Introduktion till Big Data
Big Data, som namnet antyder, är något relaterat till data, där big innebär stora eller stora. Enkelt uttryckt hänvisar Big Data till stora mängder data (i termer av volym) som inte kan smälta (bearbetas) med traditionella databehandlingsapplikationer på ett effektivt sätt. När uppgifterna blir större blir de också mer komplexa och de kräver mer avancerade och robusta matematiska och statistiska tekniker för att få vad vi vill ha från data.
Låt oss här försöka förstå introduktionen till Big Data med ett exempel, spola tillbaka till 1940-talet, inga datorer, inga mobiltelefoner, inget internet, inget digitalt liv, så ingen data, eller hur? Det fanns data, men det var inte digitalt. Det fanns ingen internetbank den tiden men det fanns banker, och bankerna hade kunder, och kunden gjorde transaktioner som spelades in, inte digitalt utan på papper, redovisning och finans och alla gjordes på penna och papper.
Spola fram till 1990-talet, teknikintrång, datorer och mobiltelefoner kom ut på marknaden, resultaträkningar och balansräkningar som gjordes på papper och lagrades i register som hade uppgifter om cirka 500 kunder gjordes nu på Excel och sparades i enheter som kan lagra mer än tusentals kunddata. I introduktionen till big data kommer vi att lära oss att när data ökade exponentiellt, utrustade organisationer sig med mer eldkraft för att hantera data mer effektivt. På en enda dag genereras 2, 5 quintillion byte (2 500 000 Terabyte) data. Det är enormt, eller hur? Med avancerad teknik kommer nästan alla objekt i vår omgivning att generera lite data i en nära framtid. Vi har redan smarta skor, smarta lampor, smarta kuddar och andra prylar tillgängliga som genererar data dagligen. Därför är Introduktion till Big Data en av de viktigaste teknikerna som kommer att spela en viktig roll för att forma framtidens värld.
Huvudkomponenter i Big data
Som vi diskuterade ovan i introduktionen till big data att vad som är big data, nu går vi vidare med huvuddelen av big data.
-
Maskininlärning
Det är vetenskapen att få datorer att lära sig själva. Vid maskininlärning förväntas en dator använda algoritmer och statistiska modeller för att utföra specifika uppgifter utan några uttryckliga instruktioner. Applikationer för maskininlärning ger resultat baserat på tidigare erfarenheter. Till exempel finns det i dag vissa mobilapplikationer som ger dig en sammanfattning av din ekonomi, räkningar, kommer att påminna dig om dina faktureringsbetalningar, och kan också ge dig förslag på hur du kan spara några planer. Dessa funktioner görs genom att läsa dina e-postmeddelanden och textmeddelanden.
-
Natural Language Processing (NLP)
Det är en dators förmåga att förstå mänskligt språk som talat. De mest uppenbara exemplen som människor kan relatera till i dessa dagar är google home och Amazon Alexa. Både använder NLP och annan teknik för att ge oss en virtuell assistentupplevelse. NLP är runt omkring oss utan att vi ens inser det. När du skriver ett e-postmeddelande, medan du gör några misstag, korrigerar det automatiskt sig själv och idag ger det auto-förslag för att slutföra e-postmeddelanden och skrämmer oss automatiskt när vi försöker skicka ett e-postmeddelande utan den bilaga som vi hänvisade till i e-posttexten, detta är en del av Natural Language Processing Applications som körs i backend.
-
Business Intelligence
Business Intelligence (BI) är en metod eller process som är teknikdriven för att få insikt genom att analysera data och presentera det på ett sätt som slutanvändarna (vanligtvis höga chefer) som chefer och företagsledare kan få lite handlingsbara insikter från det och fatta välgrundade affärsbeslut om det.
-
Molntjänster
Om vi går under namnet, bör det beräknas ske på moln, ja, det är sant, just här pratar vi inte om riktiga moln, moln här är en referens för Internet. Så vi kan definiera molnberäkning som leverans av datortjänster - servrar, lagring, databaser, nätverk, programvara, analys, intelligens och mer - över Internet ("molnet") för att erbjuda snabbare innovation, flexibla resurser och skalfördelar .
Egenskaper för Big Data
I det här ämnet Introduktion till Big Data visar vi dig också egenskaperna hos Big Data.
-
Volym:
För att bestämma värde ur data måste storleken beaktas, vilket spelar en avgörande roll. För att identifiera om en viss typ av data faller under introduktionen till Big Data-kategorin eller inte, beror det på volymen.
-
Mängd:
Variation betyder olika typer av data beroende på deras natur (strukturerade och ostrukturerade). Tidigare var de enda datakällorna som beaktades av de flesta applikationer i form av rader och kolumner som vanligtvis kom i kalkylblad och databaser. Men nuförtiden kommer data i alla former vi kan föreställa oss som e-postmeddelanden, foton, videor, ljud och många fler.
-
Hastighet:
Hastighet som namnet antyder hastigheten för att generera data. Från en källa avgör hur snabbt data kan genereras och hur snabbt det kan behandlas, datans potential.
-
Variabilitet:
Data kan vara variabla, vilket betyder att de kan vara inkonsekventa, inte i flödet, som stör eller blir ett blockering vid hantering och hantering av data på ett effektivt sätt.
Användning av Big Data
Big Data-analys används på följande sätt
-
Sjukvård:
Vi har idag bärbara enheter och sensorer som tillhandahåller uppdateringar i realtid för patientens hälsouttalande.
-
Utbildning:
En students framsteg kan spåras och förbättras genom korrekt analys genom big data-analys.
-
Väder:
Vädersensorer och satelliter, som har distribuerats runt om i världen, samlar in enorma mängder data och använder dessa data för att övervaka väder- och miljöförhållandena och förutsäga eller förutspå väderförhållandena för de kommande dagarna.
Fördelar och nackdelar med Big Data
När vi har studerat introduktionen till big data nu kommer vi att förstå fördelarna och nackdelarna med Big Data :
|
fördelar | nackdelar |
| Bättre beslutsfattande | Datakvalitet: datakvaliteten måste vara god och ordnad för att fortsätta med big data-analys. |
| Ökad produktivitet | Maskinvarubehov: Lagringsutrymme som måste finnas där för att hysa data, nätverksbandbredd för att överföra det till och från analyssystem, är alla dyra att köpa och underhålla Big Data-miljön. |
| Reducera kostnader | Cybersäkerhetsrisker: Lagring av känsliga och stora mängder data kan göra företagen till ett mer attraktivt mål för cyberattackers, som kan använda uppgifterna för lösning eller andra felaktiga ändamål. |
| Förbättrad kundservice | Hicka vid integrering med äldre system: Många gamla företag som har varit verksamma sedan länge har lagrat data i olika applikationer och system i olika arkitekturer och miljöer. Detta skapar problem med att integrera föråldrade datakällor och flytta data, vilket ytterligare ökar tiden och kostnaden för att arbeta med big data. |
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till Introduktion till Big Data. Här har vi diskuterat Introduktion till Big Data med huvudkomponenter, egenskaper, fördelar och nackdelar med big data. Du kan också titta på följande artiklar:
- Big Data Analytics-programvara
- Data Scientist vs Big Data
- Big Data Analytics-jobb