Të dhënat e mëdha: Si e ka ndryshuar skenarin me kalimin e kohës, ndikimi i tij dhe perspektivat e ardhshme

Të dhënat e mëdha: Si e ka ndryshuar skenarin me kalimin e kohës, ndikimi i tij dhe perspektivat e ardhshme

Bota po rritet duke u bërë një hapësirë ​​e të dhënave me gjithnjë e më shumë të dhëna që gjenerohen çdo ditë. Një studim thotë se çdo ditë përdoruesit ngarkojnë 55 milionë foto, 340 milionë tweete dhe 1 miliard dokumente, që në total llogariten në 2.5 kuintilion të dhëna. Po, e lexuat mirë!

Tani pyetja është se si t'i menaxhojmë kaq shumë të dhëna kur aplikacionet tradicionale të përpunimit të të dhënave janë të pamjaftueshme për të njëjtat. Krijimi gjithnjë në rritje i të dhënave ka krijuar një teknikë të re, të cilës ne e quajmë Big Data . Është thjesht një teknikë më e re për të ruajtur, menaxhuar dhe ndarë shumë vlera të të dhënave. Të dhënat e mëdha fituan vrullin e tyre në fillim të viteve 2000, megjithatë, rëndësia e tyre po lulëzon në skenarin aktual. Për ata që nuk janë iniciuar, ai përfshin tre V- Vëllimi , Shpejtësia dhe Varietet .

  • Vëllimi: Të dhënat mblidhen nga disa burime si transaksionet e biznesit, mediat sociale, të dhënat makinë me makinë dhe burime të tjera. Së bashku, ai kthehet në një grumbullim të madh të të dhënave, i cili menaxhohet nëpërmjet teknologjive të reja si Hadoop. Është një softuer me burim të hapur që lejon përpunimin e grupeve më të mëdha të të dhënave në një mjedis informatikë të shpërndarë. Me fjalë të tjera, Hadoop ju lejon të ruani dhe menaxhoni pa probleme të dhëna, në një pjesë të kohës.
  • Shpejtësia: Është shkalla e shpejtësisë me të cilën të dhënat merren/mbledhen dhe zbatohen. Search Cloud Computing thotë: “Çdo projekt i analitikës së të dhënave të mëdha do të gëlltisë, ndërlidhë dhe analizojë burimet e të dhënave dhe më pas të japë një përgjigje ose rezultat bazuar në një pyetje gjithëpërfshirëse. Kjo do të thotë që analistët njerëzorë duhet të kenë një kuptim të detajuar të të dhënave në dispozicion dhe të kenë njëfarë kuptimi të përgjigjes që kërkojnë.” Tani e tutje, ai kupton analizat e të dhënave pothuajse në kohë reale dhe në kohë reale për transmetimin e duhur të të dhënave.
  • Shumëllojshmëria: Të dhënat, zakonisht, vijnë në forma të ndryshme si të dhëna të strukturuara dhe të pastrukturuara, të cilat përfshijnë më tej të dhëna numerike në bazën e të dhënave tradicionale dhe dokumentet, emailet, audio, video, transaksionet financiare dhe të dhënat e treguesve të aksioneve, respektivisht. Ndërsa të dhënat e strukturuara nuk kërkojnë ndonjë parakusht për t'u përpunuar, të dhënat e pastrukturuara do të kërkojnë. Ajo ka nevojë për strukturim simetrik për t'u përpunuar.

Të dhënat e mëdha: Si e ka ndryshuar skenarin me kalimin e kohës, ndikimi i tij dhe perspektivat e ardhshme

Këto V përbëhen nga përkufizimi tradicional i të dhënave të mëdha. Sidoqoftë, kërkimet moderne i kanë shtuar V-të shtesë, të cilat janë:

  • Vërtetësia: Vërtetësia në të dhëna i referohet kuptimit të të dhënave. Me fjalë të tjera, paragjykime, zhurmë dhe anomali në të dhëna. Ndërsa vlerat e të dhënave janë të bombarduara, jo të gjitha janë të rëndësishme. Të dhënat duhet të filtrohen në fazën e grumbullimit dhe analizimit të tyre për transmetim të mëtejshëm. Me sa duket, analizimi i të dhënave kërkon një ekip dhe partnerë konkretë dhe sigurohet që vetëm informacioni i vlefshëm të përpunohet, ndërsa ai i parëndësishëm injorohet.

Shihni gjithashtu:  13 Mjetet e Nxjerrjes së të Dhënave Tregtare të të Dhënave të Mëdha

  • Vlefshmëria: Vlefshmëria e të dhënave është një aspekt tjetër i të dhënave të mëdha. Ngjashëm me vërtetësinë e të dhënave, vlefshmëria gjithashtu luan një rol vendimtar. Ai i referohet korrektësisë dhe saktësisë së të dhënave për përdorimin e synuar. Pasi filtrohet, analizohet dhe përpunohet më tej.
  • Paqëndrueshmëria: Paqëndrueshmëria e të dhënave të mëdha i referohet vlefshmërisë së të dhënave për sa i përket kohës dhe dobisë. Ky aspekt përfshin variante si për sa kohë janë të vlefshme të dhënat dhe sa kohë duhet të ruhen.
  • Ndryshueshmëria: Ndryshueshmëria i referohet të dhënave kuptimi i të cilave ndryshon vazhdimisht. Më shpesh, kjo ndodh me të dhënat që shfaqen në një kohë të caktuar, siç janë tendencat në mediat sociale ose informacionet që kanë të bëjnë me një shtrirje kohore. Këto lloj të dhënash analizohen dhe përpunohen duke iu referuar rëndësisë së tyre.

Si e kanë ndryshuar Big Data skenarin me kalimin e kohës dhe ndikimin e tij

Mbledhja gjithnjë në rritje e të dhënave e bën të pandryshueshme për organizatat që të adoptojnë teknikën e të dhënave të mëdha. Aktualisht, të dhënat e mëdha kanë çuar në disa ndryshime specifike. Me sa duket, këto ndryshime ndodh që t'i quajmë edhe si koha dhe epoka e teknologjisë.

  • Rrjetet sociale/Media: Rrjetet sociale nëpërmjet disa mediumeve të saj janë bërë gjëja kryesore në kohën e tanishme. Miliarda njerëz kalojnë në mediat sociale për t'u lidhur me njerëzit përreth, për të përhapur një fjalë - biznes, reklama dhe shkëmbime, etj. Që këtej e tutje, të dhëna të pafundme gjenerohen nëpërmjet mediave sociale dhe rrjeteve të saj dhe janë një manifestim i të dhënave të mëdha.

Shihni gjithashtu:  Një pasqyrë në 26 teknika analitike të të dhënave të mëdha

  • Burimi i të dhënave- Të dhënat publike/të hapura: Shumë nga organizatat private dhe publike kanë vënë në dispozicion shumë të dhëna për përdoruesit për t'i lexuar ose përdorur, ndryshe nga herët e mëparshme. Më shpesh, ky informacion është përbërës me të dhënat rajonale dhe kombëtare, aktivitetet ekonomike të lidhura me të dhënat, informacionin për shërbimet publike, për dukuritë demografike ose mjedisore, infomobilitetin dhe transportin.
  • Interneti i Gjërave: Çdo produkt dhe element i kohës përfshin miniaturizimin e elektronikës dhe aftësitë e lidhjeve të përhapura, të lëvizshme dhe "të kudogjendura", gjë që i bën gjërat të kontrollohen në mënyrë dixhitale. Për shembull, makinat dhe produktet e tjera vendase janë në një farë mënyre të përqendruara rreth internetit dhe teknologjisë. Më tej, Revista Ingenium thotë, "Çdo pjesë e mjedisit tonë mund të "pasurohet" për të mbledhur të dhëna dhe informacion mbi fenomenet natyrore (p.sh. rrëshqitjet e dheut, ndryshimet klimatike, fenomenet natyrore) si fenomenet e sjelljes ashtu edhe ato sociale (të tilla si trafiku, flukset e njerëzve në rajonet urbane. , nivelet e sigurisë dhe monitorimi i komunitetit). Çdo sferë e botës së sotme mund të dixhitalizohet dhe, si e tillë, të bëhet një burim pothuajse i pakufizuar i të dhënave dhe informacionit.”
  • Interneti, uebfaqja, tregtia elektronike dhe aplikacionet: Informacioni i krijuar sot është më specifik i disponueshëm në internet/ueb ose në aplikacione në rritje. Gjatë formimit në pjesën e të dhënave të mëdha, interneti/ueb, tregtia elektronike dhe aplikacionet nuk mund të injorohen. Këto janë zona nga të cilat përdoruesit në përgjithësi varen kur bëhet fjalë për përdorimin e të dhënave.

Ndikimi i të dhënave të mëdha

Me të dhënat e mëdha që ndryshojnë skenarin, disa industri kanë pasur ndikim të madh në to. Disa nga këto ndikime janë renditur më poshtë, sipas industrisë.

  • Ndikimi në marketing: Kur bëhet fjalë për marketingun, të dhënat e mëdha ndihmojnë për të pasur një angazhim më të mirë të konsumatorit, mbajtjen dhe besnikërinë e tyre dhe për të arritur produktin/performancën optimale jashtë strategjive të marketingut. Nuk do të ishte ekzagjerim të thuhet, të dhënat e mëdha kanë ndryshuar skenarin e marketingut nga brenda.

Burimi i imazhit: forbes.com

  • Ndikimi mbi bizneset: Kristina Roth, CEO dhe Themeluese e Matisia Consultants thotë, "me të dhëna të mëdha, bizneset mund të mësojnë të përmirësohen më shpejt, më mirë dhe me kosto më të ulëta duke mësuar mësime nga çdo projekt përmirësimi dhe duke i përfshirë ato në projektin e ardhshëm." Për më tepër, ajo ka ndihmuar organizatën t'i mbajë të dhënat e tyre të sigurta dhe të sigurta. Një nga sondazhet ka nxjerrë në pah aspektet e mëposhtme.
    • 64% e kompanive të IT po investojnë shumë në të dhëna të mëdha.
    • 69% e të anketuarve 'konfirmuan se të dhënat e mëdha janë vendimtare dhe me prioritet të lartë.
    • 75% e CIO-ve kanë zbuluar se i madhi ka ndikuar pozitivisht në produktivitetin dhe efikasitetin e tyre të përgjithshëm.
    • 70% e pjesëmarrësve kanë zbuluar se bizneset e tyre kanë parë një ndikim pozitiv në llogari të investimit të tyre në të dhëna të mëdha

 Të dhënat e mëdha: Si e ka ndryshuar skenarin me kalimin e kohës, ndikimi i tij dhe perspektivat e ardhshme

  • Ndikimi në shoqëri: Ndër çdo gjë tjetër, të dhënat e mëdha kanë ndikuar në jetën e përditshme dhe shoqërinë gjithashtu. Për më shumë qartësi, ne mund të vëzhgojmë teknologjitë më të reja që po e bëjnë jetën më të lehtë me inteligjencën, të tilla si makinat që drejtohen vetë, të cilat lundrohen gjatë gjithë teknologjisë. Në të ardhmen e afërt problemet do të zgjidhen edhe para se të dalin në sipërfaqe. Aplikacionet dhe pajisjet inteligjente gjithashtu ka të ngjarë të shkëmbejnë ato ekzistuese.

Të dhënat e mëdha: Si e ka ndryshuar skenarin me kalimin e kohës, ndikimi i tij dhe perspektivat e ardhshme

Përveç të gjitha këtyre, të dhënat e mëdha gjithashtu kanë një ndikim të madh në fushën mjekësore, marketingun e mediave sociale, reklamat dhe aspekte të tjera të ekonomisë.

Shihni gjithashtu:  Zona gri e të dhënave të mëdha – të bësh dhe të mos bësh

Perspektivat e ardhshme të të dhënave të mëdha

Duke thënë të gjitha këto, gjithnjë e më shumë kompani do të miratojnë të dhëna të mëdha në kohën e afërt. Më tej, studiuesit kanë përcaktuar gjithashtu perspektiva të ndryshme të të dhënave të mëdha në të ardhmen. Këtu janë disa nga këto:

  • Një zhvendosje nga operacionale në analitike: Ndërsa teknologjia ekzistuese ka ndihmuar operacionet e transmetimit të të dhënave, e ardhmja do të jetë më e prirur drejt analizimit të të dhënave në të gjithë domenet që po i kapin. Me fjalë të tjera, transmetimi në kohë reale do të jetë aspekti i ardhshëm i të dhënave të mëdha.
  • Privatësia do të jetë një sfidë: Kur rritja e të dhënave po intensifikohet gjithnjë pa ndërprerje, privatësia do të jetë një sfidë për këtë teknikë të lulëzuar. Kjo do të ndodhë më shumë në industri si banka, media sociale dhe të ngjashme, ku informacioni i përdoruesit kërkohet dhe luan një rol vendimtar.
  • Bizneset do të shohin përfitime të mëdha prej tij: Siç u diskutua më lart, bizneset po përfitojnë nga të dhënat e mëdha. Kjo do të jetë edhe më shumë në të ardhmen. Optimizimi dhe produktiviteti i përmirësuar do të jenë përfitimet kryesore. Më konkretisht, bizneset pritet të shohin 430 miliardë dollarë si përfitim produktiviteti.

Shihni gjithashtu:  40 fakte mbresëlënëse rreth të dhënave të mëdha

Nëse ka ndonjë teknologji të madhe që ne po shikojmë tani, nuk mund të ketë ndonjë tjetër veç të dhënave të mëdha, të cilat janë gati për të grumbulluar të dhëna të mëdha që po krijohen. Me këtë u tha, të dhënat e mëdha do të përmirësohen me kalimin e kohës dhe do të revolucionarizojnë botën për më mirë.


Ngritja e makinave: Aplikimet në botën reale të AI

Ngritja e makinave: Aplikimet në botën reale të AI

Inteligjenca Artificiale nuk është në të ardhmen, është këtu në të tashmen Në këtë blog Lexoni se si aplikacionet e inteligjencës artificiale kanë ndikuar në sektorë të ndryshëm.

Sulmet DDOS: Një përmbledhje e shkurtër

Sulmet DDOS: Një përmbledhje e shkurtër

A jeni edhe ju viktimë e Sulmeve DDOS dhe jeni konfuz në lidhje me metodat e parandalimit? Lexoni këtë artikull për të zgjidhur pyetjet tuaja.

A e keni pyetur ndonjëherë veten se si fitojnë para hakerët?

A e keni pyetur ndonjëherë veten se si fitojnë para hakerët?

Ju mund të keni dëgjuar se hakerët fitojnë shumë para, por a keni menduar ndonjëherë se si i fitojnë ato para? Le te diskutojme.

Shpikjet revolucionare nga Google që do tju bëjnë të lehtë jetën tuaj.

Shpikjet revolucionare nga Google që do tju bëjnë të lehtë jetën tuaj.

Dëshironi të shihni shpikjet revolucionare nga Google dhe se si këto shpikje ndryshuan jetën e çdo njeriu sot? Më pas lexoni në blog për të parë shpikjet nga Google.

E Premte Thelbësore: Çfarë ndodhi me Makinat e drejtuara nga AI?

E Premte Thelbësore: Çfarë ndodhi me Makinat e drejtuara nga AI?

Koncepti i makinave vetë-drejtuese për të dalë në rrugë me ndihmën e inteligjencës artificiale është një ëndërr që e kemi prej kohësh. Por, pavarësisht nga disa premtime, ato nuk shihen askund. Lexoni këtë blog për të mësuar më shumë…

Singulariteti teknologjik: Një e ardhme e largët e qytetërimit njerëzor?

Singulariteti teknologjik: Një e ardhme e largët e qytetërimit njerëzor?

Ndërsa Shkenca evoluon me një ritëm të shpejtë, duke marrë përsipër shumë nga përpjekjet tona, rriten edhe rreziqet për t'iu nënshtruar një Singulariteti të pashpjegueshëm. Lexoni, çfarë mund të thotë singulariteti për ne.

Evolucioni i ruajtjes së të dhënave - Infografik

Evolucioni i ruajtjes së të dhënave - Infografik

Metodat e ruajtjes së të dhënave kanë evoluar mund të jenë që nga lindja e të dhënave. Ky blog mbulon evolucionin e ruajtjes së të dhënave në bazë të një infografike.

Funksionalitetet e shtresave të arkitekturës së referencës së të dhënave të mëdha

Funksionalitetet e shtresave të arkitekturës së referencës së të dhënave të mëdha

Lexoni blogun për të njohur shtresat e ndryshme në arkitekturën e të dhënave të mëdha dhe funksionalitetet e tyre në mënyrën më të thjeshtë.

6 Përfitimet e mahnitshme të të pasurit pajisje shtëpiake inteligjente në jetën tonë

6 Përfitimet e mahnitshme të të pasurit pajisje shtëpiake inteligjente në jetën tonë

Në këtë botë të drejtuar nga dixhitali, pajisjet inteligjente të shtëpisë janë bërë një pjesë thelbësore e jetës. Këtu janë disa përfitime të mahnitshme të pajisjeve shtëpiake inteligjente se si ato e bëjnë jetën tonë të vlefshme dhe më të thjeshtë.

Përditësimi shtesë i macOS Catalina 10.15.4 po shkakton më shumë probleme sesa zgjidhja

Përditësimi shtesë i macOS Catalina 10.15.4 po shkakton më shumë probleme sesa zgjidhja

Së fundmi Apple lëshoi ​​macOS Catalina 10.15.4 një përditësim shtesë për të rregulluar problemet, por duket se përditësimi po shkakton më shumë probleme që çojnë në bricking të makinerive mac. Lexoni këtë artikull për të mësuar më shumë