Uvod u velike podatke
Big Data, kao što ime sugerira, nešto je povezano s podacima, pri čemu velik podrazumijeva velike ili velike. Jednostavno rečeno, Big Data odnosi se na velike količine podataka (u smislu volumena) koje se na učinkovit način ne mogu probaviti (obraditi) s tradicionalnim aplikacijama za obradu podataka. Kako podaci postaju sve veći, oni postaju i složeniji, a zahtijevaju naprednije i snažnije matematičke i statističke tehnike da bismo od podataka dobili ono što želimo.
Evo, pokušajmo s primjerom razumjeti Uvod u velike podatke, Povratak unatrag do četrdesetih godina prošlog stoljeća, nema računala, mobitela, interneta, digitalnog života, pa nema podataka, zar ne? Pa, bilo je podataka, ali nije bilo digitalno. Tada nije bilo internetskog bankarstva, ali bilo je banaka, a banke su imale klijente, a klijenti su obavljali transakcije koje su se bilježile, ne digitalno, već na papirima, računovodstvu i financijama i sve su se obavljale na olovci i papirima.
Brzo prema devedesetima, na tržište je stigla tehnologija, računala i mobiteli, izvještaji o dobiti i bilansi stanja koji su rađeni na papirima i pohranjeni u registrima koji su imali podatke od oko 500 kupaca, a sada se rade na excelu i spremaju u pogone koji može pohraniti više od tisuću podataka o kupcima. Ovdje u uvodu velikih podataka naučit ćemo da su se, kako se podaci eksponencijalno povećavaju, organizacije opremile s više vatrene snage za učinkovitiju obradu podataka. Sada se u jednom danu generira 2, 5 kvintilionski bajta (2, 500, 000 Terabajta) podataka. To je ogromno, zar ne? Napredujući tehnologiju, u skoroj će budućnosti gotovo svaki predmet u našoj okolini generirati neke podatke. Već imamo na raspolaganju pametne cipele, pametna svjetla, pametne jastuke i druge uređaje koji svakodnevno generiraju podatke. Stoga je Uvod u velike podatke jedna od vitalnih tehnologija koja će odigrati veliku ulogu u oblikovanju budućeg svijeta.
Glavne komponente velikih podataka
Kao što smo gore u uvodu velikih podataka raspravljali o tome što su veliki podaci, sada idemo naprijed sa glavnim komponentama velikih podataka.
-
Strojno učenje
To je znanost tjeranja računala da sami uče stvari. U strojnom učenju očekuje se da računalo koristi algoritme i statističke modele za izvođenje određenih zadataka bez ikakvih eksplicitnih uputa. Aplikacije za strojno učenje daju rezultate na temelju prethodnog iskustva. Na primjer, ovih dana postoje neke mobilne aplikacije koje će vam dati sažetak financija, računa, podsjetiti vas na plaćanja računa i također vam dati prijedloge za neke planove štednje. Te se funkcije obavljaju čitanjem vaših e-poruka i tekstualnih poruka.
-
Obrada prirodnog jezika (NLP)
To je sposobnost računala da razumije ljudski jezik kao govorni. Najočitiji primjeri s kojima se ljudi danas mogu povezati su google home i Amazon Alexa. Obojica koriste NLP i druge tehnologije za virtualno iskustvo asistenta. NLP je svuda oko nas, a da to nismo ni shvatili. Prilikom pisanja e-pošte, iako čini greške, automatski se ispravlja i ovih dana daje auto-prijedloge za dovršavanje mailova i automatski nas zastrašuje kada pokušamo poslati e-poštu bez priloga koji smo naveli u tekstu e-pošte, ovo je dio aplikacija za obradu prirodnog jezika koje se izvode u hodu.
-
Poslovna inteligencija
Poslovna inteligencija (BI) je metoda ili proces koji je tehnologija vođena stjecanjem uvida analizom podataka i prezentiranjem na način da krajnji korisnici (obično rukovoditelji na visokoj razini) poput menadžera i korporativnih vođa mogu steći neke uvidljive uvide iz njih i donijeti informirane poslovne odluke o tome.
-
Računalni oblak
Ako idemo po imenu, to bi trebalo računati na oblacima, dobro, istina je, samo ovdje ne govorimo o stvarnim oblacima, oblak je ovdje referenca za Internet. Na taj način možemo definirati računalstvo u oblaku kao isporuku računalnih usluga - poslužitelja, pohrane, baze podataka, umrežavanja, softvera, analitike, inteligencije i više - putem Interneta („oblak“) da ponudimo brže inovacije, fleksibilne resurse i ekonomiju razmjera.,
Karakteristike velikih podataka
U ovoj temi Uvoda u velike podatke, prikazujemo vam i karakteristike Big Data-a.
-
Svezak:
Da bi se odredila vrijednost prema podacima, potrebno je uzeti u obzir veličinu koja igra presudnu ulogu. Također, kako bi se utvrdilo spada li određena vrsta podataka pod uvod u kategoriju velikih podataka ili ne, ovisi o obujmu.
-
Raznolikost:
Raznolikost znači različite vrste podataka prema svojoj prirodi (strukturirane i nestrukturirane). Ranije su jedini izvori podataka koje većina aplikacija smatra u obliku redaka i stupaca koji su obično dolazili u proračunskim tablicama i bazama podataka. Ali danas, podaci dolaze u bilo kojem obliku koji možemo zamisliti poput e-pošte, fotografija, videozapisa, zvuka i mnogih drugih.
-
Brzina:
Brzina kao naziv sugerira brzinu generiranja podataka. Koliko brzo se podaci mogu generirati i koliko brzo se mogu obraditi, određuje potencijal podataka.
-
Varijabilnost:
Podaci mogu biti promjenjivi, što znači da mogu biti nedosljedni, a ne protok, što ometa ili postaje blokada u rukovanju i upravljanjem podacima na učinkovit način.
Primjene velikih podataka
Analitika velikih podataka koristi se na sljedeće načine
-
Zdravstvena njega:
Ovih dana imamo nosive uređaje i senzore koji omogućavaju ažuriranje u stvarnom vremenu zdravstvene izjave pacijenta.
-
Obrazovanje:
Učenicin napredak može se pratiti i poboljšati pravilnom analizom analizom velikih podataka.
-
Vrijeme:
Vremenski senzori i sateliti, raspoređeni diljem svijeta, prikupljaju ogromne podatke i koriste te podatke za praćenje vremenskih i okolišnih uvjeta, kao i za predviđanje ili predviđanje vremenskih uvjeta za naredne nekoliko dana.
Prednosti i nedostaci velikih podataka
Kako smo proučavali uvod u velike podatke sada ćemo razumjeti prednosti i nedostatke velikih podataka kako slijedi :
|
prednosti | Nedostaci |
| Bolje odlučivanje | Kvaliteta podataka: kvaliteta podataka mora biti dobra i uređena da bi se nastavilo s analizom velikih podataka. |
| Povećana produktivnost | Potrebe za hardverom: Prostor za pohranu koji treba postojati za smještaj podataka, propusnost mreže za prijenos u analitičke sustave i iz njih, skupi su za kupnju i održavanje okruženja Big Data. |
| Smanjite troškove | Rizici za cyber sigurnost: Spremanje osjetljivih i velikih količina podataka može učiniti tvrtke privlačnijom metom za cyber napadače, koji podatke mogu koristiti u otkupnini ili u druge nezakonite svrhe. |
| Poboljšana usluga kupcima | Štucanje u integraciji sa naslijeđenim sustavima: Mnoga stara poduzeća koja već dugo posluju pohranjuju podatke u različite aplikacije i sustave u različitim arhitekturama i okruženjima. To stvara probleme u integriranju zastarjelih izvora podataka i premještanja podataka, što dodatno povećava vrijeme i troškove rada s velikim podacima. |
Preporučeni članci
Ovo je vodič za Uvod u velike podatke. Ovdje smo razgovarali o Uvodu u velike podatke s glavnim komponentama, karakteristikama, prednostima i nedostacima velikih podataka. Možete pogledati i sljedeće članke:
- Softver za velike podatke analitike
- Data Scientist vs Big Data
- Poslovi velike analitike podataka