Τα Big Data είναι η λέξη-κλειδί γύρω από την τεχνολογική σκηνή αυτές τις μέρες. Όπως το σύννεφο, η AI και η εκμάθηση μηχανών, η έννοια είναι πολύ δύσκολη για να εξηγήσει κανείς.

Δεν είναι περίεργο ότι τόσοι πολλοί θεωρητικοί συνωμοσίας έχουν μια μέρα πεδίου. Τώρα διδάσκουν τις ανησυχητικές εκδοχές τους στο περίεργο κοινό. Πρώτα απ 'όλα, δεν υπάρχει σχέση μεταξύ αυτής της ιδέας και της παγκόσμιας κυριαρχίας. Μπορείτε να ξεκουραστείτε τώρα εύκολα.

Τι σημαίνουν τα μεγάλα δεδομένα;

Σημαίνει έναν τεράστιο όγκο δεδομένων . Αλλά δεν σταματά εκεί. Περιλαμβάνει επίσης τη μελέτη αυτού του τεράστιου όγκου δεδομένων με στόχο την ανακάλυψη ενός σχεδίου σε αυτό. Είναι ένας αποδοτικός και πολύπλοκος τρόπος επεξεργασίας πληροφοριών για να βρείτε χρήσιμες γνώσεις.

Πόσα δεδομένα αποθηκεύονται σήμερα;

Σήμερα ο εκτιμώμενος όγκος δεδομένων online είναι περίπου 2, 7 zettabytes. Για να θέσουμε τα πράγματα σε προοπτική, ένα Zettabyte ισούται με ένα δισεκατομμύριο terabytes!

Η τάση δεν επιβραδύνεται. Μελέτες δείχνουν ότι οι διακομιστές Facebook λαμβάνουν 500 terabytes ημερησίως. Επίσης, στέλνουμε περίπου 290 δισεκατομμύρια μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου κάθε μέρα. Αναμένουμε ότι έως το 2020 θα παράγουμε 44 φορές περισσότερα δεδομένα από ό, τι το 2009!

Τα παραπάνω στατιστικά στοιχεία είναι ενδιαφέροντα. Το ποσό των δεδομένων που παράγουμε σε δύο ημέρες είναι ίσο με το ποσό που δημιουργήσαμε από την αυγή του χρόνου έως το 2003.

Ο όγκος των δεδομένων που έχουμε σήμερα είναι άμεσο αποτέλεσμα της εφεύρεσης του υπολογιστή και του Διαδικτύου. Οι πληροφορίες που μεταφορτώνονται σε πλατφόρμες κοινωνικών μέσων, φόρουμ, επιχειρήσεις κ.λπ., αποτελούν μέρος αυτής της ιδέας.

Χαρακτηριστικά των μεγάλων δεδομένων

Τα μεγάλα δεδομένα έχουν πέντε χαρακτηριστικά που περιγράφουν τη χρήση και τη φιλοσοφία του:

  1. Όγκος - Φυσικά, εκτός αν το μέγεθος των δεδομένων είναι ένα σημαντικό ποσό, δεν μπορείτε να το αναφέρετε ως μεγάλα δεδομένα. Ο τόμος είναι το κύριο χαρακτηριστικό της έννοιας.
  2. Ποικιλία - Αυτό το γνώρισμα πραγματεύεται τη φύση και τον τύπο των δεδομένων που θα αναλύουν οι υπολογιστές.
  3. Ταχύτητα - Τα μεγάλα δεδομένα είναι πάντα διαθέσιμα σε πραγματικό χρόνο, υπονοώντας ότι ακόμη και αν αναλύετε σημαντικά σύνολα δεδομένων, μπορείτε ακόμα να έχετε πρόσβαση στα δεδομένα.
  4. Μεταβλητότητα - Η συνέπεια των συνόλων δεδομένων καθορίζει την έκταση στην οποία τα δεδομένα συμμορφώνονται με αυτή την έννοια.
  5. Veracity - Η ακρίβεια είναι η ποιότητα των δεδομένων που χρησιμοποιούνται για την ανάλυση. Μόνο τα δεδομένα ποιότητας μπορούν να παράγουν ποιοτικά συμπεράσματα και μοτίβα. Διαφορετικά, είναι χάσιμο χρόνου.

Μελετώντας τα μεγάλα δεδομένα

Η ανάλυση αυτού του μεγάλου όγκου δεδομένων είναι πολύ περίπλοκη. Κάθε μέρα, οι προγραμματιστές γράφουν νεότερους αλγόριθμους για να επεξεργάζονται μαζικά σύνολα δεδομένων. Αυτό το επίπεδο πολυπλοκότητας σημαίνει επίσης ότι πρέπει να συμμετάσχετε στη διαδικασία πολύ περίπλοκο υλικό.

Αλλά για λόγους απλούστευσης, εδώ είναι μια περιστροφή υψηλού επιπέδου των σχετικών διαδικασιών.

1. Καταγραφή δεδομένων

Το πρώτο βήμα είναι η καταγραφή των δεδομένων. Μπορείτε να αναπτύξετε μόνο τη βιβλιοθήκη δεδομένων σας εάν διαθέτετε ένα μέσο για τη λήψη δεδομένων. Χρησιμοποιήστε έναν περίπλοκο αλγόριθμο για να βρείτε τα δεδομένα που χρειάζονται για να συμπληρώσετε τη βιβλιοθήκη δεδομένων σας.

2. Η θεραπεία

Το σύστημα καθαρίζει τα ληφθέντα δεδομένα και τα ταξινομεί σε μικρότερες μονάδες. Ένας αλγόριθμος είναι επίσης υπεύθυνος για αυτή τη διαδικασία. Ο λόγος αυτής της ταξινόμησης είναι να επιτρέψει την απλούστευση στο μεταγενέστερο στάδιο της διαδικασίας.

3. Ευρετηρίαση των δεδομένων - Κατασκευή δεδομένων

Λόγω της ταχύτητας της ροής δεδομένων, οι επιστήμονες δεδομένων οργανώνουν σύνολα δεδομένων σε μια βιβλιοθήκη που μπορεί να αναζητηθεί. Το σύστημα οργανώνει και ευρετηριάζει τα πάντα. Με αυτόν τον τρόπο ο καθένας μπορεί να το κοιτάξει και να τραβήξει πληροφορίες - σε πραγματικό χρόνο.

4. Αποθήκευση

Ενώ όλες οι παραπάνω διαδικασίες συμβαίνουν, το σύστημα αποθηκεύει ταυτόχρονα δεδομένα. Αλλά επειδή είναι ακόμα ωμά και ανέγγιχτο, τα δεδομένα αποθηκεύονται μόνο προσωρινά. Η ευρετηρίαση και η αποθήκευση συμβαίνουν ταυτόχρονα. Έτσι, ανά πάσα στιγμή, ο αλγόριθμος στον έλεγχο γνωρίζει πού να βρει ένα σύνολο δεδομένων.

5. Ανάλυση των δεδομένων

Σε αυτό το στάδιο πολλά πράγματα συμβαίνουν κάτω από την κουκούλα της υποδομής. Πραγματοποιούνται άφθονοι αλγόριθμοι και οι επεξεργαστές υπολογιστών θερμαίνονται. Το σύστημα εξετάζει τα αποθηκευμένα σύνολα δεδομένων και αναλύει τα σχέδια.

6. Κοινή χρήση και μεταφορά

Εδώ, το σύστημα καθιστά το σύνολο δεδομένων που αναλύεται κοινόχρηστο και μεταβιβάσιμο. Αυτά τα νέα δεδομένα που δημιουργούνται είναι ακόμα έτοιμα να ξεπεράσουν ολόκληρη τη διαδικασία.

7. Οπτικοποίηση

Τα πρότυπα που ανακαλύφθηκαν στην ανάλυση των δεδομένων δημιουργούν οπτικές περιγραφές χρησιμοποιώντας έναν αλγόριθμο. Αυτές οι εικόνες δείχνουν τις σχέσεις μεταξύ διαφόρων συνόλων δεδομένων και τύπων δεδομένων. Παρέχει επίσης σχέδια και συμπεράσματα.

8. Απορρήτου πληροφοριών

Όλες οι παραπάνω διαδικασίες είναι δαπανηρές. Είναι επίσης εμπιστευτικές και δεν πρέπει να διαρρεύσουν από την ενδιαφερόμενη εταιρεία. Το απόρρητο των πληροφοριών είναι η τελική διαδικασία αυτής της έννοιας.

Συνειδητοποιήστε ότι ενώ το σύστημα σειριοποιεί ολόκληρη τη διαδικασία, όλα συμβαίνουν ταυτόχρονα στην πραγματική ζωή. Πολλοί επεξεργαστές μπορεί να χειρίζονται ένα σύνολο λειτουργιών ενώ άλλοι εξυπηρετούν άλλα σύνολα.

Οφέλη από τα μεγάλα δεδομένα

Πολλές εταιρείες επενδύουν σε αυτή την τεχνολογία. Για έναν καλό λόγο, επίσης. Τα οφέλη από την εφαρμογή αυτής της έννοιας στην επιχειρησιακή στρατηγική δικαιολογούν την επένδυση.

  1. Εξοικονόμηση χρημάτων : Η εφαρμογή της ιδέας βοηθά τις εταιρείες να μελετήσουν τους οικονομικά αποδοτικότερους τρόπους επιχειρηματικής δραστηριότητας.
  2. Εξοικονόμηση χρόνου : Η ανάπτυξη πιο απλών μεθόδων με την ανάλυση τεράστιων όγκων δεδομένων σχετικά με μια διαδικασία σας εξοικονομεί χρόνο.
  3. Κατανοήστε τον ανταγωνισμό σας : Η εφαρμογή της μεγάλης έννοιας δεδομένων βοηθά τις επιχειρήσεις να παραμείνουν μπροστά από τον ανταγωνισμό τους καθώς και να αυξήσουν τα κέρδη τους.
  4. Ανάπτυξη νέων και καλύτερων προϊόντων : Λόγω του μεγάλου όγκου δεδομένων που εξετάζονται, οι πιθανότητές σας για μια νέα ιδέα προϊόντος είναι υψηλές.
  5. Κατανοήστε τον καταναλωτή ή την αγορά : Είναι απίθανο το σύστημα να μελετά τη συμπεριφορά των καταναλωτών και να αναπτύσσει ένα πρότυπο.

Κοινές παγίδες που πρέπει να γνωρίζετε

Ναι, τα Μεγάλα Δεδομένα μπορούν να σας βοηθήσουν να καταστήσετε την δουλειά σας αύρα, πιο ευχάριστη και κερδοφόρα. Αλλά δεν είναι όλα τα τριαντάφυλλα χωρίς αγκάθια. Οι χρήστες αντιμετώπισαν ορισμένες από τις παγίδες που αναφέρονται παρακάτω:

  • Αυτή η ιδέα δεν προσφέρεται για επίλυση ερωτημάτων.
  • Η μετατροπή των συλλεγόμενων δεδομένων σας σε χρήσιμες πληροφορίες μπορεί να είναι δαπανηρή και πολύπλοκη.
  • Η ανάλυση δεδομένων μπορεί να σας παραπλανήσει.
  • Τα μεγάλα δεδομένα απαιτούν ταχύτητα παράδοσης δεδομένων, ώστε να συμβαδίζουν με ακριβείς ενημερώσεις. Αν ο ρυθμός παράδοσης δεδομένων σε πραγματικό χρόνο δεν είναι αρκετά γρήγορος, η ανάλυσή σας θα είναι ψευδής ή κατώτερης ποιότητας. Και μερικές φορές, τα δεδομένα δεν είναι καθόλου διαθέσιμα.
  • Υψηλά γενικά έξοδα.

Τυλίγοντας

Τα Big Data είναι ένα περίπλοκο θέμα και θα χρειαστούν έντονη έρευνα και ίσως κάποια πρακτική πραγματικής ζωής για να την καταλάβουν πλήρως. Αλλά με αυτό το άρθρο, είστε στο σωστό δρόμο. Τα οφέλη είναι μεγάλης εμβέλειας και η πρόοδος δεν επιβραδύνεται σύντομα. Εάν είστε μια επιχείρηση που αναζητά καινοτόμες λύσεις, θα θελήσετε να ανεβείτε σε αυτό το συγκλονιστικό ΤΩΡΑ!