteoretikere har en feltdag. De lærer nå sine forstyrrende versjoner til nysgjerrige publikum. For det første er det ingen sammenheng mellom dette konseptet og verdensdominansen. Du kan hvile lett nå.

Så hva betyr store data?

Det betyr et enormt volum av data . Men det stopper ikke der. Det omfatter også å studere denne enorme mengden data med målet å oppdage et mønster i den. Det er en kostnadseffektiv og komplisert måte å behandle informasjon på for å finne nyttig innsikt.

Hvor mye data lagres i dag?

I dag er det anslåtte volumet av data på nettet ca. 2, 7 zettabytes. For å sette ting i perspektiv er en Zettabyte lik 1 milliard terabyte!

Trenden går ikke ned. Studier viser at Facebook-servere mottar 500 terabyte daglig. Vi sender også om lag 290 milliarder e-postmeldinger hver dag. Vi forventer at innen 2020 vil vi produsere 44 ganger mer data enn vi gjorde i 2009!

Ovenstående statistikk er spennende. Mengden data vi produserer om to dager, er lik mengden vi genererte fra begynnelsen av tiden til 2003.

Volumet av data vi har i dag er et direkte resultat av oppfinnelsen av datamaskinen og Internett. Informasjonen som lastes opp til sosiale medier, forum, bedrifter, etc., er alle en del av dette konseptet.

Egenskaper for store data

Store data har fem egenskaper som beskriver bruken og filosofien:

  1. Volum - Selv om størrelsen på dataene er betydelig, kan du ikke se det som store data. Volum er den primære egenskapen til konseptet.
  2. Variety - Denne egenskapen adresserer typen og typen datadatamaskiner som skal analysere.
  3. Hastighet - Stor data er alltid tilgjengelig i sanntid, noe som betyr at selv når du analyserer store datasett, kan du fortsatt få tilgang til dataene.
  4. Variabilitet - Datasettets konsistens bestemmer i hvilken grad dataene samsvarer med dette konseptet.
  5. Veracity - Veracity er kvaliteten på dataene som brukes til analyse. Kun kvalitetsdata kan produsere kvalitetsferdigheter og mønstre. Ellers er det sløsing med tid.

Studier av store data

Analysere så stort datamengder er svært komplisert. Hver dag skriver programmerere nyere algoritmer for å behandle massive datasett. Dette kompleksitetsnivået betyr også at mye komplisert maskinvare må ta del i prosessen.

Men for enkelhets skyld, er det et høyt nivå av de involverte prosessene.

1. Fange dataene

Det første trinnet er å fange opp dataene. Du kan bare vokse databiblioteket ditt hvis du har et middel til å skaffe data. Bruk en sofistikert algoritme for å finne dataene som trengs for å fylle ut databiblioteket.

2. Curation

Systemet kuraterer de innfangne ​​dataene og sorterer dem i mindre enheter. En algoritme er også ansvarlig for denne prosessen. Årsaken til denne sorteringen er å muliggjøre forenkling i det senere stadiet av prosessen.

3. Indeksere dataene - Gjøre datasøkbar

På grunn av datastrømshastigheten, organiserer datavennere datasett i et søkbart bibliotek. Systemet organiserer og indekserer alt. På den måten kan alle se gjennom det og trekke opp informasjon - i sanntid.

4. Lagring

Mens alle de ovennevnte prosessene pågår, lagrer systemet samtidig data. Men fordi det fortsatt er rå og uberørt, lagres data bare midlertidig. Indeksering og lagring skjer samtidig. Så når som helst vet algoritmen i kontroll hvor du skal finne et datasett.

5. Analyse av dataene

I dette stadiet skjer det mange ting under infrastrukturens hette. Massevis av algoritmer kjører, og dataprosessorer blir oppvarmet. Systemet undersøker de lagrede datasettene og analyserer mønstrene.

6. Deling og overføring

Her gjør systemet det analyserte datasettet delbart og overførbart. Denne nye data generert er også fortsatt forberedt på å gå gjennom hele prosessen igjen.

7. Visualisering

Mønstrene oppdaget i analysen av dataene skaper visuelle beskrivelser ved hjelp av en algoritme. Disse illustrasjonene viser sammenhenger mellom ulike datasett og datatyper. Det gir også mønstre og avledninger.

8. Informasjon Personvern

Alle prosessene ovenfor er dyre. De er også konfidensielle og bør ikke lekke ut av det berørte selskapet. Informasjons personvern er den endelige prosessen i dette konseptet.

Innse at mens systemet serialiserer hele prosessen, skjer alt sammen samtidig i virkeligheten. Mange prosessorer kan være i stand til å håndtere ett sett med operasjoner, mens andre imøtekommer andre sett.

Fordeler med store data

Mange selskaper investerer store i denne teknologien. Av en god grunn også. Fordelene med å implementere dette konseptet i forretningsstrategi rettferdiggjør investeringen.

  1. Sparer penger : Implementering av konseptet hjelper bedrifter å studere de mest kostnadseffektive måtene å gjøre forretninger på.
  2. Sparer tid : Å utvikle enklere metoder ved å analysere store datamengder om en prosess sparer deg tid.
  3. Forstå konkurransen din : Implementering av det store datakonseptet hjelper bedrifter å holde seg foran konkurrentene og øke fortjenesten.
  4. Utvikle nye og bedre produkter : På grunn av det store volumet av data som undersøkes, er sjansene for en ny produktidee høy.
  5. Forstå forbrukeren eller markedet : Det er ikke usannsynlig at systemet studerer forbrukeradferd og utvikler et mønster.

Vanlige fallgruvene du bør vite

Ja, Big Data kan bidra til å gjøre arbeidet ditt til en bris, morsommere og lønnsomere. Men det er ikke alle roser uten torner. Brukere har møtt noen av fallgruvene som er oppført nedenfor:

  • Dette konseptet gir seg ikke til å skreddersy spørringsløsninger.
  • Å slå de innsamlede dataene inn i nyttig innsikt kan være tunge og komplekse.
  • Dataanalyse kan villede deg.
  • Store data krever hastighet for datalagring for å følge med nøyaktige oppdateringer. Hvis din hastighet på sanntidslevering ikke er rask nok, vil analysen din være falsk eller dårligere i kvalitet. Og noen ganger er data ikke tilgjengelig i det hele tatt.
  • Høye overheadutgifter.

Wrapping Up

Big Data er et komplekst emne og vil trenge intensiv forskning og kanskje noen virkelig praksis for å forstå det fullt ut. Men med denne artikkelen er du på riktig vei. Fordelene er vidtgående, og fremgangen går ikke sakte snart. Hvis du er en bedrift som søker innovative løsninger, vil du ønske å hoppe på denne vognen NÅ!