Dideli duomenys: kaip jie pakeitė scenarijų laikui bėgant, jų poveikis ir ateities perspektyvos

Pasaulis vis tampa duomenų erdve, kurioje kasdien generuojama vis daugiau duomenų. Viename tyrime teigiama, kad kasdien vartotojai įkelia 55 milijonus nuotraukų, 340 milijonų tviterių ir 1 milijardą dokumentų, o tai iš viso sudaro 2,5 kvintilijono duomenų. Taip, jūs perskaitėte teisingai!

Dabar kyla klausimas, kaip tvarkyti tiek duomenų, kai tradicinės duomenų apdorojimo programos tam netinka. Vis intensyvėjantis duomenų kūrimas paskatino naują techniką, kurią vadiname dideliais duomenimis . Tai tiesiog naujesnė duomenų vertės saugojimo, tvarkymo ir bendrinimo technika. Didieji duomenys įgavo pagreitį 2000-ųjų pradžioje, tačiau dabartiniame scenarijuje jų reikšmė auga. Nežinantiems jis apima tris Vs – tūris , greitis ir įvairovė .

• Apimtis: duomenys renkami iš kelių šaltinių, pvz., verslo sandorių, socialinės žiniasklaidos, mašinų duomenų ir kitų šaltinių. Kartu tai virsta didžiuliu duomenų rinkimu, kuris valdomas naudojant naujas technologijas, tokias kaip „Hadoop“. Tai atvirojo kodo programinė įranga, leidžianti apdoroti didesnį duomenų rinkinį paskirstytoje skaičiavimo aplinkoje. Kitaip tariant, „Hadoop“ leidžia sklandžiai saugoti ir valdyti daugybę duomenų per trumpą laiką.
• Greitis: greitis, kuriuo duomenys gaunami / renkami ir veikiami pagal juos. „Search Cloud Computing“ sako: „Kiekvienas didelių duomenų analizės projektas apims, koreliuos ir analizuos duomenų šaltinius, o tada pateiks atsakymą arba rezultatą, pagrįstą visa apimančia užklausa. Tai reiškia, kad žmonių analitikai turi išsamiai suprasti turimus duomenis ir turėti tam tikrą supratimą, kokio atsakymo jie ieško. Nuo šiol ji supranta beveik realiojo laiko ir realiojo laiko duomenų analizes, kad būtų galima tinkamai perduoti duomenis.
• Įvairovė: Duomenys paprastai būna įvairių formų, pvz., struktūrinių ir nestruktūruotų duomenų, kurie taip pat apima skaitmeninius duomenis tradicinėje duomenų bazėje ir dokumentuose, el. laiškus, garso, vaizdo įrašus, finansines operacijas ir akcijų indekso duomenis. Nors struktūriniams duomenims apdoroti nereikia jokių išankstinių sąlygų, nestruktūriniams duomenims reikia. Norint jį apdoroti, reikia simetriškos struktūros.

Šie V atitinka tradicinį didelių duomenų apibrėžimą. Tačiau šiuolaikiniai tyrimai pridėjo papildomų V, kurie yra:

• Teisingumas: duomenų teisingumas reiškia duomenų prasmingumą. Kitaip tariant, duomenų šališkumas, triukšmas ir nenormalumas. Nors duomenų reikšmės yra bombarduojamos, ne visos jos yra reikšmingos. Duomenys turėtų būti filtruojami kaupiant ir analizuojant juos tolesniam srautiniam perdavimui. Akivaizdu, kad duomenų sijojimui reikia konkrečios komandos ir partnerių bei užtikrinti, kad būtų apdorojama tik vertinga informacija, o nesvarbi – ignoruojama.

Taip pat žiūrėkite:  13 komercinių didelių duomenų išgavimo įrankių

• Galiojimas: duomenų galiojimas yra dar vienas didelių duomenų aspektas. Panašiai kaip duomenų tikrumas, galiojimas taip pat atlieka lemiamą vaidmenį. Tai reiškia duomenų teisingumą ir tikslumą pagal numatytą naudojimą. Išfiltruotas jis toliau analizuojamas ir apdorojamas.

• Nepastovumas: didelių duomenų nepastovumas reiškia duomenų galiojimą laiko ir naudingumo požiūriu. Šis aspektas apima tokius variantus kaip duomenų galiojimo laikas ir kiek laiko jie turėtų būti saugomi.

• Kintamumas: Kintamumas reiškia duomenis, kurių reikšmė nuolat kinta. Dažniau tai atsitinka su duomenimis, kurie pasirodo tam tikru metu, pvz., tendencijos socialinėje žiniasklaidoje arba informacija, susijusi su tam tikru laikotarpiu. Tokio tipo duomenys analizuojami ir apdorojami atsižvelgiant į jų svarbą.

Kaip „Big Data“ laikui bėgant pakeitė scenarijų ir jo poveikį

Vis didėjantis duomenų rinkimas leidžia organizacijoms nuolat taikyti didelių duomenų techniką. Šiuo metu dideli duomenys lėmė tam tikrus konkrečius pokyčius. Matyt, šiuos pokyčius taip pat vadiname technologijų laiku ir amžiumi.

• Socialiniai tinklai / žiniasklaida. Šiuo metu socialiniai tinklai per kelias priemones tapo pagrindiniu dalyku. Milijardai žmonių naudojasi socialine žiniasklaida, kad bendrautų su aplinkiniais žmonėmis, skleistų žinią – verslas, reklama ir mainai ir t. t. Nuo šiol per socialinę žiniasklaidą ir jos tinklus generuojami didžiuliai duomenys ir yra didelių duomenų apraiška.

Taip pat žiūrėkite:  26 didelių duomenų analizės metodų įžvalga

• Duomenų šaltinis – vieši/atviri duomenys: priešingai nei ankstesniais laikais, daugelis privačių ir viešųjų organizacijų suteikė daug duomenų, kad vartotojai galėtų skaityti ar naudoti. Dažniau šią informaciją sudaro regioniniai ir nacionaliniai duomenys, duomenys apie ekonominę veiklą, informacija apie viešąsias paslaugas, demografinius ar aplinkos reiškinius, informacinį mobilumą ir transportą.

• Daiktų internetas: kiekvienas gaminys ir laiko elementas yra susijęs su elektronikos miniatiūrizavimu ir plačiai paplitusiomis, mobiliojo ir „visur esančiomis“ ryšio galimybėmis, todėl daiktus galima valdyti skaitmeniniu būdu. Pavyzdžiui, automobiliai ir kiti vidaus gaminiai tam tikru būdu yra sutelkti į internetą ir technologijas. Be to, „ Ingenium Magazine“ rašo: „Kiekviena mūsų aplinkos dalis gali būti praturtinta, kad būtų renkami duomenys ir informacija apie gamtos reiškinius (pvz., nuošliaužas, klimato pokyčius, gamtos reiškinius) ir elgesio, ir socialinius reiškinius (pvz., eismą, žmonių srautus miestų regionuose). , saugos lygiai ir bendruomenės stebėsena). Kiekviena šiandieninio pasaulio sfera gali būti suskaitmeninta ir tapti beveik neribotu duomenų ir informacijos šaltiniu.

• Internetas, žiniatinklis, el. prekyba ir programos: šiandien sugeneruota informacija konkrečiau pasiekiama internete / žiniatinklyje arba sparčiai augančiose programose. Formuojant didžiųjų duomenų dalį negalima ignoruoti interneto / žiniatinklio, elektroninės prekybos ir programų. Tai yra sritys, nuo kurių vartotojai dažniausiai priklauso, kai kalbama apie duomenų naudojimą.

Didžiųjų duomenų įtaka

Didiesiems duomenims keičiant scenarijų, tam tikros pramonės šakos padarė jiems didelį poveikį. Kai kurie iš šių poveikių išvardyti toliau, atsižvelgiant į pramonės šaką.

• Poveikis rinkodarai: kalbant apie rinkodarą , dideli duomenys padeda geriau įtraukti vartotojus, išlaikyti juos ir lojalumą bei pasiekti optimalų rinkodaros strategijų rezultatą / našumą. Neperdėtume sakyti, kad dideli duomenys iš esmės pakeitė rinkodaros scenarijų.

Vaizdo šaltinis: forbes.com

• Poveikis verslui: Kristina Roth, „Matisia Consultants “ generalinė direktorė ir įkūrėja, sako: „ Turėdamos didelius duomenis, įmonės gali išmokti tobulėti greičiau, geriau ir mažesnėmis sąnaudomis, išmokdamos kiekvieno tobulinimo projekto pamokų ir įtraukdamos jas į kitą projektą. Be to, tai padėjo organizacijai apsaugoti savo duomenis. Viena iš apklausų atskleidė šiuos aspektus.
  • 64 % IT įmonių daug investuoja į didelius duomenis.
  • 69 % respondentų patvirtino, kad dideli duomenys yra labai svarbūs ir jiems teikiamas didelis prioritetas.
  • 75% CIO atskleidė, kad didelis teigiamai paveikė jų produktyvumą ir bendrą efektyvumą.
  • 70% dalyvių atskleidė, kad jų verslas patyrė teigiamą poveikį dėl didelių investicijų į duomenis

• Poveikis visuomenei: be viso kito, dideli duomenys paveikė kasdienį gyvenimą ir visuomenę. Kad būtų daugiau aiškumo, galime pastebėti naujesnes technologijas, kurios palengvina gyvenimą pasitelkdamos išmanumą, pvz., savarankiškai varomus automobilius, kurie yra valdomi naudojant inti-tech. Netolimoje ateityje problemos bus išspręstos dar joms nepakilus į paviršių. Tikėtina, kad išmaniosios programėlės ir programėlės pakeis esamas.

Be viso šito, didieji duomenys taip pat daro didžiulę įtaką medicinai, socialinių tinklų rinkodarai, reklamai, kitiems ekonomikos aspektams.

Taip pat žiūrėkite:  Didžiųjų duomenų pilkoji sritis – ką daryti ir ko negalima

Didžiųjų duomenų ateities perspektyvos

Visa tai pasakius, artimiausiu metu vis daugiau įmonių priims didelius duomenis. Be to, mokslininkai taip pat nustatė įvairias didelių duomenų perspektyvas ateityje. Štai keletas iš jų:

• Perėjimas nuo eksploatacinių prie analitinių: nors esama technologija padėjo atlikti duomenų srautinio perdavimo operacijas, būsima bus labiau linkusi analizuoti duomenis įvairiose srityse, kuriose jie juos fiksuoja. Kitaip tariant, srautinis perdavimas realiuoju laiku bus ateities didelių duomenų aspektas.

• Privatumas bus iššūkis: kai duomenų augimas vis intensyvėja be sustojimo, privatumas bus iššūkis šiai naujajai technologijai. Tai bus labiau naudinga tokiose pramonės šakose kaip bankininkystė, socialinė žiniasklaida ir panašiai, kur reikalinga informacija apie vartotoją, kuri atlieka lemiamą vaidmenį.

• Įmonės iš to pamatys didžiulę naudą: kaip aptarta aukščiau, įmonės gauna naudos iš didelių duomenų. Ateityje tai bus dar daugiau. Patobulintas optimizavimas ir produktyvumas bus pagrindiniai privalumai. Tiksliau sakant, tikimasi, kad verslo našumo nauda bus 430 mlrd.

Taip pat žiūrėkite:  40 neįtikėtinų faktų apie didelius duomenis

Jei yra kokia nors didelė technologija, į kurią dabar žiūrime, negalime nieko kito, kaip tik didžiuosius duomenis, kurie yra skirti kaupti didžiulius kuriamus duomenis. Tai pasakius, dideli duomenys laikui bėgant gerės ir pakeis pasaulį į geresnę.