Великі дані: як вони змінили сценарій з часом, їх вплив і перспективи на майбутнє

Світ стає все більше простором даних, де щодня генерується все більше і більше даних. Згідно з одним дослідженням, щодня користувачі завантажують 55 мільйонів фотографій, 340 мільйонів твітів і 1 мільярд документів, що в цілому становить 2,5 квінтильйона даних. Так, ви правильно прочитали!

Тепер питання полягає в тому, як нам керувати такою кількістю даних, якщо традиційні програми обробки даних для них недостатньо. Постійно інтенсивне створення даних породило нову техніку, яку ми називаємо Big Data . Це просто новіша техніка для зберігання, управління та обміну навантаженнями цінних даних. Великі дані набули обертів на початку 2000-х років, однак у нинішньому сценарії їх значення зростає. Для непосвячених він охоплює три Vs- Volume , Velocity і Variety .

• Обсяг: дані збираються з кількох джерел, таких як бізнес-транзакції, соціальні мережі, міжмашинні дані та інші джерела. Разом це перетворюється на величезний збір даних, яким керують за допомогою нових технологій, таких як Hadoop. Це програмне забезпечення з відкритим вихідним кодом, яке дозволяє обробляти більший набір даних у розподіленому обчислювальному середовищі. Іншими словами, Hadoop дозволяє без проблем зберігати і керувати тоннами даних за частки часу.
• Швидкість: це швидкість, з якою дані отримують/збирають та діють. Search Cloud Computing стверджує: «Кожен проект аналітики великих даних поглинає, співвідносить і аналізує джерела даних, а потім надає відповідь або результат на основі загального запиту. Це означає, що аналітики-люди повинні детально розуміти наявні дані та мати певне розуміння того, яку відповідь вони шукають». Відтепер він охоплює аналіз даних майже в реальному часі та в реальному часі для відповідної потокової передачі даних.
• Різноманітність: дані, як правило, представлені в різноманітних формах, таких як структуровані та неструктуровані дані, які додатково включають числові дані в традиційній базі даних і документах, електронні листи, аудіо, відео, фінансові операції та дані біржових тикерів відповідно. Хоча структуровані дані не вимагають жодних передумов для обробки, неструктуровані дані потребують. Для його обробки потрібна симетрична структура.

Ці протилежності належать до традиційного визначення великих даних. Однак сучасні дослідження додали до нього додаткові протилежності, а саме:

• Достовірність: правдивість даних відноситься до значущості даних. Іншими словами, упередження, шум і відхилення в даних. Хоча значення даних піддаються бомбардуванню, не всі вони є значущими. Дані слід фільтрувати на етапі накопичення та аналізу для подальшої потокової передачі. Очевидно, для просіювання даних потрібна конкретна команда та партнери та забезпечена обробка лише цінної інформації, а неважлива ігнорується.

Дивіться також:  13 інструментів вилучення комерційних даних із великих даних

• Достовірність: валідність даних є ще одним аспектом великих даних. Як і достовірність даних, достовірність також відіграє вирішальну роль. Це стосується правильності та точності даних для цільового використання. Після фільтрації його далі аналізують та обробляють.

• Нестабільність: волатильність великих даних відноситься до валідності даних з точки зору часу та корисності. Цей аспект включає такі варіанти, як тривалість дії даних і тривалість їхнього зберігання.

• Мінливість: мінливість відноситься до даних, значення яких постійно змінюється. Частіше це трапляється з даними, які з’являються в певний час, як-от тенденції в соціальних мережах або інформація, що стосується певного періоду часу. Такого роду дані аналізуються та обробляються з урахуванням їх важливості.

Як великі дані змінили сценарій з часом і його вплив

Постійно зростаючий обсяг збору даних змушує організації використовувати техніку великих даних. Наразі великі дані призвели до певних специфічних змін. Мабуть, ми також випадково називаємо ці зміни часом і віком технологій.

• Соціальні мережі/медіа: соціальні мережі через декілька засобів стали основним у сучасному світі. Мільярди людей використовують соціальні медіа, щоб зв’язатися з людьми навколо, поширювати інформацію – бізнес, рекламу, обмін тощо. Відтепер величезні дані генеруються через соціальні медіа та їх мережі та є проявом великих даних.

Дивіться також:  Уявлення про 26 методів аналізу великих даних

• Джерело даних – публічні/відкриті дані: на відміну від попередніх разів, багато приватних і державних організацій надали користувачам багато даних для їх читання або використання. Частіше ця інформація є складовою регіональних та національних даних, даних про економічну діяльність, інформацію про державні послуги, про демографічні або екологічні явища, інформаційну мобільність та транспорт.

• Інтернет речей: кожен продукт і елемент часу включає мініатюризацію електроніки та повсюдних, мобільних і «всюдисущих» можливостей підключення, що дозволяє керувати речами цифровим способом. Наприклад, автомобілі та інші вітчизняні продукти певним чином зосереджені навколо Інтернету та технологій. Крім того, Ingenium Magazine каже: «Кожну частину нашого середовища можна «збагатити» для збору даних та інформації про природні явища (наприклад, зсуви, кліматичні зміни, природні явища), як поведінкові, так і соціальні явища (наприклад, транспорт, потоки людей у ​​міських регіонах). , рівень безпеки та моніторинг громади). Кожну сферу сучасного світу можна оцифрувати і, таким чином, стати майже необмеженим джерелом даних та інформації».

• Інтернет, Інтернет, електронна комерція та додатки: інформація, згенерована сьогодні, більш конкретно доступна в Інтернеті/мережі або в додатках, що розвиваються. Формуючись у складі великих даних, Інтернет/веб, електронну комерцію та додатки не можна ігнорувати. Це ті області, від яких зазвичай залежать користувачі, коли мова йде про використання даних.

Вплив великих даних

Оскільки великі дані змінили сценарій, певні галузі мали на них значний вплив. Деякі з цих впливів наведено нижче, відповідно до галузі.

• Вплив на маркетинг: коли йдеться про маркетинг, великі дані допомагають краще залучити споживачів, утримати їх і лояльність, а також створити оптимальний результат/ефективність за допомогою маркетингових стратегій. Не буде перебільшенням сказати, що великі дані змінили маркетинговий сценарій навиворіт.

Джерело зображення: forbes.com

• Вплив на бізнес: Крістіна Рот, генеральний директор та засновник Matisia Consultants, каже: «за допомогою великих даних підприємства можуть навчитися покращуватись швидше, краще та з меншими витратами, засвоюючи уроки з кожного проекту вдосконалення та включаючи їх у наступний проект». Крім того, це допомогло організації зберегти свої дані в безпеці. Одне з опитувань виявило наступні аспекти.
  • 64% ІТ-компаній вкладають значні кошти у великі дані.
  • 69% респондентів «підтвердили, що великі дані є вирішальними та пріоритетними.
  • 75% CIO повідомили, що великий позитивний вплив на їх продуктивність і загальну ефективність.
  • 70% учасників повідомили, що їхній бізнес отримав позитивний вплив на інвестиції у великі дані

• Вплив на суспільство: серед усього іншого, великі дані вплинули на повсякденне життя та суспільство. Для більшої ясності ми можемо спостерігати нові технології, які полегшують життя завдяки інтелекту, як-от самокеровані автомобілі, які керуються за допомогою inti-tech. Найближчим часом проблеми будуть вирішені ще до того, як вони спливуть на поверхню. Інтелектуальні програми та гаджети також, ймовірно, замінять наявні.

На додаток до всього цього, великі дані також мають величезний вплив на медицину, маркетинг у соціальних мережах, рекламу та інші аспекти економіки.

Дивіться також:  сіра зона великих даних – що можна і не можна робити

Майбутні перспективи великих даних

З огляду на все це, все більше і більше компаній будуть використовувати великі дані найближчим часом. Крім того, дослідники також висувають різні перспективи великих даних у майбутньому. Ось деякі з них:

• Перехід від оперативної до аналітичної: в той час як існуюча технологія допомогла операціям потокової передачі даних, наступні будуть більш схильні до аналізу даних у різних доменах, які вони збирають. Іншими словами, потокова передача в реальному часі стане майбутнім аспектом великих даних.

• Конфіденційність буде проблемою: коли зростання даних постійно посилюватиметься без зупинки, конфіденційність буде проблемою для цієї методики. Це буде більше в таких галузях, як банківська справа, соціальні медіа тощо, де інформація користувача потрібна і відіграє вирішальну роль.

• Компанії отримають від цього величезні переваги: як обговорювалося вище, підприємства отримують переваги від великих даних. У майбутньому цього буде ще більше. Основними перевагами стануть покращена оптимізація та продуктивність. Точніше, очікується, що підприємства отримають 430 мільярдів доларів як підвищення продуктивності.

Дивіться також:  40 вражаючих фактів про великі дані

Якщо є якась велика технологія, на яку ми зараз дивимося, то не може бути нічого іншого, як великі дані, які створені для накопичення величезних даних, які створюються. З огляду на це, великі дані стануть кращими з часом і змінять світ на краще.