Вступ до великих даних - Основні компоненти - Програми

• Вступ до великих даних

Вступ до великих даних

Big Data, як випливає з назви, - це щось, що стосується даних, де великі мають на увазі великі чи величезні. Простіше кажучи, Big Data відноситься до великої кількості даних (за обсягом), які не можуть бути засвоєні (оброблені) традиційними програмами обробки даних ефективно. Коли дані збільшуються, вони також стають складнішими, і для отримання того, що ми хочемо від даних, потрібні більш досконалі та надійні математичні та статистичні методи.

Тут спробуємо розібратися з Введенням у великі дані на прикладі: Перемотування назад до 1940-х, ні комп’ютери, ні мобільні телефони, ні Інтернет, ні цифрове життя, так що ніяких даних, правда? Ну, були дані, але це не було цифровим. В той час не було Інтернет-банкінгу, але були банки, і банки мали клієнтів, і клієнти здійснювали операції, які записувались не цифровим шляхом, а паперовими, бухгалтерськими та фінансовими документами, і все це робилося за пером та паперами.

Швидко вперед до 90-х років, на ринок з'явилися технології, комп’ютери та мобільні телефони, декларації про прибутки та баланси, які були складені на паперах і зберігалися в регістрах, які мали дані приблизно 500 клієнтів, тепер робляться в Excel і зберігаються на дисках, які може зберігати більше тисяч даних про клієнтів. Тут у вступі до великих даних ми дізнаємось, що в міру збільшення даних в експоненціальному відношенні організації оснащуються більшою кількістю вогневої сили для ефективнішої обробки даних. Зараз за один день генерується 2, 5 квінтиліонних байтів (2 500 000 Терабайт) даних. Це величезне, правда? За допомогою прогресуючої технології в найближчому майбутньому майже кожен предмет у нашому оточенні генерує певні дані. У нас вже є розумні туфлі, розумні світильники, розумні подушки та інші пристосування, які щодня генерують дані. Тому вступ до великих даних - одна з життєво важливих технологій, яка відіграватиме головну роль у формуванні майбутнього світу.

Основні компоненти великих даних

Як ми обговорювали вище у вступі до великих даних про те, що є великими даними, тепер ми рухаємось до основних компонентів великих даних.

• Машинне навчання

Це наука змусити комп’ютери самостійно вивчати речі. У машинному навчанні комп'ютер повинен використовувати алгоритми та статистичні моделі для виконання конкретних завдань без явних інструкцій. Програми машинного навчання дають результати на основі минулого досвіду. Наприклад, в наші дні є кілька мобільних додатків, які дадуть вам інформацію про ваші фінанси, рахунки, нагадають вам про оплату рахунків, а також можуть запропонувати запропонувати певні плани заощадження. Ці функції виконуються шляхом читання ваших електронних листів та текстових повідомлень.

• Обробка природних мов (NLP)

Це здатність комп’ютера розуміти людську мову як розмовну. Найочевидніші приклади, з якими люди можуть ставитись до цих днів, - це будинок Google і Amazon Alexa. Обидва використовують NLP та інші технології, щоб забезпечити нам віртуальний помічник. НЛП - це навколо нас, навіть якщо ми цього не усвідомлюємо. Під час написання пошти, роблячи помилки, він автоматично виправляє себе, і в наші дні він дає автоматичні пропозиції щодо заповнення пошти та автоматично залякує нас, коли ми намагаємось надіслати електронний лист без вкладення, на яке ми посилаємось у тексті електронного листа, це частина додатків для обробки природних мов, які виконуються на бекенді.

• Бізнес-аналітики

Business Intelligence (BI) - це метод або процес, який керується технологією отримання розуміння, аналізуючи дані та представляючи їх таким чином, щоб кінцеві користувачі (як правило, керівники вищого рівня), такі як менеджери та корпоративні лідери, могли отримати деяку корисну інформацію з них та приймати обґрунтовані бізнес-рішення щодо цього.

• Хмарні обчислення

Якщо ми підемо за назвою, це повинно бути обчислення, зроблене на хмарах, ну це правда, просто тут ми не говоримо про реальні хмари, хмара тут є посиланням для Інтернету. Таким чином, ми можемо визначити хмарні обчислення як доставку обчислювальних сервісів - серверів, сховищ даних, баз даних, мереж, програмного забезпечення, аналітики, інтелекту та іншого - через Інтернет ("хмара"), щоб запропонувати більш швидкі інновації, гнучкі ресурси та економію масштабу. .

Характеристика великих даних

У цій темі Введення до великих даних ми також показуємо вам характеристики Big Data.

• Обсяг:

Щоб визначити значення за даними, потрібно врахувати розмір, який відіграє вирішальну роль. Також, для того, щоб визначити, чи підпадає певний тип даних під вступ до категорії великих даних, чи ні, залежить від обсягу.

• Різноманітність:

Різноманітність означає різні типи даних відповідно до їх характеру (структуровані та неструктуровані). Раніше єдині джерела даних, що розглядалися більшістю додатків, мали форму рядків та стовпців, які зазвичай надходили у електронних таблицях та базах даних. Але сьогодні дані надходять у будь-якій формі, яку ми можемо уявити як електронні листи, фотографії, відео, аудіо та багато іншого.

• Швидкість:

Швидкість, як назва, говорить про швидкість генерації даних. Визначення потенціалу даних визначає те, як швидко можна генерувати дані та як швидко їх обробляти.

• Змінність:

Дані можуть бути змінними, це означає, що вони можуть бути непослідовними, а не в потоці, що втручається або стає блокуванням в ефективному керуванні та керуванні даними.

Застосування великих даних

Аналітика великих даних використовується наступними способами

• Охорона здоров'я:

У нас є ці пристрої та датчики, які сьогодні є носіями, які в режимі реального часу оновлюють стан здоров'я пацієнта.

• Освіта:

Успіх студента можна відстежити та покращити за допомогою належного аналізу за допомогою аналізу великих даних.

• Погода:

Датчики погоди та супутники, які були розгорнуті по всьому світу, збирають величезну кількість даних і використовують ці дані для моніторингу погодних та екологічних умов, а також прогнозують або прогнозують погодні умови на найближчі кілька днів.

Переваги та недоліки великих даних

Оскільки ми вивчали вступ до великих даних, тепер ми розберемося як переваги та недоліки великих даних :

Переваги	Недоліки
Краще прийняття рішень	Якість даних: якість даних повинна бути хорошою та організованою, щоб продовжувати аналізу великих даних.
Підвищення продуктивності праці	Потреби в апаратному забезпеченні: місця для зберігання даних, пропускна здатність мережі для передачі їх до аналітичних систем і дорого коштують для придбання та підтримки середовища Big Data.
Скорочення витрат	Ризики кібербезпеки: зберігання чутливих та великих обсягів даних може зробити компанії більш привабливою ціллю для кібератак, які можуть використовувати ці дані для викупу чи інших неправомірних цілей.
Покращене обслуговування клієнтів	Недоліки в інтеграції із застарілими системами: Багато старих підприємств, що працюють давно, зберігають дані в різних програмах та системах в різних архітектурах та середовищах. Це створює проблеми при інтеграції застарілих джерел даних та переміщення даних, що ще більше додає часу та витрат на роботу з великими даними.

Рекомендовані статті

Це було керівництвом щодо введення великих даних. Тут ми обговорили Вступ до великих даних з основними компонентами, характеристиками, перевагами та недоліками великих даних. Ви також можете переглянути наступні статті:

1. Програмне забезпечення Big Data Analytics
2. Data Scientist vs Big Data
3. Вакансії з аналітики великих даних