Dideli duomenys yra įrankių rinkinys, galintis priimti didelis duomenų kiekis ir įvairovė.
Šie duomenys negali būti interpretuojami ir apdorojami įprasta programine įranga, nes jų apimtis ir įvairovė yra labai įvairi. Dideli duomenys atsirado dėl jų judrumo ir gebėjimo interpretuoti duomenis dideliu kiekiu ir skirtingų tipų.
Išanalizavus ir interpretavus šiuos duomenis, juos galima naudoti, pavyzdžiui, verslo strategijose.
Kam skirti „Big Data“?
Dideli duomenys buvo sukurti naudojant tikslu gauti, identifikuoti ir interpretuoti kuo daugiau duomenų.
Šio proceso rezultatas leidžia įmonėms naudoti surinktą informaciją kuriant naują produktai, klientų lojalumas, tikslinės auditorijos susidomėjimo aiškinimas, be kita ko aplinkybėmis.
Tokios įmonės kaip „Netflix“ ir „Facebook“ naudoja didelius duomenis, kad įvertintų savo vartotojų susidomėjimą ir siunčia, pavyzdžiui, turinį ir produktus, atitinkančius jų naršymo pasirinkimą.
Vadinasi, jie išlaiko daug klientų, nes visada atidžiai vertina besinaudojančių jų paslaugomis norus.
Kokie duomenų tipai yra didžiuosiuose duomenyse?
struktūrizuoti duomenys
Tai yra tradicinės duomenų bazės, išdėstytos lentelėse, stulpeliuose ir eilutėse. Tokio tipo duomenys yra lengvai interpretuojami, pvz., Tekstai ir skaičiai.
Pusiau struktūrizuoti duomenys
Tai duomenys, turintys struktūrizuotų ir nestruktūruotų modelių. Tokio tipo duomenis sunkiau interpretuoti, nes jie turi nevienalytę struktūrą.
Keletas pavyzdžių yra garso failai ir net socialinių tinklų sukurta informacija.
Nestruktūrizuoti duomenys
Tai yra labiausiai paplitęs duomenų tipas šiandien ir sudaro daugiau kaip 80% didžiųjų duomenų duomenų. Tai, pavyzdžiui, vaizdai, vaizdo įrašai ir dokumentai, turintys didelę šaltinių įvairovę, todėl jie nėra standartizuoti ir lengvai interpretuojami su struktūriniais duomenimis.
5 V didelių duomenų
Norint suprasti bendrą didžiųjų duomenų struktūrą, būtina žinoti 5 V funkcijas, kuriomis vadovaujamasi šiame įrankių rinkinyje. Ar jie:
Tomas
Apimtis irdideliuose duomenyse esančių duomenų kiekis. Manoma, kad iki 2020 m. Pasaulyje bus saugoma apie 1 milijardą terabaitų.
Ši apimtis gaunama nesuskaičiuojant daugybės operacijų, atliekamų internete, pavyzdžiui, siunčiant el. Laiškus, apsiperkant internetinėse parduotuvėse, atliekant banko operacijas, bendraujant socialiniuose tinkluose.
Įvairovė
Dideliuose duomenyse veislė nurodo įvairių gautų duomenų tipų pagal įrankius.
Duomenys dažniausiai buvo struktūrizuoti, juos lengva analizuoti ir interpretuoti. Augant tiesioginei interakcijai internete, greitai keitėsi ir duomenų tipai, iš kurių atsirado pusiau struktūrizuoti ir nestruktūruoti duomenys.
Greitis
greitis yra greitas gautų duomenų aiškinimas.
Jau žinoma, kad didieji duomenys turi didelę duomenų kiekį kiekvieną dieną, tačiau kita svarbi charakteristika yra greitis, kurį šie duomenys pasiekia įrankiuose.
Kadangi didžiąją laiko dalį sąveika ir operacijos vyksta akimirksniu, šių duomenų analizės ir interpretavimo greitis tai turi būti nedelsiant, ypač įmonėms sprendžiant klausimus realiu laiku, įgyjant ES konkurencinį pranašumą Prekyvietė.
teisingumas
Tiesa yra didžiųjų duomenų galia pasirinkite naudingus ir teisingus naudoti duomenis.
Turint didžiulį kiekį skirtingų struktūrų, svarbu nustatyti, kurie iš gaunamų duomenų yra naudingi ir patikimi.
Tikrumas yra viena didžiausių ir svarbiausių didžiųjų duomenų savybių, nes būtent ta sritis tiesiogiai veikia tai, ko galima ar negalima naudoti įmonių strategijoje.
Be to, kad šie duomenys yra teisingi, jie taip pat turi atitikti jų surinkimo laiką, nes duomenys apie praeities įvykius neturi jokios vertės.
Vertė
Vertė nurodo duomenų interpretavimo naudingumas įmonei.
Pavyzdžiui, įmonei, kuri priima didelius duomenis, reikalingi naudingi ir strategiją vertinantys duomenys. Kitu atveju duomenys, kurie neturi prasmės arba kurių negalima naudoti, įmonei tampa neefektyvūs.
Kur galima pritaikyti didelius duomenis?
Didžiųjų duomenų naudojimas yra daug didesnis nei naudojimas privačiose įmonėse. Šis didelis išteklių rinkinys sugebėjo pakeisti būdą, kaip mes judame mieste, kaip apsiperkame ir net kaip išvengti epidemijų.
Štai keletas situacijų, kai galima pritaikyti didelius duomenis.
Judumas mieste
Greitai gavus ir interpretavus duomenis, tai, kaip šiandien judame miestuose, tapo daug greitesnis ir tikslesnis.
Pavyzdžiui, naudojant didžiųjų duomenų gaunamą informaciją, galima sužinoti geriausią būdą ten patekti jūsų paskirties vietoje, kuri yra viešojo transporto priemonė, kad galėtumėte užtrukti ar net žinoti, kiek laiko užtruksite atvykti.
Reklama
Didelės įmonės per didelius duomenis gali analizuoti ir suprasti savo ir potencialių klientų elgesį.
Štai kodėl, naršant internete, jus veikia produktai ir paslaugos, pagrįsti jūsų paieškos istorija.
Visuomenės ir asmens sveikatos priežiūra
Dideliais duomenimis galima užfiksuoti tai, ką žmonės sako, ar tyrinėti internete. Tai padeda išvengti didelių epidemijų, kai įrankiai užfiksuoja, pavyzdžiui, didelę žmonių skaičius tam tikrame regione skundžiasi gripo simptomais ar kitais liga.
Be to, dideli duomenys sugeba per kelias sekundes interpretuoti DNR seką, o tai leidžia išvengti ligų ar net jas išgydyti.
Taip pat žr Duomenų saugyklos ir Duomenų gavyba.