Bevezetés a nagy adatokhoz
A Big Data, ahogy a neve is sugallja, az adatokkal kapcsolatos valami, ahol a big nagy vagy hatalmas jelent. Egyszerűen fogalmazva: a Big Data nagy mennyiségű adatot (mennyiségi szempontból) jelent, amelyet a hagyományos adatfeldolgozó alkalmazásokkal nem lehet hatékonyan emésztni (feldolgozni). Az adatok növekedésével egyre összetettebbé válnak, és fejlettebb és robusztusabb matematikai és statisztikai technikákat igényel ahhoz, hogy az adatokból megkapjuk azt, amit szeretnénk.
Próbáljuk meg megérteni a Big Data Bevezetés példáját, amely visszatekerhet az 1940-es évekre, nincs számítógép, nincs mobiltelefon, nincs internet, nincs digitális élet, tehát nincs adat, igaz? Nos, voltak adatok, de nem digitális. Abban az időben nem volt internetes bankolás, de voltak bankok, és a bankoknak volt ügyfeleik, és az ügyfelek olyan tranzakciókat hajtottak végre, amelyeket nem digitálisan, hanem papírokkal, könyveléssel és pénzügyekkel rögzítettek, és mind tollal, mind papírokkal végezték.
Az 1990-es évekre gyorsan elindultak a technológiák, piacra kerültek a számítógépek és a mobiltelefonok, a jövedelem-kimutatások és a mérlegek, amelyeket papíron készítettek, és nyilvántartásokban tároltak, amelyek körülbelül 500 ügyfelet tartalmaztak, most excel-ben készültek, és azokat a meghajtókba mentették, amelyek több mint ezer ügyfél-adatot képes tárolni. Itt a nagy adatok bevezetésében megtanuljuk, hogy az adatok exponenciális növekedése következtében a szervezetek több tűzerővel felszereltek magukat az adatok hatékonyabb kezelése érdekében. Most, egyetlen napon, 2, 5 kvintill byte (2500 000 terabyte) adat jön létre. Ez óriási, igaz? A technológia fejlődésével a közeljövőben szinte minden elem a környező körülmények között generál bizonyos adatokat. Már rendelkezésre állnak intelligens cipők, intelligens lámpák, intelligens párnák és egyéb eszközök, amelyek napi adatot generálnak. Ezért a nagy adatok bevezetése az egyik létfontosságú technológia, amely nagy szerepet játszik a jövő világának kialakításában.
A nagy adatok fő összetevői
Amint azt a nagy adatok bevezetésében fentebb megvitatták, hogy mi a nagy adat, Most továbblépünk a nagy adatok fő alkotóelemeivel.
-
Gépi tanulás
Az a tudomány, hogy a számítógépek maguk tanulják meg a dolgokat. A gépi tanulás során a számítógéptől elvárják, hogy algoritmusokat és statisztikai modelleket használjon konkrét feladatok elvégzésére, kifejezett utasítások nélkül. A gépi tanulási alkalmazások eredményeket szolgáltatnak a múltbeli tapasztalatok alapján. Például manapság vannak olyan mobil alkalmazások, amelyek áttekintést nyújtanak pénzügyeiről, számláiról, emlékeztetik a számlájának kifizetéseire, és javaslatokat is adhatnak egyes megtakarítási tervekhez. Ezeket a funkciókat az e-mailek és szöveges üzenetek elolvasásával hajthatja végre.
-
Természetes nyelvfeldolgozás (NLP)
A számítógép képessége megérteni az emberi nyelvet beszéltként. A legnyilvánvalóbb példák, amelyeket az emberek manapság összekapcsolhatnak, a google home és az Amazon Alexa. Mindkettő NLP-t és más technológiákat használ, hogy virtuális asszisztens élményt kapjon. Az NLP körülöttünk van, anélkül, hogy még észrevennénk. E-mail írásakor a hibák elhárításakor automatikusan kijavítja magát, és manapság automatikusan javasolja az e-mailek kitöltését, és automatikusan megfélemlít minket, amikor megkísérelünk e-mailt küldeni melléklete nélkül, amelyre az e-mail szövegében hivatkozunk, ez a természetes nyelven feldolgozó alkalmazások része, amelyek a háttérben futnak.
-
Üzleti intelligencia
Az üzleti intelligencia (BI) olyan módszer vagy folyamat, amely technológián alapul, hogy betekintést nyerjen az adatok elemzése és bemutatása révén, hogy a végfelhasználók (általában magas szintű vezetők), mint például vezetők és vállalati vezetők, gyakorlati betekintést nyerjenek ebből, és megalapozott üzleti döntéseket hozhat rajta.
-
Felhő alapú számítástechnika
Ha név szerint megyünk, számításokat felhőkön kell végezni, igaz, igaz, csak itt nem a valódi felhőkről beszélünk, a felhő itt referencia az internethez. Tehát a felhőalapú számítástechnikát úgy definiálhatjuk, mint a számítástechnikai szolgáltatások - kiszolgálók, tárolók, adatbázisok, hálózatépítés, szoftverek, elemzések, intelligencia és egyéb - internetes („felhő”) internetes átadását, hogy gyorsabb innovációt, rugalmas erőforrásokat és méretgazdaságosságot biztosítsunk. .
A nagy adatok jellemzői
A Big Data Bevezetés ebben a témakörében megmutatjuk a Big Data jellemzőit is.
-
Hangerő:
Az adatokból származó érték meghatározásához figyelembe kell venni a méretet, amely döntő szerepet játszik. Ezenkívül annak meghatározása érdekében, hogy egy adott típusú adat a Big Data kategória bevezetése alá tartozik-e, a mennyiségtől függ.
-
Fajta:
A sokféleség az adatok különféle típusait jelenti jellegük szerint (strukturált és strukturálatlan). Korábban az alkalmazások többsége csak az adatforrásokat vette sorok és oszlopok formájában, amelyek általában táblázatokban és adatbázisokban találhatók meg. De manapság az adatok minden formában megtalálhatók, amelyeket el tudunk képzelni, például e-mailek, fényképek, videók, audio és még sok más.
-
Sebesség:
A név sebessége az adatok előállításának sebességét sugallja. Egy forrásból megtudhatja, hogy az adatok milyen gyorsan állíthatók elő és milyen gyorsan dolgozhatók fel.
-
Változékonyság:
Az adatok változók lehetnek, azaz következetlenek lehetnek, nem pedig az áramlásban, amelyek akadályozzák vagy akadályozzák az adatok hatékony kezelését és kezelését.
Big Data alkalmazások
A Big Data elemzéseket a következő módon használják
-
Egészségügyi ellátás:
Napjainkban hordható készülékeink és érzékelőink valós idejű frissítéseket nyújtanak a beteg állapotáról.
-
Oktatás:
A hallgatók fejlődését nyomon követhetjük és javíthatjuk a megfelelő elemzéssel a nagy adatok elemzésén keresztül.
-
Időjárás:
Az időjárási érzékelők és műholdak, amelyeket a világ minden tájáról telepítettek, hatalmas mennyiségű adatot gyűjtenek, és ezeket az adatokat felhasználják az időjárási és környezeti feltételek figyelésére, valamint az elkövetkező néhány nap előrejelzésére vagy előrejelzésére.
A nagy adatok előnyei és hátrányai
A nagy adatok bevezetésének tanulmányozásával most megértjük a nagy adatok előnyeit és hátrányait :
|
Előnyök | hátrányok |
| Jobb döntéshozatal | Adatminőség: Az adatok minőségének jónak kell lennie, és úgy kell megszervezni, hogy folytassa a nagy adatok elemzését. |
| Megnövelt termelékenység | Hardverigény: Az adattároláshoz szükséges tárhely, hálózati sávszélesség az analitikai rendszerekbe és az onnan történő továbbításhoz drágák a Big Data környezet megvásárlásához és karbantartásához. |
| Csökkenteni a költségeket | Kiberbiztonsági kockázatok: Az érzékeny és nagy mennyiségű adat tárolása vonzóbbá teheti a vállalatokat a számítógépes támadók számára, amelyek az adatokat váltságdíjas vagy más jogellenes célokra használhatják fel. |
| Továbbfejlesztett ügyfélszolgálat | Hátrányok a régi rendszerekkel való integrációban: Sok régi vállalkozás, amely már régóta üzleti tevékenységet folytat, az adatokat különböző alkalmazásokban és rendszerekben tárolja, különböző architektúrákban és környezetekben. Ez problémákat okoz az elavult adatforrások integrálásában és az adatok mozgatásában, ami tovább növeli a nagy adatkezeléshez szükséges időt és költségeket. |
Ajánlott cikkek
Ez útmutatóként szolgál a nagy adatok bevezetéséhez. Itt megvitattuk a nagy adatok bevezetését a nagy adatok fő alkotóelemeivel, jellemzőivel, előnyeivel és hátrányaival. A következő cikkeket is megnézheti:
- Big Data Analytics szoftver
- Data Scientist vs Big Data
- Nagy adat-elemzési munkák