Die Welt wird immer mehr zu einem Datenraum, in dem täglich mehr Daten generiert werden. Laut einer Studie laden Nutzer täglich 55 Millionen Bilder, 340 Millionen Tweets und 1 Milliarde Dokumente hoch, was insgesamt 2,5 Trillionen Daten entspricht. Ja, du hast richtig gelesen!
Nun stellt sich die Frage, wie wir so viele Daten verwalten, wenn herkömmliche Datenverarbeitungsanwendungen dafür nicht ausreichen. Die immer intensiver werdende Datenerstellung hat eine neue Technik hervorgebracht, die wir Big Data nennen . Es ist einfach eine neuere Technik, um viele Datenwerte zu speichern, zu verwalten und zu teilen. Big Data hat Anfang der 2000er Jahre an Fahrt gewonnen, seine Bedeutung boomt jedoch im gegenwärtigen Szenario. Für den Uneingeweihten umfasst es drei Vs- Volumen , Velocity und Variety .
- Volumen: Daten werden aus verschiedenen Quellen gesammelt, wie Geschäftstransaktionen, sozialen Medien, Maschine-zu-Maschine-Daten und anderen Quellen. Zusammen wird daraus eine riesige Datensammlung, die über neue Technologien wie Hadoop verwaltet wird. Es ist eine Open-Source-Software, die die Verarbeitung größerer Datenmengen in einer verteilten Computerumgebung ermöglicht. Mit anderen Worten, mit Hadoop können Sie Tonnen von Daten in einem Bruchteil der Zeit nahtlos speichern und verwalten.
- Velocity: Dies ist die Geschwindigkeit, mit der Daten empfangen/gesammelt und verarbeitet werden. Search Cloud Computing sagt: „Jedes Big-Data-Analyseprojekt wird die Datenquellen aufnehmen, korrelieren und analysieren und dann eine Antwort oder ein Ergebnis basierend auf einer übergreifenden Abfrage rendern. Das bedeutet, dass menschliche Analysten ein detailliertes Verständnis der verfügbaren Daten haben und ein gewisses Gespür dafür haben müssen, nach welcher Antwort sie suchen.“ Fortan umfasst es Near-Echtzeit- und Echtzeit-Datenanalysen für ein geeignetes Datenstreaming.
- Vielfalt: Daten liegen in der Regel in verschiedenen Formen vor, z. B. als strukturierte und unstrukturierte Daten, die ferner numerische Daten in herkömmlichen Datenbanken und Dokumenten, E-Mails, Audio, Video, Finanztransaktionen bzw. Börsentickerdaten umfassen. Während strukturierte Daten keine Voraussetzungen für die Verarbeitung erfordern, würden unstrukturierte Daten dies tun. Es braucht eine symmetrische Strukturierung, um verarbeitet zu werden.
Diese Vs umfassen die traditionelle Definition von Big Data. Die moderne Forschung hat jedoch zusätzliche Vs hinzugefügt, die sind:
- Veracity: Veracity in data bezieht sich auf die Aussagekraft der Daten. Mit anderen Worten, Verzerrungen, Rauschen und Anomalie in den Daten. Während Datenwerte bombardiert werden, ist nicht alles von Bedeutung. Die Daten sollten in der Phase der Erfassung und Analyse für das weitere Streaming gefiltert werden. Anscheinend erfordert die Datensichtung ein konkretes Team und Partner und stellt sicher, dass nur wertvolle Informationen verarbeitet werden, während die unwichtigen ignoriert werden.
Siehe auch: 13 Tools zur kommerziellen Datenextraktion von Big Data
- Validität: Datenvalidität ist ein weiterer Aspekt von Big Data. Ähnlich wie die Datenwahrheit spielt auch die Validität eine entscheidende Rolle. Sie bezieht sich auf die Richtigkeit und Genauigkeit der Daten für den vorgesehenen Verwendungszweck. Nach dem Filtern wird es weiter analysiert und verarbeitet.
- Volatilität: Big Data Volatilität bezieht sich auf die Gültigkeit der Daten in Bezug auf Zeit und Nützlichkeit. Dieser Aspekt umfasst Varianten wie die Gültigkeitsdauer der Daten und die Aufbewahrungsfrist.
- Variabilität: Variabilität bezieht sich auf die Daten, deren Bedeutung sich ständig ändert. Häufiger geschieht dies bei den Daten, die zu einem bestimmten Zeitpunkt auftauchen, wie etwa Trends in den sozialen Medien oder Informationen zu einer Zeitspanne. Diese Art von Daten wird hinsichtlich ihrer Bedeutung analysiert und aufbereitet.
Wie Big Data das Szenario im Laufe der Zeit und seine Auswirkungen verändert hat
Die ständig zunehmende Datensammlung macht es für Unternehmen unveränderlich, Big-Data-Techniken einzuführen. Derzeit hat Big Data zu bestimmten spezifischen Veränderungen geführt. Anscheinend nennen wir diese Veränderungen auch die Zeit und das Zeitalter der Technologie.
- Soziale Netzwerke/Medien: Soziale Netzwerke über ihre verschiedenen Medien sind in der heutigen Zeit zum Mainstream geworden. Milliarden von Menschen nutzen soziale Medien, um sich mit Menschen in der ganzen Umgebung zu verbinden, um ein Wort zu verbreiten – Geschäft, Werbung und Austausch usw. Von nun an werden riesige Daten über soziale Medien und ihre Netzwerke generiert und sind eine Manifestation von Big Data.
Siehe auch: Ein Einblick in 26 Big-Data-Analysetechniken
- Datenquelle – öffentliche/offene Daten: Viele der privaten und öffentlichen Organisationen haben im Gegensatz zu früher viele Daten für die Benutzer zum Lesen oder Verwenden zur Verfügung gestellt. Häufiger sind diese Informationen Bestandteil regionaler und nationaler Daten, datenbezogener Wirtschaftsaktivitäten, Informationen zu öffentlichen Dienstleistungen, zu demografischen oder Umweltphänomenen, Informationsmobilität und Verkehr.
- Internet der Dinge: Jedes Produkt und Element der Zeit beinhaltet die Miniaturisierung der Elektronik und allgegenwärtige, mobile und „allgegenwärtige“ Verbindungsmöglichkeiten, wodurch die Dinge digital gesteuert werden können. Autos und andere Haushaltsprodukte zum Beispiel sind in gewisser Weise um Internet und Technologie zentriert. Darüber hinaus sagt das Ingenium Magazine : „Jeder Teil unserer Umwelt kann „angereichert“ werden, um Daten und Informationen über Naturphänomene (z. B. Erdrutsche, Klimaschwankungen, Naturphänomene) sowie Verhaltens- und Sozialphänomene (z , Sicherheitsniveaus und Gemeinschaftsüberwachung). Jeder Bereich der heutigen Welt lässt sich digitalisieren und wird so zu einer nahezu unbegrenzten Daten- und Informationsquelle.“
- Internet, Web, e-Commerce und Apps: Informationen, die heute generiert werden, sind insbesondere im Internet/Web oder in den aufstrebenden Apps verfügbar. Bei der Bildung von Big Data sind Internet/Web, E-Commerce und Apps nicht zu übersehen. Dies sind Bereiche, auf die Benutzer bei der Datennutzung im Allgemeinen angewiesen sind.
Auswirkungen von Big Data
Da Big Data das Szenario verändert hat, haben bestimmte Branchen einen großen Einfluss darauf. Einige dieser Auswirkungen sind im Folgenden je nach Branche aufgeführt.
- Auswirkungen auf das Marketing: Wenn es um Marketing geht, hilft Big Data dabei, ein besseres Kundenengagement, ihre Bindung und Loyalität zu erreichen und optimale Ergebnisse/Leistungen aus Marketingstrategien zu erzielen. Es wäre nicht übertrieben zu sagen, dass Big Data das Marketing-Szenario von Grund auf verändert hat.
Bildquelle: forbes.com
- Auswirkungen auf Unternehmen: Kristina Roth, CEO und Gründerin von Matisia Consultants sagt: „Mit Big Data können Unternehmen lernen, sich schneller, besser und zu geringeren Kosten zu verbessern, indem sie aus jedem Verbesserungsprojekt Lehren ziehen und diese in das nächste Projekt einfließen lassen.“ Darüber hinaus hat es Unternehmen dabei geholfen, ihre Daten sicher und geschützt zu halten. Eine der Umfragen hat die folgenden Aspekte freigesetzt.
- 64 % der IT-Unternehmen investieren stark in Big Data.
- 69 % der Befragten „bestätigten, dass Big Data von entscheidender Bedeutung ist und hohe Priorität hat.
- 75 % der CIOs haben angegeben, dass sich Big positiv auf ihre Produktivität und Gesamteffizienz ausgewirkt hat.
- 70 % der Teilnehmer gaben an, dass ihre Unternehmen aufgrund ihrer Big-Data-Investitionen positive Auswirkungen hatten
- Auswirkungen auf die Gesellschaft: Big Data hat unter anderem den Alltag und die Gesellschaft beeinflusst. Für mehr Klarheit können wir neuere Technologien beobachten, die das Leben mit Intelligenz erleichtern, wie zum Beispiel selbstfahrende Autos, die durch Inti-Tech navigiert werden. In naher Zukunft werden Probleme gelöst, noch bevor sie auftauchen. Intelligente Apps und Gadgets werden wahrscheinlich auch die bestehenden ersetzen.
Darüber hinaus hat Big Data auch einen großen Einfluss auf Medizin, Social Media Marketing, Werbung und andere Aspekte der Wirtschaft.
Siehe auch: Die Big-Data-Grauzone – Do's and Don'ts
Zukunftsaussichten von Big Data
Trotzdem werden immer mehr Unternehmen Big Data in naher Zeit einführen. Darüber hinaus haben Forscher auch verschiedene Perspektiven für die Zukunft von Big Data festgelegt. Hier sind einige davon:
- Eine Verschiebung von operativ zu analytisch: Während die vorhandene Technologie den Betrieb des Datenstreamings unterstützt hat, wird die kommende Technologie eher dazu neigen, die Daten über Domänen hinweg zu analysieren, in denen sie erfasst werden. Mit anderen Worten, Echtzeit-Streaming wird der zukünftige Aspekt von Big Data sein.
- Datenschutz wird eine Herausforderung: Wenn das Datenwachstum ohne Unterbrechung immer stärker wird, wird der Datenschutz eine Herausforderung für diese aufkeimende Technik sein. Dies wird in Branchen wie Banken, Social Media und dergleichen mehr der Fall sein, in denen Benutzerinformationen erforderlich sind und eine entscheidende Rolle spielen.
- Unternehmen werden enorme Vorteile daraus ziehen: Wie bereits erwähnt, profitieren Unternehmen von Big Data. Das wird in Zukunft noch mehr sein. Verbesserte Optimierung und Produktivität werden die wichtigsten Vorteile sein. Genauer gesagt werden Unternehmen voraussichtlich 430 Milliarden US-Dollar als Produktivitätsvorteil sehen.
Siehe auch: 40 verblüffende Fakten über Big Data
Wenn es eine große Technologie gibt, die wir jetzt betrachten, könnte es keine andere als Big Data geben, die darauf ausgerichtet ist, riesige Datenmengen zu erzeugen. Vor diesem Hintergrund wird Big Data mit der Zeit besser und die Welt zum Besseren revolutionieren.
