מה זה נתונים גדולים למה זה עסק גדול?

נתונים גדולים הוא buzzword סביב סצינה טק בימים אלה. כמו ענן, AI ו למידה מכונה, הרעיון הוא מסובך למדי להסביר.

אין פלא שתאורטיקנים רבים של קונספירציה הם בעלי יום שדה. עכשיו הם מלמדים את הגרסאות המטרידות שלהם לציבור הסקרני. ראשית, אין קשר בין המושג הזה לבין השליטה בעולם. אתה יכול לנוח עכשיו.

אז מה המשמעות של נתונים גדולים?

זה אומר נפח עצום של נתונים . אבל זה לא נעצר שם. זה גם מקיף את לימוד כמות עצומה של נתונים במטרה לגלות דפוס זה. זוהי דרך חסכונית ומורכבת של עיבוד מידע כדי למצוא תובנות שימושיות.

כמה נתונים מאוחסן היום?

היום נפח מוערך של נתונים מקוונים הוא כ - 2.7 zettabytes. כדי לשים את הדברים בפרספקטיבה, Zetabyte אחד שווה למיליארד טרה!

המגמה אינה מאטה. מחקרים מראים כי שרתי פייסבוק מקבלים 500 טרה-בייט מדי יום. כמו כן, אנו שולחים על 290 מיליארד הודעות דוא"ל בכל יום. אנו מצפים כי עד שנת 2020 אנו מייצרים 44 פעמים נתונים יותר ממה שעשינו בשנת 2009!

הנתונים הסטטיסטיים לעיל הם מסקרנים. כמות הנתונים שאנו מייצרים תוך יומיים שווה לסכום שהפקנו משחר הזמן ועד 2003.

נפח הנתונים שיש לנו כיום הוא תוצאה ישירה של המצאת המחשב והאינטרנט. המידע המועלה על פלטפורמות מדיה חברתית, פורומים, עסקים וכו 'הם כולם חלק מתפיסה זו.

מאפייני נתונים גדולים

נתונים גדולים יש חמישה מאפיינים המתארים את השימוש והפילוסופיה שלה:

נפח - כמובן, אלא אם כן את גודל הנתונים הוא כמות משמעותית, אתה לא יכול להתייחס אליו כמו נתונים גדולים. נפח הוא המאפיין העיקרי של המושג.
מגוון - תכונה זו מתייחסת לטבע ולסוג המחשבים הנתונים שינתחו.
מהירות - נתונים גדולים זמינים תמיד בזמן אמת, ומרמזים שגם בעת ניתוח ערכות נתונים משמעותיות, עדיין תוכל לגשת לנתונים.
שונות - העקביות במערכי הנתונים קובעת את מידת ההיענות של הנתונים לרעיון זה.
אמת - אמת היא איכות הנתונים המשמשים לניתוח. רק נתוני איכות יכולים לייצר הסקות ודפוסים איכותיים. אחרת, זה בזבוז זמן.

לומד נתונים גדולים

ניתוח כזה נפח נתונים גדול מאוד מסובך. כל יום, מתכנתים כותבים אלגוריתמים חדשים יותר לעריכת ערכות נתונים מסיביות. רמה זו של המורכבות גם אומר כי הרבה חומרה מסובכת יש לקחת חלק בתהליך.

אבל לשם הפשטות, הנה סקירה ברמה גבוהה של התהליכים המעורבים.

1. לכידת הנתונים

הצעד הראשון הוא ללכוד את הנתונים. אתה יכול רק לגדל את ספריית הנתונים שלך אם יש לך אמצעי להשיג נתונים. השתמש באלגוריתם מתוחכם כדי למצוא את הנתונים הדרושים כדי לאכלס את ספריית הנתונים.

2. אוצר

המערכת אוצרת את הנתונים שנתפסו וממיין אותם ליחידות קטנות יותר. אלגוריתם הוא גם אחראי על תהליך זה. הסיבה למיון זה היא לאפשר פישוט בשלב מאוחר יותר של התהליך.

3. יצירת אינדקס של הנתונים - הפיכת הנתונים לחיפוש

בשל מהירות זרימת הנתונים, מדעני נתונים מארגנים ערכות נתונים לספרייה הניתנת לחיפוש. המערכת מארגנת ומפתחת הכל. ככה כל אחד יכול להסתכל דרך זה למשוך מידע - בזמן אמת.

4. אחסון

בעוד כל התהליכים הנ"ל מתרחש, המערכת בו זמנית לאחסן נתונים. אבל בגלל זה עדיין גולמי ו untouched, הנתונים מאוחסנים רק באופן זמני. אינדקס ואחסון קורים בו זמנית. אז בכל רגע, האלגוריתם בשליטה יודע איפה למצוא ערכת נתונים.

5. ניתוח הנתונים

בשלב זה הרבה דברים מתרחש מתחת למכסה המנוע של התשתית. הרבה אלגוריתמים פועלים, ומעבדי מחשב מתחממים. המערכת בודקת את ערכות הנתונים המאוחסנות ומנתחת את הדפוסים.

6. שיתוף והעברה

כאן, המערכת עושה את הנתונים לנתח shareable וניתן להעברה. זה נתונים חדשים שנוצר הוא עדיין מוכן לעבור את כל התהליך שוב.

7. ויזואליזציה

הדפוסים שהתגלו בניתוח הנתונים יוצרים תיאורים חזותיים באמצעות אלגוריתם. איורים אלה מראים את היחסים בין קבוצות נתונים שונות וסוגי נתונים. הוא גם מספק דפוסי והסקת מסקנות.

8. פרטיות מידע

כל התהליכים לעיל הם יקרים. הם גם חסויים ולא צריך לדלוף מתוך החברה מודאג. פרטיות המידע היא התהליך הסופי בתפיסה זו.

להבין כי בעוד המערכת serializes את התהליך כולו, הכל קורה בו זמנית בחיים האמיתיים. הרבה מעבדים עשויים להיות טיפול קבוצה אחת של פעולות בעוד אחרים לשרת ערכות אחרות.

היתרונות של נתונים גדולים

הרבה תאגידים משקיעים בגדול בטכנולוגיה זו. גם מסיבה טובה. היתרונות של יישום תפיסה זו באסטרטגיה העסקית מצדיקים את ההשקעה.

חוסך כסף : יישום הרעיון מסייע לחברות ללמוד את הדרכים היעילות ביותר לעשות עסקים.
חוסך זמן : פיתוח שיטות פשוטות יותר על ידי ניתוח כמויות עצומות של נתונים על תהליך חוסך לך זמן.
הבנת המתחרים שלך : יישום המושג נתונים גדולים מסייע לעסקים להישאר לפני התחרות שלהם, כמו גם להגדיל את הרווחים שלהם.
לפתח מוצרים חדשים וטובים יותר : בשל כמות גדולה של נתונים הנבדקים, הסיכויים שלך רעיון מוצר חדש הם גבוהים.
להבין את הצרכן או השוק : אין זה סביר כי המערכת בוחנת התנהגות הצרכן מפתחת דפוס.

נפוצים Pitfalls אתה צריך לדעת

כן, נתונים גדולים יכולים לסייע בהפיכת העבודה שלך למשב רוח, מהנה יותר ורווחי. אבל זה לא כל הוורדים בלי קוצים. משתמשים נתקלו בכמה מהמלכודות המפורטות להלן:

רעיון זה אינו משאיל את עצמו פתרונות שאילתה bespoke.
הפיכת הנתונים שנאספו לתובנות שימושיות יכולה להיות כבדה ומורכבת.
ניתוח נתונים יכול להטעות אותך.
נתונים גדולים דורשים מהירות של משלוח נתונים כדי להתעדכן עם עדכונים מדויקים. אם קצב העברת הנתונים בזמן אמת אינו מהיר מספיק, הניתוח שלך יהיה שקר או נחות באיכות. ולפעמים, הנתונים אינם זמינים כלל.
הוצאות תקורה גבוהות.

מסיימים

ביג דאטה הוא נושא מורכב ויזדקק למחקרים אינטנסיביים ואולי לתרגול חיים אמיתי כדי להבין אותו. אבל עם מאמר זה, אתה על הנתיב הנכון. היתרונות הם מרחיקי לכת, וכן את ההתקדמות היא לא להאט בקרוב. אם אתה מחפש עסקים פתרונות חדשניים, אתה רוצה לקפוץ על זה מכונית התזמורת עכשיו!