Big Data: jak zmieniło scenariusz na przestrzeni czasu, jego wpływ i perspektywy na przyszłość

Świat staje się coraz bardziej przestrzenią danych, w której każdego dnia generowanych jest coraz więcej danych. Jedno z badań mówi, że każdego dnia użytkownicy przesyłają 55 milionów zdjęć, 340 milionów tweetów i 1 miliard dokumentów, co w sumie daje 2,5 tryliona danych. Tak, dobrze to przeczytałeś!

Teraz pytanie brzmi, jak zarządzać tak dużą ilością danych, gdy tradycyjne aplikacje do przetwarzania danych są do tego nieodpowiednie. Coraz intensywniejsze tworzenie danych dało początek nowej technice, którą nazywamy Big Data . To po prostu nowsza technika przechowywania, zarządzania i udostępniania dużej ilości danych. Big data nabrała rozpędu na początku XXI wieku, jednak w obecnym scenariuszu jego znaczenie rośnie. Dla niewtajemniczonych obejmuje trzy Vs- Objętość , Prędkość i Różnorodność .

• Wolumen: Dane są zbierane z kilku źródeł, takich jak transakcje biznesowe, media społecznościowe, dane między maszynami i inne źródła. Razem przekształca się to w ogromny zbiór danych, który jest zarządzany za pomocą nowych technologii, takich jak Hadoop. Jest to oprogramowanie typu open source, które umożliwia przetwarzanie większego zestawu danych w rozproszonym środowisku obliczeniowym. Innymi słowy, Hadoop umożliwia bezproblemowe przechowywanie ton danych i zarządzanie nimi w ułamku czasu.
• Velocity: Jest to prędkość, z jaką dane są odbierane/gromadzone i podejmowane w oparciu o nie. Search Cloud Computing mówi: „Każdy projekt analizy Big Data będzie pozyskiwał, korelował i analizował źródła danych, a następnie renderował odpowiedź lub wynik na podstawie nadrzędnego zapytania. Oznacza to, że analitycy muszą dokładnie rozumieć dostępne dane i mieć pewne wyczucie, jakiej odpowiedzi szukają”. Odtąd obejmuje analizy danych w czasie zbliżonym do rzeczywistego i w czasie rzeczywistym w celu odpowiedniego przesyłania danych.
• Różnorodność: Dane zazwyczaj mają różne formy, takie jak dane strukturalne i nieustrukturyzowane, które dodatkowo obejmują dane liczbowe w tradycyjnej bazie danych i dokumentach, e-mailach, audio, wideo, transakcjach finansowych i danych giełdowych. Chociaż dane strukturalne nie wymagają żadnych warunków wstępnych do przetworzenia, dane nieustrukturyzowane tak. Wymaga symetrycznej strukturyzowania, aby zostać przetworzonym.

Te V składają się na tradycyjną definicję Big Data. Jednak współczesne badania dodały do ​​niego dodatkowe V, które są:

• Wiarygodność: Wiarygodność danych odnosi się do znaczenia danych. Innymi słowy, błędy systematyczne, szum i nieprawidłowości w danych. Chociaż wartości danych są bombardowane, nie wszystkie z nich są znaczące. Dane należy filtrować na etapie ich gromadzenia i analizować pod kątem dalszego przesyłania strumieniowego. Najwyraźniej przesiewanie danych wymaga konkretnego zespołu i partnerów i zapewnia, że ​​przetwarzane są tylko cenne informacje, podczas gdy nieistotne są ignorowane.

Zobacz też:  13 komercyjnych narzędzi do ekstrakcji danych z Big Data

• Ważność: Ważność danych to kolejny aspekt Big Data. Podobnie jak w przypadku prawdziwości danych, ważność również odgrywa kluczową rolę. Odnosi się do poprawności i dokładności danych do zamierzonego zastosowania. Po przefiltrowaniu jest dalej analizowany i przetwarzany.

• Zmienność: Zmienność dużych danych odnosi się do ważności danych pod względem czasu i użyteczności. Ten aspekt obejmuje warianty, takie jak długość ważności danych i okres ich przechowywania.

• Zmienność: Zmienność odnosi się do danych, których znaczenie ciągle się zmienia. Częściej dzieje się tak z danymi, które pojawiają się w określonym czasie, takimi jak trendy w mediach społecznościowych lub informacje dotyczące przedziałów czasowych. Tego rodzaju dane są analizowane i przetwarzane pod kątem ich ważności.

Jak Big Data zmieniło scenariusz na przestrzeni czasu i jego wpływ?

Coraz większe gromadzenie danych sprawia, że ​​organizacje niezmiennie przyjmują technikę big data. Obecnie big data doprowadziła do pewnych konkretnych zmian. Najwyraźniej te zmiany nazywamy czasem i wiekiem technologii.

• Sieci społecznościowe/Media: Sieci społecznościowe za pośrednictwem kilku mediów stały się obecnie głównym nurtem. Miliardy ludzi korzystają z mediów społecznościowych, aby łączyć się z ludźmi dookoła, rozpowszechniać informacje – biznes, reklamę i wymianę itp. Odtąd za pośrednictwem mediów społecznościowych i ich sieci generowane są ogromne ilości danych, które są przejawem big data.

Zobacz też:  Wgląd w 26 technik analizy Big Data

• Źródło danych — dane publiczne/otwarte: Wiele organizacji prywatnych i publicznych udostępniło użytkownikom wiele danych do odczytu lub wykorzystania, w przeciwieństwie do poprzednich czasów. Częściej informacje te stanowią składnik danych regionalnych i krajowych, danych dotyczących działalności gospodarczej, informacji o usługach publicznych, zjawiskach demograficznych lub środowiskowych, infomobilności i transporcie.

• Internet rzeczy: Każdy produkt i element czasu wiąże się z miniaturyzacją elektroniki oraz wszechobecnymi, mobilnymi i „wszechobecnymi” możliwościami połączeń, co sprawia, że ​​rzeczy są kontrolowane cyfrowo. Na przykład samochody i inne produkty gospodarstwa domowego są w jakiś sposób skoncentrowane wokół internetu i technologii. Ponadto magazyn Ingenium mówi: „Każda część naszego środowiska może zostać „wzbogacona” w celu gromadzenia danych i informacji o zjawiskach naturalnych (np. osuwiskach, zmianach klimatycznych, zjawiskach naturalnych) zarówno behawioralnych, jak i społecznych (takich jak ruch uliczny, przepływy ludzi w regionach miejskich). , poziom bezpieczeństwa i monitorowanie społeczności). Każda sfera dzisiejszego świata może zostać zdigitalizowana i jako taka stać się niemal nieograniczonym źródłem danych i informacji.”

• Internet, sieć, e-handel i aplikacje: Informacje generowane dzisiaj są bardziej szczegółowo dostępne w Internecie/sieci lub w coraz bardziej popularnych aplikacjach. Formując się w części big data, nie można pominąć internetu/sieci, e-commerce i aplikacji. Są to obszary, na których użytkownicy zazwyczaj polegają, jeśli chodzi o wykorzystanie danych.

Wpływ Big Data

Ponieważ big data zmienia scenariusz, niektóre branże miały na nie duży wpływ. Niektóre z tych skutków wymieniono poniżej, zgodnie z branżą.

• Wpływ na marketing: Jeśli chodzi o marketing, big data pomaga w lepszym zaangażowaniu konsumentów, ich utrzymaniu i lojalności oraz zapewnia optymalny wynik/wydajność ze strategii marketingowych. Nie będzie przesadą stwierdzenie, że big data całkowicie zmienił scenariusz marketingowy.

Źródło obrazu: forbes.com

• Wpływ na firmy: Kristina Roth, dyrektor generalna i założycielka Matisia Consultants, mówi: „Dzięki big data firmy mogą uczyć się ulepszać szybciej, lepiej i przy niższych kosztach, wyciągając wnioski z każdego projektu doskonalenia i włączając je do następnego projektu”. Ponadto pomogło organizacji w zapewnieniu bezpieczeństwa i ochrony danych. Jedna z ankiet ujawniła następujące aspekty.
  • 64% firm IT intensywnie inwestuje w big data.
  • 69% respondentów potwierdziło, że duże zbiory danych mają kluczowe znaczenie i mają wysoki priorytet.
  • 75% CIO ujawniło, że duże pozytywnie wpłynęły na ich produktywność i ogólną wydajność.
  • 70% uczestników ujawniło, że ich firmy odnotowały pozytywny wpływ z powodu inwestycji w duże zbiory danych

 

• Wpływ na społeczeństwo: Big data wpłynęły między innymi na życie codzienne i społeczeństwo. Dla większej jasności możemy zaobserwować nowsze technologie, które ułatwiają życie dzięki inteligencji, takie jak autonomiczne samochody, które są poruszane przez inti-tech. W niedalekiej przyszłości problemy zostaną rozwiązane, zanim jeszcze się pojawią. Inteligentne aplikacje i gadżety prawdopodobnie również zamienią istniejące.

Oprócz tego big data ma również ogromny wpływ na medycynę, marketing w mediach społecznościowych, reklamę i inne aspekty gospodarki.

Zobacz też:  Szara strefa Big Data — nakazy i zakazy

Perspektywy Big Data na przyszłość

Powiedziawszy to wszystko, coraz więcej firm przyjmie w najbliższym czasie duże zbiory danych. Co więcej, badacze określili również różne perspektywy dużych zbiorów danych w przyszłości. Oto niektóre z nich:

• Przejście od operacyjnej do analitycznej: chociaż istniejąca technologia pomogła w operacjach przesyłania danych, nadchodzące będą bardziej skłonne do analizowania danych w domenach, w których je przechwytują. Innymi słowy, strumieniowanie w czasie rzeczywistym będzie przyszłym aspektem big data.

• Prywatność będzie wyzwaniem: gdy wzrost ilości danych będzie się stale nasilać bez przestojów, prywatność będzie wyzwaniem dla tej rozwijającej się techniki. Będzie to bardziej widoczne w branżach takich jak bankowość, media społecznościowe itp., w których wymagane są informacje o użytkowniku i odgrywają one kluczową rolę.

• Firmy dostrzegą z tego ogromne korzyści: jak omówiono powyżej, firmy czerpią korzyści z dużych zbiorów danych. To będzie jeszcze więcej w przyszłości. Kluczowymi korzyściami będą ulepszona optymalizacja i produktywność. Mówiąc dokładniej, oczekuje się, że firmy odnotują 430 miliardów dolarów jako korzyści w zakresie produktywności.

Zobacz też:  40 zadziwiających faktów na temat Big Data

Jeśli istnieje jakakolwiek duża technologia, na którą teraz patrzymy, nie może być niczego innego niż duże zbiory danych, które są nastawione na gromadzenie ogromnych danych, które są tworzone. Powiedziawszy to, big data z czasem będzie coraz lepsza i zrewolucjonizuje świat na lepsze.