Большие данные: как с течением времени изменился сценарий, его влияние и перспективы на будущее

Мир становится пространством данных, и с каждым днем ​​создается все больше и больше данных. Согласно одному исследованию, каждый день пользователи загружают 55 миллионов изображений, 340 миллионов твитов и 1 миллиард документов, что в сумме составляет 2,5 квинтиллиона данных. Да, ты читаешь это правильно!

Теперь вопрос в том, как нам управлять таким объемом данных, когда традиционные приложения для обработки данных не подходят для этого. Постоянно усиливающееся создание данных привело к появлению новой техники, которую мы называем большими данными . Это просто более новый метод хранения, управления и обмена огромным количеством значений данных. Большие данные получили распространение в начале 2000-х годов, однако в нынешнем сценарии их значение стремительно растет. Для непосвященных он включает в себя три Vs - Volume , Velocity и Variety .

• Объем: данные собираются из нескольких источников, таких как бизнес-транзакции, социальные сети, межмашинные данные и другие источники. Вместе это превращается в огромный сбор данных, которым управляют с помощью новых технологий, таких как Hadoop. Это программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое позволяет обрабатывать большой набор данных в распределенной вычислительной среде. Другими словами, Hadoop позволяет легко хранить и управлять тоннами данных за короткий промежуток времени.
• Скорость: это скорость, с которой данные принимаются / собираются и обрабатываются. Search Cloud Computing сообщает: «Каждый проект по анализу больших данных будет принимать, сопоставлять и анализировать источники данных, а затем предоставлять ответ или результат на основе всеобъемлющего запроса. Это означает, что люди-аналитики должны хорошо разбираться в имеющихся данных и иметь некоторое представление о том, какой ответ они ищут ». Отныне он охватывает анализ данных в режиме, близком к реальному времени, и в реальном времени для соответствующей потоковой передачи данных.
• Разнообразие: данные обычно представлены в различных формах, таких как структурированные и неструктурированные данные, которые дополнительно включают числовые данные в традиционных базах данных и документах, электронные письма, аудио, видео, финансовые транзакции и данные биржевых котировок соответственно. В то время как структурированные данные не требуют каких-либо предварительных условий для обработки, неструктурированные данные потребуются. Для обработки требуется симметричное структурирование.

Эти «V» составляют традиционное определение «больших данных». Однако современные исследования добавили к нему дополнительные V, а именно:

• Достоверность: достоверность данных относится к их значимости. Другими словами, искажения, шумы и отклонения от нормы в данных. Хотя значения данных подвергаются бомбардировке, не все из них имеют значение. Данные должны быть отфильтрованы на этапе сбора и анализа для дальнейшей потоковой передачи. По-видимому, для сортировки данных требуется конкретная команда и партнеры, а также обработка только ценной информации, в то время как неважная игнорируется.

См. Также:  13 коммерческих инструментов извлечения больших данных

• Валидность: валидность данных - еще один аспект больших данных. Подобно достоверности данных, достоверность также играет решающую роль. Это относится к правильности и точности данных для предполагаемого использования. После фильтрации он анализируется и обрабатывается.

• Волатильность: волатильность больших данных относится к достоверности данных с точки зрения времени и полезности. Этот аспект включает варианты, например, как долго данные действительны и как долго они должны храниться.

• Изменчивость: изменчивость относится к данным, значение которых постоянно меняется. Чаще всего это происходит с данными, которые появляются в определенное время, например, с тенденциями в социальных сетях или информацией, относящейся к временным интервалам. Данные такого рода анализируются и обрабатываются с учетом их важности.

Как большие данные изменили сценарий с течением времени и их влияние

Постоянно увеличивающийся объем сбора данных заставляет организации неизменно применять технику больших данных. В настоящее время большие данные привели к определенным специфическим изменениям. По-видимому, мы тоже называем эти изменения временем и эпохой технологий.

• Социальные сети / СМИ. Социальные сети с помощью различных средств массовой информации в настоящее время стали мейнстримом. Миллиарды людей используют социальные сети для связи с окружающими людьми, для распространения информации о бизнесе, рекламе и обмене информацией и т. Д. С этого момента через социальные сети и их сети генерируются огромные данные, которые являются проявлением больших данных.

См. Также:  Обзор 26 методов анализа больших данных

• Источник данных - общедоступные / открытые данные: многие частные и государственные организации предоставили пользователям много данных для чтения или использования, в отличие от предыдущих раз. Чаще эта информация является составной частью региональных и национальных данных, данных, связанных с экономической деятельностью, информации об общественных услугах, демографических или экологических явлениях, инфомобильности и транспорте.

• Интернет вещей: каждый продукт и элемент времени включает в себя миниатюризацию электроники и повсеместные, мобильные и «повсеместные» возможности подключения, что позволяет управлять вещами в цифровом виде. Например, автомобили и другие бытовые товары в некотором роде связаны с Интернетом и технологиями. Кроме того, в журнале Ingenium Magazine говорится: «Каждая часть нашей окружающей среды может быть« обогащена »для сбора данных и информации о природных явлениях (например, оползнях, климатических изменениях, природных явлениях), как поведенческих, так и социальных явлениях (таких как движение, людские потоки в городских районах. , уровни безопасности и мониторинг сообщества). Каждая сфера современного мира может быть оцифрована и, как таковая, стать практически неограниченным источником данных и информации ».

• Интернет, Интернет, электронная коммерция и приложения: информация, сгенерированная сегодня, более конкретно доступна в Интернете / в Интернете или в быстро растущих приложениях. При формировании в части больших данных нельзя игнорировать Интернет / Интернет, электронную коммерцию и приложения. Это области, от которых обычно зависят пользователи, когда дело доходит до использования данных.

Влияние больших данных

Поскольку большие данные меняют сценарий, некоторые отрасли оказали на них серьезное влияние. Некоторые из этих воздействий перечислены ниже в зависимости от отрасли.

• Влияние на маркетинг: когда речь идет о маркетинге, большие данные помогают улучшить взаимодействие с потребителями, их удержание и лояльность, а также обеспечить оптимальный результат / эффективность маркетинговых стратегий. Не будет преувеличением сказать, что большие данные полностью изменили маркетинговый сценарий.

Источник изображения: forbes.com

• Влияние на бизнес: Кристина Рот, генеральный директор и основатель Matisia Consultants, говорит: «С большими данными компании могут научиться совершенствоваться быстрее, лучше и с меньшими затратами, извлекая уроки из каждого проекта улучшения и внедряя их в следующий проект». Кроме того, это помогло организации сохранить свои данные в безопасности. Один из опросов выявил следующие аспекты.
  • 64% ИТ-компаний вкладывают большие средства в большие данные.
  • 69% респондентов подтвердили важность и приоритетность больших данных.
  • 75% ИТ-директоров заявили, что большие размеры положительно повлияли на их производительность и общую эффективность.
  • 70% участников заявили, что их бизнес положительно повлиял на инвестиции в большие данные.

 

• Влияние на общество: помимо всего прочего, большие данные также повлияли на повседневную жизнь и общество. Для большей ясности мы можем наблюдать новые технологии, которые облегчают жизнь с помощью интеллекта, например, самоуправляемые автомобили, которые управляются с помощью inti-tech. В ближайшее время проблемы будут решены еще до того, как они появятся. Интеллектуальные приложения и гаджеты также могут заменить существующие.

В дополнение ко всему этому, большие данные также оказывают огромное влияние на медицину, маркетинг в социальных сетях, рекламу и другие аспекты экономики.

См. Также:  Серая область больших данных - что можно и чего нельзя делать

Будущие перспективы больших данных

При этом все больше и больше компаний будут внедрять большие данные в ближайшее время. Кроме того, исследователи также определили различные перспективы больших данных в будущем. Вот некоторые из них:

• Переход от оперативного к аналитическому: несмотря на то, что существующая технология помогла операциям с потоковой передачей данных, предстоящая будет больше ориентирована на анализ данных по доменам, которые они собирают. Другими словами, потоковая передача в реальном времени станет будущим аспектом больших данных.

• Конфиденциальность станет проблемой: когда рост данных будет постоянно расти, конфиденциальность станет проблемой для этой многообещающей техники. Это будет больше в таких отраслях, как банковское дело, социальные сети и т. Д., Где пользовательская информация требуется и играет решающую роль.

• Компании получат от этого огромные выгоды: как уже говорилось выше, компании получают выгоду от больших данных. В будущем будет еще больше. Ключевыми преимуществами будут улучшенная оптимизация и производительность. В частности, ожидается, что компании получат 430 миллиардов долларов в качестве повышения производительности.

См. Также:  40 невероятных фактов о больших данных

Если есть какая-то большая технология, которую мы сейчас рассматриваем, то не может быть ничего, кроме больших данных, которые все настроены для накопления создаваемых огромных данных. С учетом вышесказанного, большие данные со временем станут лучше и произведут революцию в мире к лучшему.