Lielie dati: kā tie laika gaitā ir mainījuši scenāriju, to ietekme un nākotnes izredzes

Pasaule arvien vairāk kļūst par datu telpu, kurā katru dienu tiek ģenerēts arvien vairāk datu. Kādā pētījumā teikts, ka katru dienu lietotāji augšupielādē 55 miljonus attēlu, 340 miljonus tvītu un 1 miljardu dokumentu, kas kopā veido 2,5 kvintiljonus datu. Jā, tu izlasīji pareizi!

Tagad jautājums ir par to, kā mēs pārvaldām tik daudz datu, ja tradicionālās datu apstrādes lietojumprogrammas tam nav piemērotas. Arvien intensīvāka datu radīšana ir radījusi jaunu tehniku, ko mēs saucam par lielajiem datiem . Tas ir vienkārši jaunāks paņēmiens, lai saglabātu, pārvaldītu un koplietotu lielu datu vērtību. Lielie dati savu impulsu ieguva 2000. gadu sākumā, tomēr to nozīme pašreizējā scenārijā strauji attīstās. Nezinātājiem tas ietver trīs Vs- Volume , Velocity un Variety .

• Apjoms: dati tiek vākti no vairākiem avotiem, piemēram, biznesa darījumiem, sociālajiem saziņas līdzekļiem, datiem no vienas ierīces uz otru un citiem avotiem. Kopā tas pārvēršas par milzīgu datu vākšanu, kas tiek pārvaldīta, izmantojot jaunas tehnoloģijas, piemēram, Hadoop. Tā ir atvērtā pirmkoda programmatūra, kas ļauj apstrādāt lielu datu kopu sadalītā skaitļošanas vidē. Citiem vārdiem sakot, Hadoop ļauj nemanāmi glabāt un pārvaldīt tonnas datu nelielā laika daļā.
• Ātrums: tas ir ātruma ātrums, ar kādu dati tiek saņemti/savākti un uz tiem tiek veiktas darbības. Search Cloud Computing saka: “Katrs lielo datu analīzes projekts uzņems, korelēs un analizēs datu avotus un pēc tam atveidos atbildi vai rezultātu, pamatojoties uz visaptverošu vaicājumu. Tas nozīmē, ka cilvēku analītiķiem ir jābūt detalizētai izpratnei par pieejamajiem datiem un zināmai izpratnei par to, kādu atbildi viņi meklē. Turpmāk tas aptver gandrīz reāllaika un reāllaika datu analīzi atbilstošai datu straumēšanai.
• Daudzveidība: Dati parasti tiek iegūti dažādos veidos, piemēram, strukturēti un nestrukturēti dati, kas papildus ietver skaitliskos datus tradicionālajā datubāzē un dokumentos, e-pastus, audio, video, finanšu darījumus un akciju biržas datus. Strukturētu datu apstrādei nav nepieciešami nekādi priekšnosacījumi, bet nestrukturētu datu apstrādei. Lai to apstrādātu, nepieciešama simetriska strukturēšana.

Šie V atbilst tradicionālajai lielo datu definīcijai. Tomēr mūsdienu pētījumi tam ir pievienojuši papildu V, kas ir:

• Pareizība: datu patiesums attiecas uz datu nozīmību. Citiem vārdiem sakot, datu novirzes, trokšņi un novirzes. Lai gan datu vērtības tiek bombardētas, ne visas tās ir nozīmīgas. Dati ir jāfiltrē to apkopošanas un analīzes posmā turpmākai straumēšanai. Acīmredzot datu sijāšanai ir nepieciešama konkrēta komanda un partneri, kā arī jānodrošina, lai tiktu apstrādāta tikai vērtīga informācija, bet nesvarīgā tiek ignorēta.

Skatiet arī:  13 lielo datu komerciālo datu ieguves rīki

• Derīgums: datu derīgums ir vēl viens lielo datu aspekts. Līdzīgi kā datu patiesumam, arī derīgumam ir izšķiroša nozīme. Tas attiecas uz datu pareizību un precizitāti paredzētajam lietojumam. Pēc filtrēšanas tas tiek tālāk analizēts un apstrādāts.

• Nepastāvība: lielo datu nepastāvība attiecas uz datu derīgumu laika un lietderības izteiksmē. Šis aspekts ietver tādus variantus kā datu derīguma termiņš un to uzglabāšanas ilgums.

• Mainība: Mainība attiecas uz datiem, kuru nozīme pastāvīgi mainās. Biežāk tas notiek ar datiem, kas parādās noteiktā laikā, piemēram, tendences sociālajos medijos vai informāciju, kas attiecas uz laika posmu. Šāda veida dati tiek analizēti un apstrādāti, ņemot vērā to nozīmi.

Kā lielie dati laika gaitā ir mainījuši scenāriju un tā ietekmi

Arvien pieaugošā datu vākšanas dēļ organizācijām ir nemainīgi jāpieņem lielo datu tehnika. Pašlaik lielie dati ir radījuši noteiktas specifiskas izmaiņas. Acīmredzot šīs izmaiņas mēdzam dēvēt arī par tehnoloģiju laiku un laikmetu.

• Sociālie tīkli/plašsaziņas līdzekļi: Sociālie tīkli, izmantojot vairākus plašsaziņas līdzekļus, mūsdienās ir kļuvuši par galveno lietu. Miljardiem cilvēku izmanto sociālos medijus, lai sazinātos ar cilvēkiem visapkārt, izplatītu informāciju — bizness, reklāma un apmaiņa utt. Turpmāk, izmantojot sociālos medijus un to tīklus, tiek ģenerēti milzīgi dati, un tie ir lielo datu izpausme.

Skatiet arī:  Ieskats 26 lielo datu analīzes metodēs

• Datu avots — publiski/atklāti dati: atšķirībā no iepriekšējiem laikiem daudzas privātās un publiskās organizācijas ir padarījušas lietotājiem pieejamus daudz datu lasīšanai vai lietošanai. Biežāk šī informācija ir daļa no reģionālajiem un nacionālajiem datiem, ar saimnieciskās darbības datiem, informācijai par sabiedriskajiem pakalpojumiem, par demogrāfiskajām vai vides parādībām, informācijas mobilitāti un transportu.

• Lietu internets: katrs produkts un laika elements ir saistīts ar elektronikas miniaturizāciju un visaptverošām, mobilām un “visuresošām” savienojuma iespējām, kas padara lietas kontrolējamas digitāli. Piemēram, automašīnas un citi vietējie produkti savā ziņā ir vērsti uz internetu un tehnoloģijām. Turklāt Ingenium Magazine saka: “Katru mūsu vides daļu var “bagātināt”, lai savāktu datus un informāciju par dabas parādībām (piemēram, zemes nogruvumiem, klimatiskajām izmaiņām, dabas parādībām) gan uzvedības, gan sociālajām parādībām (piemēram, satiksme, cilvēku plūsmas pilsētu reģionos). , drošības līmeņi un kopienas uzraudzība). Katru mūsdienu pasaules sfēru var digitalizēt un tādējādi kļūt par gandrīz neierobežotu datu un informācijas avotu.

• Internets, tīmeklis, e-komercija un lietotnes: mūsdienās iegūtā informācija ir konkrētāk pieejama internetā/tīmeklī vai jaunākajās lietotnēs. Veidojot lielo datu daļu, nevar ignorēt internetu/tīmekli, e-komerciju un lietotnes. Šīs ir jomas, no kurām lietotāji parasti ir atkarīgi, kad runa ir par datu izmantošanu.

Lielo datu ietekme

Tā kā lielie dati maina scenāriju, dažām nozarēm ir bijusi liela ietekme uz tiem. Dažas no šīm ietekmēm ir norādītas tālāk atbilstoši nozarei.

• Ietekme uz mārketingu. Runājot par mārketingu, lielie dati palīdz labāk iesaistīt patērētājus, noturēt viņus un lojalitāti, kā arī nodrošināt optimālu mārketinga stratēģiju rezultātu/veiktspēju. Nebūtu pārspīlēts teikt, ka lielie dati ir mainījuši mārketinga scenāriju.

Attēla avots: forbes.com

• Ietekme uz uzņēmumiem: Matisia Consultants izpilddirektore un dibinātāja Kristīna Rota saka: "Izmantojot lielos datus, uzņēmumi var iemācīties uzlabot ātrāk, labāk un par zemākām izmaksām, gūstot mācību no katra uzlabošanas projekta un iekļaujot tos nākamajā projektā." Turklāt tas ir palīdzējis organizācijai nodrošināt savu datu drošību. Viena no aptaujām ir atklājusi šādus aspektus.
  • 64% IT uzņēmumu iegulda lielus ieguldījumus lielos datos.
  • 69% respondentu apstiprināja, ka lielie dati ir ļoti svarīgi un prioritāri.
  • 75% CIO ir atklājuši, ka liels ir pozitīvi ietekmējis viņu produktivitāti un vispārējo efektivitāti.
  • 70% dalībnieku ir atklājuši, ka viņu bizness ir guvis pozitīvu ietekmi, pateicoties lielajiem datu ieguldījumiem

• Ietekme uz sabiedrību: cita starpā lielie dati ir ietekmējuši ikdienas dzīvi un arī sabiedrību. Lai iegūtu lielāku skaidrību, mēs varam novērot jaunākas tehnoloģijas, kas padara dzīvi vieglāku, izmantojot inteliģenci, piemēram, pašpiedziņas automašīnas, kas tiek vadītas, izmantojot inti-tech. Tuvākajā nākotnē problēmas tiks atrisinātas pat pirms to parādīšanās. Viedās lietotnes un sīkrīki, visticamāk, apmainīs arī esošās.

Papildus tam visam lielajiem datiem ir arī milzīga ietekme uz medicīnu, sociālo mediju mārketingu, reklāmu un citiem ekonomikas aspektiem.

Skatiet arī:  Lielo datu pelēkā zona — ko drīkst un ko nedrīkst

Lielo datu nākotnes perspektīvas

Ņemot to vērā, arvien vairāk uzņēmumu tuvākajā laikā pieņems lielos datus. Turklāt pētnieki ir arī izvirzījuši dažādas lielo datu perspektīvas nākotnē. Šeit ir daži no šiem:

• Pāreja no operatīvās uz analītisko: lai gan esošā tehnoloģija ir palīdzējusi datu straumēšanas operācijām, gaidāmā būs vairāk tendēta uz datu analīzi visos domēnos, kuros tie tiek tverti. Citiem vārdiem sakot, reāllaika straumēšana būs lielo datu nākotnes aspekts.

• Privātums būs izaicinājums: kad datu pieaugums arvien pastiprinās bez apstāšanās, privātums būs izaicinājums šai topošajai tehnikai. Tas būs vairāk tādās nozarēs kā banku darbība, sociālie mediji un līdzīgās nozarēs, kur ir nepieciešama lietotāja informācija, un tai ir izšķiroša nozīme.

• Uzņēmumi no tā redzēs milzīgus ieguvumus: kā minēts iepriekš, uzņēmumi gūst labumu no lielajiem datiem. Nākotnē tas būs vēl vairāk. Galvenās priekšrocības būs uzlabota optimizācija un produktivitāte. Konkrētāk, sagaidāms, ka uzņēmumi redzēs 430 miljardus USD kā produktivitātes ieguvumu.

Skatiet arī:  40 prātam neaptverami fakti par lielajiem datiem

Ja ir kāda liela tehnoloģija, ko mēs tagad skatāmies, nevarētu nekas cits kā lielie dati, kas ir paredzēti, lai apkopotu milzīgus datus. Ņemot to vērā, lielie dati ar laiku uzlabosies un mainīs pasauli uz labo pusi.