Большие данные: что это такое, концепция и как они работают

[nurnobi40]

В принципе, работа и интерес к анализу данных в Интернете растут вместе с термином «большие данные».

Таким образом, увеличилось количество людей, обеспокоенных тем, что о них знают крупные веб-сайты и социальные сети, отражением этого является потребность в специалистах в области информационных технологий и поиск компаниями курсов по большим данным.

Эти данные в больших объемах называются «большими данными».

В этой статье мы рассмотрим концепцию больших данных, что они означают, их важность, силу и основные тенденции в области больших данных, существующие сегодня.

Что такое дата?
Прежде чем мы углубимся в определение больших данных с учетом их контекста, нам необходимо определить концепцию данных.

Данные — это количества знаков или символов, над которыми выполняются операции с помощью компьютера , которые сохраняются и передаются в виде электрических сигналов и записываются на магнитные, оптические или механические носители записи.

Более того, данные могут существовать в различных формах — битах и ​​байтах — и храниться в электронной памяти в виде чисел или текста на листах бумаги.

В зависимости от сложности данные могут напоминать факты, хранящиеся в сознании человека.

мощность би
Что такое большие данные?
Большие данные — это разнообразные наборы информации, которые растут с постоянно растущими темпами, как структурированные, так и неструктурированные. Он охватывает большие объемы данных, скорость их создания и сбора, а также разнообразие или объем охватываемых точек данных.

Обычно они поступают из нескольких источников и в разных форматах, включая облако.

Как работают большие данные?
По своей сути большие данные включают сбор, обработку и анализ огромных объемов данных, которыми невозможно управлять или интерпретировать с помощью традиционных методов. Механика больших данных столь же интересна, сколь и сложна и включает в себя несколько этапов и технологий.

Процесс начинается со сбора данных. Эти данные получают из различных источников , таких как социальные сети, мобильные устройства, электронные датчики и коммерческие транзакции. Разнообразный характер этих источников означает, что данные поступают в самых разных форматах: от текста и изображений до записей в базе данных и сигналов датчиков.

После сбора эти данные проходят этап обработки. Учитывая е номер телефона whatsapp jordan го колоссальный объем, необходимо использовать специализированные системы хранения данных, способные справиться с масштабом и сложностью данных. Такие инструменты, как базы данных Hadoop и NoSQL, являются примерами технологий, используемых для управления и хранения этой информации.

Следующий шаг — анализ данных . Именно здесь большие данные действительно проявляют себя с помощью передовых алгоритмов, машинного обучения и статистического анализа для извлечения закономерностей, тенденций и идей из данных. Этот анализ может выявить ценную информацию, которая была бы недоступна без применения больших данных, например, прогнозирование поведения потребителей, выявление рыночных тенденций или даже обнаружение распространения заболеваний.

Однако большие данные – это не только технологии. Речь также идет о стратегии и принятии решений на основе данных . Информацию, полученную с помощью анализа больших данных, необходимо интерпретировать и эффективно использовать, чтобы влиять, среди прочего, на бизнес-стратегии, политические решения, научные достижения.

Наконец, безопасность и конфиденциальность данных являются важнейшими аспектами во вселенной больших данных. По мере увеличения объема и разнообразия данных также растет необходимость защищать информацию от несанкционированного доступа и обеспечивать ее этичное и ответственное использование.

Каковы 3V больших данных?
3V больших данных — это пять характеристик, определяющих данные больших данных:

Объем
Это относится к огромному количеству данных, ежедневно генерируемых различными источниками, такими как датчики Интернета вещей , коммерческие транзакции, социальные сети и другие. Это создает серьезную проблему для хранения и обработки данных, поскольку необходимо иметь инфраструктуру и технологии, способные обрабатывать этот огромный объем информации.

Скорость
Это относится к тому, насколько быстро генерируются данные и их необходимо обрабатывать, чтобы они были полезными. Например, данные, генерируемые датчиками Интернета вещей, необходимо обрабатывать в режиме реального времени, чтобы их можно было использовать в промышленных системах управления. Это требование к скорости является проблемой для крупномасштабного анализа данных.