Introduksjon til Big Data
Big Data, som navnet antyder, er noe relatert til data, der store innebærer store eller store. For å si det enkelt, refererer Big Data til store datamengder (når det gjelder volum) som ikke kan fordøyes (behandles) med tradisjonelle databehandlingsapplikasjoner på en effektiv måte. Etter hvert som dataene blir større, blir de også mer komplekse, og de krever mer avanserte og robuste matematiske og statistiske teknikker for å få det vi ønsker av data.
La oss her prøve å forstå Introduksjon til Big Data med et eksempel: Spol tilbake til 1940-tallet, ingen datamaskiner, ingen mobiltelefoner, ikke noe internett, ikke noe digitalt liv, så ingen data, ikke sant? Vel, det var data, men det var ikke digitalt. Det var ingen internettbank den gangen, men det var banker, og bankene hadde kunder, og kunden foretok transaksjoner som ble spilt inn, ikke digitalt, men på papirer, regnskap og finans, og som alle ble gjort på penner og papirer.
Spol frem til 1990-tallet, teknologisk avspark, datamaskiner og mobiltelefoner kom ut i markedet, resultatregnskap og balanse som ble gjort på papirer og lagret i registre som hadde data om omtrent 500 kunder ble nå gjort på Excel og lagret i stasjoner som kan lagre mer enn tusenvis av kundedata. Her i innledningen til big data, lærer vi at når data økte eksponentielt, utstyrte organisasjoner seg med mer ildkraft for å håndtere data mer effektivt. Nå, på en enkelt dag, genereres 2, 5 quintillion byte (2500 000 Terabyte) data. Det er enormt, ikke sant? Med avansert teknologi, i nær fremtid, vil nesten alle elementer i vår omgivelse generere noen data. Vi har allerede smarte sko, smarte lys, smarte puter og andre dingser tilgjengelig som genererer data på daglig basis. Derfor er Introduksjon til Big Data en av de vitale teknologiene som vil spille en viktig rolle i å forme fremtidens verden.
Hovedkomponenter av store data
Som vi diskuterte ovenfor i innledningen til big data at hva som er big data, Nå går vi videre med hovedkomponentene i big data.
-
Maskinlæring
Det er vitenskapen om å få datamaskiner til å lære ting av seg selv. I maskinlæring forventes det at en datamaskin bruker algoritmer og statistiske modeller for å utføre spesifikke oppgaver uten noen eksplisitte instruksjoner. Programmer for maskinlæring gir resultater basert på tidligere erfaring. I disse dager er det for eksempel noen mobilapplikasjoner som gir deg et sammendrag av økonomien, regningene dine, vil minne deg om betalingene dine, og også kan gi deg forslag til noen spareplaner. Disse funksjonene gjøres ved å lese e-postmeldinger og tekstmeldinger.
-
Natural Language Processing (NLP)
Det er datamaskinens evne til å forstå det menneskelige språket som talt. De mest åpenbare eksemplene som folk kan forholde seg til i disse dager er google home og Amazon Alexa. Begge bruker NLP og andre teknologier for å gi oss en virtuell assistentopplevelse. NLP er rundt oss uten at vi engang skjønner det. Når du skriver en mail, mens du gjør noen feil, korrigerer den seg automatisk, og i disse dager gir den automatisk forslag for å fullføre postene og skremmer oss automatisk når vi prøver å sende en e-post uten vedlegget som vi refererte til i e-postteksten, dette er en del av Natural Language Processing Applications som kjører på backend.
-
Business Intelligence
Business Intelligence (BI) er en metode eller prosess som er teknologidrevet for å få innsikt ved å analysere data og presentere det på en måte som sluttbrukere (vanligvis ledere på høyt nivå) som ledere og bedriftsledere kan få noen handlingsdyktige innsikter fra det og ta informerte forretningsavgjørelser om det.
-
Cloud Computing
Hvis vi går under navnet, skal det beregnes på skyer, vel, det er sant, akkurat her snakker vi ikke om ekte skyer, sky her er en referanse for Internett. Så vi kan definere cloud computing som levering av databehandlingstjenester - servere, lagring, databaser, nettverk, programvare, analyse, intelligens og mer - over Internett (“skyen”) for å tilby raskere innovasjon, fleksible ressurser og stordriftsfordeler .
Kjennetegn på Big Data
I dette emnet Introduksjon til Big Data, viser vi deg også egenskapene til Big Data.
-
Volum:
For å bestemme verdien ut av data, må størrelsen vurderes, noe som spiller en avgjørende rolle. Avhengig av volum for å identifisere om en bestemt type data faller inn under introduksjonen til Big Data-kategorien.
-
Variasjon:
Variasjon betyr forskjellige typer data i henhold til deres art (strukturert og ustrukturert). Tidligere var de eneste datakildene som ble vurdert av de fleste applikasjoner i form av rader og kolonner som vanligvis kom i regneark og databaser. Men i dag kommer data i alle former vi kan forestille oss som e-post, bilder, videoer, lyd og mange flere.
-
Hastighet:
Hastighet som navnet antyder hastigheten på generering av data. Fra en kilde bestemmer potensialet til dataene hvor raskt data kan genereres og hvor raskt de kan behandles.
-
variasjon:
Data kan være varierende, det betyr at de kan være inkonsekvente, ikke i flyt, som forstyrrer eller blir en blokkering i håndtering og håndtering av data på en effektiv måte.
Bruksområder av Big Data
Big Data-analyse brukes på følgende måter
-
Helsevesen:
Vi har i dag bærbare enheter og sensorer som gir sanntidsoppdateringer til helseerklæringen til en pasient.
-
Utdanning:
En students fremgang kan spores og forbedres ved riktig analyse gjennom big data-analyse.
-
Vær:
Værsensorer og satellitter, som har blitt distribuert over hele kloden, samler inn enorme mengder data og bruker disse dataene for å overvåke vær- og miljøforholdene og også forutsi eller forutsi værforholdene for de kommende dagene.
Fordeler og ulemper ved Big Data
Som vi har studert introduksjonen til big data nå, skal vi forstå fordelene og ulempene med Big Data er som følger :
|
Fordeler | ulemper |
| Bedre beslutningstaking | Datakvalitet: kvaliteten på dataene må være god og ordnet for å fortsette med big data-analyse. |
| Økt produktivitet | Maskinvare behov: Lagringsplass som må være der for å huse dataene, nettverksbåndbredde for å overføre den til og fra analysesystemer, er alle dyre å kjøpe og vedlikeholde Big Data-miljøet. |
| Redusere kostnader | Risiko for cybersikkerhet: Lagring av sensitive og store datamengder kan gjøre selskaper til et mer attraktivt mål for cyberattackers, som kan bruke dataene til løsepenger eller andre urettmessige formål. |
| Forbedret kundeservice | Hikke i å integrere med gamle systemer: Mange gamle bedrifter som har vært i virksomhet fra lang tid, har lagret data i forskjellige applikasjoner og systemer i forskjellige arkitekturer og miljøer. Dette skaper problemer med å integrere utdaterte datakilder og flytte data, noe som ytterligere øker tiden og kostnaden ved å jobbe med big data. |
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til Introduksjon til Big Data. Her har vi diskutert Introduksjon til Big Data med hovedkomponenter, egenskaper, fordeler og ulemper ved big data. Du kan også se på følgende artikler:
- Big Data Analytics-programvare
- Data Scientist vs Big Data
- Big Data Analytics jobber