Что такое большие данные и почему это так важно?

Подведение итогов

ни стали модным словом на технологической сцене. Как и облако, искусственный интеллект и машинное обучение, эту концепцию довольно сложно объяснить.

Неудивительно, что у многих теоретиков заговора отличный день. Теперь они преподают свои тревожные версии любопытной публике. Во-первых, нет никакой связи между этой концепцией и мировым господством. Теперь можете быть спокойны.

Что же такое большие данные?

Это означает огромный объем данных. Но это еще не все. Это также включает в себя изучение огромного количества данных с целью обнаружения в них закономерностей. Это экономичный и сложный способ обработки информации для поиска полезных идей.

Сколько данных хранится сегодня?

Сегодня предполагаемый объем данные онлайн составляют около 2,7 зеттабайт . Для сравнения: один зеттабайт равен одному миллиарду терабайт!

Тенденция не замедляется. Исследования показывают, что серверы Fac

Сколько данных хранится сегодня?

оме того, мы отправляем около 290 миллиардов электронных писем каждый день. Мы ожидаем, что к 2020 году мы произведем В 44 раза больше данных больше, чем в 2009 году!

Приведенная выше статистика интригует. Объем данных, которые мы производим за два дня, равен объему, который мы генерировали с незапамятных времен до 2003 года.

Объем данных, которыми мы располагаем сегодня, является прямым результатом изобретения компьютера и Интернета. Информация, загружаемая в социальные сети, на форумы, в компании и т. д., является частью этой концепции.

Характеристики больших данных

У больших данных есть пять характеристик, описывающих их использование и философию:

1. Объем. Конечно, если размер данных не является значительным, вы не можете называть их большими данными. Объем — основная характеристика концепции.
2. Разнообразие. Этот атрибут определяет характер и тип данных, которые будут анализироваться компьютерами.
3. Скорость. Большие данные всегда доступны в режиме реального времени. Это означает, что даже при анализе значительных наборов данных вы все равно можете получить к ним доступ.
4. Вариативность. Согласованность наборов данных определяет, насколько данные соответствуют этой концепции.
5. Достоверность. Достоверность – это качество данных, используемых для анализа. Только качественные данные могут дать качественные выводы и закономерности. В противном случае это пустая трата времени.

Изучение больших данных

Анализ такого большого объема данных очень сложен. Каждый день программисты пишут новые алгоритмы для обработки огромных наборов данных. Этот уровень сложности также означает, что в процессе должно участвовать много сложного оборудования.

Но для

Характеристики больших данных

действованных процессов.

1. Сбор данных

Первый шаг — сбор данных. Вы можете расширить свою библиотеку данных только в том случае, если у вас есть средства для их получения. Используйте сложный алгоритм, чтобы найти данные, необходимые для заполнения вашей библиотеки данных.

2. Курирование

Система обрабатывает собранные данные и сортирует их на более мелкие единицы. За этот процесс также отвечает алгоритм. Причина такой сортировки — обеспечить упрощение на более позднем этапе процесса.

3. Индексирование данных – обеспечение доступности данных для поиска

Из-за скорости потока данных ученые, работающие с данными, организуют наборы данных в библиотеку с возможностью поиска. Система все систематизирует и индексирует. Таким образом, любой сможет просмотреть его и получить информацию в режиме реального времени.

4. Хранилище

Пока происходят все вышеперечисленные процессы, система одновременно сохраняет данные. Но поскольку они все еще сырые и нетронутые, данные сохраняются лишь временно. Индексирование и хранение происходят одновременно. Таким образом, в любой момент управляющий алгоритм знает, где найти набор данных.

5. Анализ данных

На этом этапе многое происходит под капотом инфраструктуры. Запускается множество алгоритмов, а процессоры компьютеров нагреваются. Система проверяет сохраненные наборы данных и анализирует закономерности.

6. Публикация и передача

Здесь система делает анализируемый набор данных доступным для совместного использования и передачи. Эти новые сгенерированные данные также все еще готовы к повторному выполнению всего процесса.

7. Визуализация

Обнаруженные при анализе данных закономерности создают визуальные описания с помощью алгоритма. На этих иллюстрациях показаны связи между различными наборами данных и типами данных. Он также предоставляет закономерности и выводы.

8. Конфиденциальность информации

Все описанные выше процессы являются дорогостоящими. Они также являются конфиденциальными и не должны просачиваться за пределы заинтересованной компании. Конфиденциальность информации — последний процесс в этой концепции.

Поймите, что хотя система сериализует весь процесс, в реальной жизни все происходит одновременно. Многие процессоры могут обрабатывать один набор операц

1. Сбор данных

ие обслуживают другие наборы.

Преимущества больших данных

Многие корпорации вкладывают большие средства в эту технологию. И по уважительной причине. Преимущества внедрения этой концепции в бизнес-стратегию оправдывают инвестиции.

1. 2. Курированиеrong>. Реализация этой концепции помогает компаниям изучить наиболее экономически эффективные способы ведения бизнеса.
2. Экономит время. Разработка более простых методов на основе анализа огромных объемов данных о процессе экономит ваше время.
3. Понимайте своих конкурентов. Внедрение концепции больших данных помогает ком

   3. Индексирование данных – обеспечение доступности данных для поиска

   азрабатывать новые, более качественные продукты. Из-за большого объема изучаемых данных ваши шансы на появление новой идеи продукта высоки.
4. Понимать потребителя или рынок. Вполне вероятно, что система изучает поведение потребителей и вырабатывает закономерность.

Распространенные ошибки, о которых следует знать