Veliki podaci je skup alata sposobnih za primanje a velika količina i raznolikost podataka.
Budući da imaju ogromnu količinu i puno raznolikosti, ovi se podaci ne mogu interpretirati i obraditi pomoću konvencionalnog softvera. Do velikih podataka došlo je zbog njihove okretnosti i sposobnosti interpretacije podataka u velikim količinama i različitih vrsta.
Nakon što se ti podaci analiziraju i protumače, na primjer, mogu se koristiti u poslovnim strategijama.
Čemu služe veliki podaci?
Veliki podaci su stvoreni s svrha primanja, identificiranja i tumačenja što je moguće više podataka.
Rezultat ovog postupka omogućuje tvrtkama upotrebu podataka prikupljenih u stvaranju novih proizvodi, odanost kupaca, tumačenje interesa ciljne publike, između ostalog okolnosti.
Tvrtke poput Netflixa i Facebooka koriste velike podatke za procjenu interesa svojih korisnika i šalju sadržaj i proizvode koji odgovaraju njihovim izborima pregledavanja, na primjer.
Slijedom toga, zadržavaju velik broj kupaca, jer su uvijek pažljivi na želje onih koji koriste njihove usluge.
Koje su vrste podataka pronađene u velikim podacima?
strukturirani podaci
To su tradicionalne baze podataka, organizirane u tablice, stupce i retke. Te su vrste podataka one koje je lako protumačiti, poput tekstova i brojeva.
Polustrukturirani podaci
Podaci su koji imaju i strukturirane i nestrukturirane obrasce. Ovu je vrstu podataka teže interpretirati jer ima heterogenu strukturu.
Neki su primjeri audio datoteke, pa čak i informacije koje generiraju društvene mreže.
Nestrukturirani podaci
Ovo je danas najčešći tip podataka, koji čini preko 80% podataka u velikim podacima. To su, na primjer, slike, videozapisi i dokumenti koji imaju veliku raznolikost izvora, zbog čega nisu standardizirani i jednostavni za interpretaciju sa strukturiranim podacima.
5 V velikih podataka
Da bismo razumjeli opću strukturu velikih podataka, potrebno je znati funkcije 5 V koje vode ovaj set alata. Jesu li oni:
Volumen
Glasnoća ikoličina podataka prisutnih u velikim podacima. Procjenjuje se da će do 2020. globalno biti pohranjeno oko milijardu terabajta.
Ovaj volumen dolazi kroz nebrojene vrste transakcija izvršenih na internetu, poput slanja e-pošte, kupovine u internetskim trgovinama, bankarskih transakcija, interakcija na društvenim mrežama, između ostalog.
Raznolikost
U velikim podacima sorta se odnosi na različite vrste primljenih podataka po alatima.
Podaci su uglavnom bili strukturirani i jednostavni za analizu i tumačenje. Kako su trenutne interakcije na internetu rasle, tako su se brzo mijenjale i vrste podataka iz kojih su nastali polustrukturirani i nestrukturirani podaci.
Ubrzati
brzina je trenutna interpretacija primljenih podataka.
Već je poznato da veliki podaci svaki dan imaju veliku količinu podataka, međutim, druga važna karakteristika je brzina da ti podaci dosežu alate.
Budući da je većina vremenskih interakcija i transakcija trenutna, brzina analize i interpretacije ovih podataka mora biti odmah, posebno za tvrtke da u stvarnom vremenu rješavaju probleme, stječući konkurentsku prednost u Tržište.
istinitost
Istina je snaga velikih podataka odaberite podatke koji su korisni i istiniti za upotrebu.
Uz ogromnu količinu različitih struktura, važno je utvrditi koji je od dolaznih podataka koristan i pouzdan.
Istinitost je jedna od najvećih i najvažnijih karakteristika velikih podataka jer je to područje koje izravno utječe na ono što se može ili ne može koristiti u strategiji poduzeća.
Osim što su istiniti, ovi podaci moraju odgovarati i vremenu prikupljanja, jer podaci koji se odnose na prošle događaje nemaju nikakvu vrijednost.
Vrijednost
Vrijednost se odnosi korisnost koju interpretirani podaci mogu imati za tvrtku.
Tvrtka koja prihvaća velike podatke, na primjer, treba podatke koji su korisni i imaju vrijednost za svoju strategiju. Inače, podaci koji nemaju smisla ili se ne mogu koristiti na kraju postaju neučinkoviti za tvrtku.
Gdje se mogu primijeniti veliki podaci?
Korištenje velikih podataka daleko nadilazi upotrebu u privatnim tvrtkama. Ovaj veliki skup resursa uspio je promijeniti način na koji se krećemo gradom, kako kupujemo, pa čak i kako izbjegavamo epidemije.
Evo nekoliko situacija u kojima se mogu primijeniti veliki podaci.
Urbana mobilnost
Trenutnim primanjem i tumačenjem podataka način na koji se danas krećemo unutar gradova postao je mnogo brži i precizniji.
Na primjer, s informacijama koje primaju veliki podaci, moguće je znati najbolji način da se tamo dođe do vašeg odredišta, kojim sredstvom javnog prijevoza trebate potrajati ili čak znati koliko će vam trebati stići.
Oglašavanje
Kroz velike podatke velike tvrtke mogu analizirati i razumjeti ponašanje svojih kupaca i potencijalnih kupaca.
Zbog toga prilikom pregledavanja interneta na vas utječu proizvodi i usluge koji se temelje na vašoj povijesti pretraživanja.
Javna i individualna zdravstvena zaštita
Veliki podaci mogu zabilježiti ono što ljudi kažu ili pretražiti na Internetu. To pomaže u sprečavanju velikih epidemija, kada alati uhvate, na primjer, onu veliku broj ljudi u određenoj regiji žali se na simptome gripe ili bilo koji drugi bolest.
Uz to, veliki podaci mogu u nekoliko sekundi protumačiti sekvencu DNA, što omogućuje sprječavanje bolesti ili čak njihovo izlječenje.
Vidi također značenje Skladište podataka i Data mining.
