Große Daten ist eine Reihe von Werkzeugen, die in der Lage sind, a große Menge und Vielfalt an Daten.
Aufgrund ihres enormen Volumens und ihrer großen Vielfalt können diese Daten von herkömmlicher Software nicht interpretiert und verarbeitet werden. Big Data entstand aufgrund seiner Agilität und der Fähigkeit, Daten in großen Mengen und unterschiedlicher Art zu interpretieren.
Nachdem diese Daten analysiert und interpretiert wurden, können sie beispielsweise in Geschäftsstrategien verwendet werden.
Wozu dient Big Data?
Big Data entstand mit dem Zweck, so viele Daten wie möglich zu empfangen, zu identifizieren und zu interpretieren.
Das Ergebnis dieses Prozesses ermöglicht es Unternehmen, die gesammelten Informationen bei der Erstellung neuer Produkte, Kundenbindung, Interpretation des Interesses der Zielgruppe u.a. Umstände.
Unternehmen wie Netflix und Facebook nutzen Big Data, um das Interesse ihrer Nutzer zu messen und zum Beispiel Inhalte und Produkte zu versenden, die ihren Browser-Entscheidungen entsprechen.
Folglich behalten sie eine große Anzahl von Kunden, weil sie immer auf die Wünsche derer eingehen, die ihre Dienste in Anspruch nehmen.
Welche Datentypen gibt es in Big Data?
strukturierte Daten
Dies sind traditionelle Datenbanken, die in Tabellen, Spalten und Zeilen organisiert sind. Diese Arten von Daten sind leicht zu interpretieren, wie zum Beispiel Texte und Zahlen.
Semistrukturierte Daten
Es sind Daten, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Muster aufweisen. Diese Art von Daten ist schwieriger zu interpretieren, da sie eine heterogene Struktur aufweist.
Einige Beispiele sind Audiodateien und sogar Informationen, die von sozialen Netzwerken generiert werden.
Unstrukturierte Daten
Dies ist heute der gebräuchlichste Datentyp und macht über 80 % der Daten in Big Data aus. Dies sind beispielsweise Bilder, Videos und Dokumente, die eine große Quellenvielfalt aufweisen, daher nicht standardisiert und leicht zu interpretieren sind, mit strukturierten Daten.
Die 5 V von Big Data
Um die allgemeine Struktur von Big Data zu verstehen, ist es notwendig, die Funktionen der 5 V zu kennen, die dieses Toolset leiten. Sind sie:
Volumen
Die Lautstärke und derDatenmenge in Big Data. Es wird geschätzt, dass bis 2020 weltweit rund 1 Milliarde Terabyte gespeichert sein werden.
Dieses Volumen stammt aus unzähligen Arten von Transaktionen, die im Internet getätigt werden, wie z.
Vielfalt
In Big Data bezieht sich die Vielfalt auf die verschiedene Arten von empfangenen Daten durch die Werkzeuge.
Die Daten waren größtenteils strukturiert und leicht zu analysieren und zu interpretieren. Als die Instant-Interaktionen im Internet zunahmen, änderten sich auch die Datentypen schnell, aus denen halbstrukturierte und unstrukturierte Daten hervorgingen.
Geschwindigkeit
Geschwindigkeit ist sofortige Interpretation der empfangenen Daten.
Es ist bereits bekannt, dass Big Data täglich eine große Menge an Daten enthält, jedoch ist ein weiteres wichtiges Merkmal die Geschwindigkeit, mit der diese Daten die Tools erreichen.
Da Interaktionen und Transaktionen meistens augenblicklich erfolgen, ist die Geschwindigkeit der Analyse und Interpretation dieser Daten es muss sofort sein, insbesondere für Unternehmen, um Probleme in Echtzeit zu lösen und Wettbewerbsvorteile in der Branche zu erlangen Marktplatz.
Richtigkeit
Wahrheit ist die Macht von Big Data Wählen Sie Daten aus, die nützlich und wahrheitsgetreu zu verwenden sind.
Bei der Vielzahl unterschiedlicher Strukturen ist es wichtig zu erkennen, welche der eingehenden Daten sinnvoll und zuverlässig sind.
Veracity ist eines der größten und wichtigsten Merkmale von Big Data, da es der Bereich ist, der direkt beeinflusst, was in der Unternehmensstrategie verwendet werden kann oder nicht.
Diese Daten müssen nicht nur wahrheitsgetreu sein, sondern auch mit dem Zeitpunkt der Erhebung übereinstimmen, da Daten über vergangene Ereignisse keinen Wert haben.
Wert
Der Wert bezieht sich der Nutzen, den interpretierte Daten für ein Unternehmen haben können.
Ein Unternehmen, das zum Beispiel Big Data umsetzt, braucht Daten, die nützlich sind und einen Wert für seine Strategie haben. Andernfalls sind Daten, die keinen Sinn machen oder nicht verwertbar sind, für das Unternehmen ineffizient.
Wo kann Big Data angewendet werden?
Der Einsatz von Big Data geht weit über den Einsatz in privaten Unternehmen hinaus. Diese große Menge an Ressourcen hat es geschafft, die Art und Weise, wie wir uns in der Stadt fortbewegen, wie wir einkaufen und sogar wie wir Epidemien vermeiden, zu verändern.
Hier sind einige Situationen, in denen Big Data angewendet werden kann.
Städtische Mobilität
Durch den sofortigen Empfang und die sofortige Interpretation von Daten ist die Art und Weise, wie wir uns heute in Städten bewegen, viel schneller und genauer geworden.
Mit den Informationen, die beispielsweise von Big Data erhalten werden, ist es möglich, den besten Weg dorthin zu kennen an Ihrem Zielort, mit welchen öffentlichen Verkehrsmitteln Sie fahren sollen oder wie lange Sie brauchen long ankommen.
Werbung
Durch Big Data sind große Unternehmen in der Lage, das Verhalten ihrer Kunden und potenziellen Kunden zu analysieren und zu verstehen.
Aus diesem Grund werden Sie beim Surfen im Internet von Produkten und Dienstleistungen beeinflusst, die auf Ihrem Suchverlauf basieren.
Öffentliche und individuelle Gesundheitsversorgung
Big Data ist in der Lage zu erfassen, was Menschen im Internet sagen oder recherchieren. Dies hilft, große Epidemien zu verhindern, wenn Tools zum Beispiel erfassen, dass eine große Anzahl der Menschen in einer bestimmten Region, die sich über Grippesymptome oder andere beschweren Erkrankung.
Zudem ist Big Data in der Lage, eine DNA-Sequenz in Sekundenschnelle zu interpretieren, was es ermöglicht, Krankheiten vorzubeugen oder sogar zu heilen.
Siehe auch die Bedeutung von Data Warehouse und Data-Mining.