Uvod v velike podatke - Glavne komponente - Prijave

• Uvod v velike podatke

Uvod v velike podatke

Big Data, kot že ime pove, je nekaj, kar je povezano s podatki, kjer velika pomeni velike ali velike. Preprosto povedano, Big Data se nanaša na velike količine podatkov (glede na količino), ki jih s tradicionalnimi aplikacijami za obdelavo podatkov na učinkovit način ni mogoče prebaviti (obdelati). Ko se podatki povečujejo, postanejo tudi bolj zapleteni in zahtevajo bolj napredne in robustne matematične in statistične tehnike, da iz podatkov pridobimo tisto, kar želimo.

Tukaj poskušamo s primerom razumeti Uvod v velike podatke: Previjanje nazaj v 40. leta, brez računalnikov, brez mobilnih telefonov, brez interneta, brez digitalnega življenja, torej brez podatkov, kajne? No, bili so podatki, vendar niso bili digitalni. V tistem času ni bilo internetnega bančništva, vendar so bile banke in banke so imele stranke in so stranke opravljale transakcije, ki so bile evidentirane, ne v digitalni obliki, temveč na papirjih, računovodstvu in financah in so bile vse opravljene s peresom in papirji.

Hitro naprej v devetdeseta leta so na trg prišle tehnologije, računalniki in mobilni telefoni, izkazi poslovnega izida in bilance stanja, ki so bili narejeni na papirjih in shranjeni v registrih, ki so imeli podatke približno 500 kupcev, so bili zdaj narejeni v excelu in shranjeni v pogonih, ki lahko shrani več kot tisoč podatkov o strankah. Tu bomo v uvodu o velikih podatkih izvedeli, da so se organizacije, ko so se podatki eksponentno povečevali, opremili z več ognjeno močjo za učinkovitejše ravnanje s podatki. Zdaj se na en sam dan ustvari 2, 5 kvintijona bajtov (2, 500, 000 Terabajtov) podatkov. To je ogromno, kajne? Z napredovanjem tehnologije bo v bližnji prihodnosti skoraj vsak predmet v naši okolici ustvaril nekaj podatkov. Na voljo imamo že pametne čevlje, pametne luči, pametne blazine in druge pripomočke, ki dnevno ustvarjajo podatke. Zato je Uvod v velike podatke ena najpomembnejših tehnologij, ki bo igrala pomembno vlogo pri oblikovanju prihodnjega sveta.

Glavne komponente velikih podatkov

Kot smo v uvodu k velikim podatkom razpravljali, da gre za velike podatke, zdaj nadaljujemo z glavnimi komponentami velikih podatkov.

• Strojno učenje

Znanost je, da se računalniki naučijo stvari sami. Pri strojnem učenju naj bi računalnik uporabljal algoritme in statistične modele za izvajanje določenih nalog brez izrecnih navodil. Aplikacije za strojno učenje omogočajo rezultate na podlagi preteklih izkušenj. Na primer, v teh dneh je na voljo nekaj mobilnih aplikacij, ki vas bodo povzele o financah, računih, vas opomnile na vaše plačilo položnic in vam lahko podale tudi predloge za nekatere načrte varčevanja. Te funkcije se izvajajo z branjem vaših e-poštnih sporočil in besedilnih sporočil.

• Obdelava naravnega jezika (NLP)

To je sposobnost računalnika, da razume človeški jezik kot govorjen. Najbolj očitna primera, s katerimi se ljudje lahko povežemo v teh dneh, sta google home in Amazon Alexa. Oba uporabljata NLP in druge tehnologije za izkušnjo virtualnega asistenta. NLP je vse okoli nas, ne da bi se tega sploh zavedali. Ko pišemo pošto, medtem ko dela napake, se samodejno popravi in ​​te dni daje samodejne predloge za dokončanje pošte in nas samodejno ustrahuje, ko poskušamo poslati e-pošto brez priloge, na katero smo navedli besedilo e-pošte, to je del aplikacij za obdelavo naravnega jezika, ki se izvajajo v zaledju.

• Poslovna inteligenca

Poslovna inteligenca (BI) je metoda ali postopek, ki temelji na tehnologiji za pridobivanje vpogleda z analizo podatkov in njihovo predstavitvijo na način, da lahko končni uporabniki (ponavadi vodilni na visoki ravni), kot so menedžerji in vodje podjetij, pridobijo nekaj vpogleda v njih in o njej sprejemajo informirane poslovne odločitve.

• Računalništvo v oblaku

Če gremo po imenu, bi to moralo računati na oblakih, no, res je, samo tukaj ne govorimo o pravih oblakih, oblak je tukaj referenca za internet. Tako lahko določimo računalništvo v oblaku kot dobavo računalniških storitev - strežnikov, shrambe, baz podatkov, omrežja, programske opreme, analitike, inteligence in še več - prek interneta ("oblak"), da ponudimo hitrejše inovacije, prilagodljive vire in ekonomijo obsega .

Značilnosti velikih podatkov

V tej temi Uvod v velike podatke vam prikazujemo tudi značilnosti Big Data.

• Obseg:

Za določitev vrednosti iz podatkov je treba upoštevati velikost, ki igra ključno vlogo. Da bi ugotovili, ali določena vrsta podatkov spada pod uvod v kategorijo velikih podatkov ali ne, je odvisno od obsega.

• Raznolikost:

Raznolikost pomeni različne vrste podatkov glede na njihovo naravo (strukturirane in nestrukturirane). Prej so bili edini viri podatkov, ki jih je obravnavala večina aplikacij, v obliki vrstic in stolpcev, ki so običajno prihajali v preglednicah in bazah podatkov. Danes pa podatki prihajajo v vseh oblikah, ki si jih lahko predstavljamo kot e-poštna sporočila, fotografije, videoposnetki, zvok in še veliko več.

• Hitrost:

Hitrost kot ime kaže na hitrost generiranja podatkov. Kako hitro se lahko podatki ustvarijo in kako hitro se lahko obdelujejo, določa vir potenciala podatkov.

• Spremenljivost:

Podatki so lahko spremenljivi, kar pomeni, da so lahko nedosledni, ne pa v toku, ki motijo ​​ali postanejo blokada pri učinkovitem ravnanju in upravljanju podatkov.

Aplikacije velikih podatkov

Analitika velikih podatkov se uporablja na naslednje načine

• Skrb za zdravje:

Danes imamo nosljive naprave in senzorje, ki sproti posodabljajo zdravstveno izjavo pacienta.

• Izobraževanje:

Študentov napredek je mogoče slediti in izboljšati s pravilno analizo s pomočjo analitike velikih podatkov.

• Vreme:

Vremenski senzorji in sateliti, ki so razporejeni po vsem svetu, zbirajo velike količine podatkov in te podatke uporabljajo za spremljanje vremenskih in okoljskih razmer ter za napovedovanje ali napovedovanje vremenskih razmer za prihajajoče nekaj dni.

Prednosti in slabosti velikih podatkov

Ko smo preučili uvod v velike podatke, bomo razumeli, kako prednosti in slabosti velikih podatkov so :

Prednosti	Slabosti
Boljše odločanje	Kakovost podatkov: kakovost podatkov mora biti dobra in urejena, da nadaljuje z analitiko velikih podatkov.
Povečana produktivnost	Potrebe po strojni opremi: Prostor za shranjevanje, ki mora biti na voljo za shranjevanje podatkov, omrežno pasovno širino za prenos v analitične sisteme in iz njih, so dragi za nakup in vzdrževanje okolja Big Data.
Zmanjšajte stroške	Tveganja glede kibernetske varnosti: Shranjevanje občutljivih in velikih količin podatkov lahko podjetja postane bolj privlačna tarča napadalcev, ki lahko podatke uporabijo za odkupnino ali druge nezakonite namene.
Izboljšana storitev za stranke	Kolcanje pri integraciji s starejšimi sistemi: Številna stara podjetja, ki že dolgo poslujejo, hranijo podatke v različnih aplikacijah in sistemih v različnih arhitekturah in okoljih. To ustvarja težave pri vključevanju zastarelih virov podatkov in premikanju podatkov, kar še dodatno poveča čas in stroške dela z velikimi podatki.

Priporočeni članki

To je vodnik za uvod v velike podatke. Tu smo obravnavali Uvod v velike podatke z glavnimi komponentami, lastnostmi, prednostmi in slabostmi velikih podatkov. Ogledate si lahko tudi naslednje članke:

1. Programska oprema Big Data Analytics
2. Data Scientist vs Big Data
3. Posel z velikimi podatki o analitiki