Wat is Big Data? Wat is die 5 V's? Tegnologie, vooruitgang en statistiek

Die belofte van groot data is dat maatskappye baie meer intelligensie tot hul beskikking sal hê om akkurate besluite en voorspellings te neem oor hoe hul besigheid funksioneer. Big Data verskaf nie net die inligting wat nodig is vir die ontleding en verbetering van besigheidsresultate nie, maar dit verskaf ook die nodige brandstof vir AI algoritmes om te leer en voorspellings of besluite te neem. Op sy beurt, ML kan help om sin te maak van komplekse, diverse en grootskaalse datastelle wat uitdagend is om te verwerk en te ontleed met behulp van tradisionele metodes.

Wat is Big Data?

Groot data is 'n term wat gebruik word om die versameling, verwerking en beskikbaarheid van groot volumes stromende data intyds te beskryf. Maatskappye kombineer bemarking, verkope, kliëntedata, transaksionele data, sosiale gesprekke en selfs eksterne data soos aandeelpryse, weer en nuus om statisties geldige korrelasie- en oorsaaklike modelle te identifiseer om hulle te help om meer akkurate besluite te neem.

Gartner

Groot data word gekenmerk deur die 5 vs:

1. Deel: Groot hoeveelhede data word uit verskeie bronne gegenereer, soos sosiale media, IOT toestelle en besigheidstransaksies.
2. snelheid: Die spoed waarteen data gegenereer, verwerk en ontleed word.
3. verskeidenheid: Die verskillende tipes data, insluitend gestruktureerde, semi-gestruktureerde en ongestruktureerde data, kom uit uiteenlopende bronne.
4. waarheid: Die kwaliteit en akkuraatheid van data, wat deur teenstrydighede, onduidelikhede of selfs verkeerde inligting beïnvloed kan word.
5. Waarde: Die nut en potensiaal om insigte uit data te onttrek wat beter besluitneming en innovasie kan dryf.

Big Data Statistiek

Hier is 'n opsomming van sleutelstatistieke van TechJury oor Big Data-tendense en voorspellings:

• Data volume groei: Teen 2025 word verwag dat die globale datasfeer 175 zettagrepe sal bereik, wat die eksponensiële groei van data ten toon stel.
• Toenemende IoT-toestelle: Die aantal IoT-toestelle sal na verwagting 64 miljard teen 2025 bereik, wat verder bydra tot die groei van Big Data.
• Groot data markgroei: Die wêreldwye Big Data-markgrootte sou na verwagting teen 229.4 tot $2025 miljard groei.
• Toenemende vraag na datawetenskaplikes: Teen 2026 sou die vraag na datawetenskaplikes met 16% groei.
• Aanneming van KI en ML: Teen 2025 is voorspel dat die KI-markgrootte $190.61 miljard sou bereik, aangedryf deur die toenemende aanvaarding van KI- en ML-tegnologieë vir Big Data-analise.
• Wolk-gebaseerde Big Data-oplossings: Daar word verwag dat wolkrekenaars 94% van die totale werklading teen 2021 sal uitmaak, wat die toenemende belangrikheid van wolkgebaseerde oplossings vir databerging en -analise beklemtoon.
• Kleinhandelbedryf en Big Data: Daar word verwag dat kleinhandelaars wat Big Data gebruik, hul winsmarges met 60% sou verhoog.
• Toenemende gebruik van Big Data in gesondheidsorg: Die ontledingsmark vir gesondheidsorg sal na verwagting $50.5 miljard teen 2024 bereik.
• Sosiale media en groot data: Sosiale media-gebruikers genereer daagliks 4 petagrepe data, wat die impak van sosiale media op Big Data-groei beklemtoon.

Big Data is ook Great Band

Dit is nie waarvan ons hier praat nie, maar jy kan net sowel na 'n wonderlike liedjie luister terwyl jy oor Big Data lees. Ek sluit nie die werklike musiekvideo in nie ... dit is nie regtig veilig vir werk nie. NS: Ek wonder of hulle die naam gekies het om die golf van gewildheid te vang wat groot data besig was om op te bou.

Waarom is groot data anders?

In die ou dae ... jy weet ... 'n paar jaar gelede het ons stelsels gebruik om data te onttrek, te transformeer en te laai (ETL) in reuse-datapakhuise wat besigheidsintelligensie-oplossings oor hulle gebou het vir verslagdoening. Van tyd tot tyd sou al die stelsels rugsteun en die data in 'n databasis kombineer waar verslae uitgevoer kon word en almal insig kon kry in wat aangaan.

Die probleem was dat die databasistegnologie eenvoudig nie veelvuldige, aaneenlopende strome data kon hanteer nie. Dit kon nie die volume data hanteer nie. Dit kon nie die inkomende data intyds verander nie. En verslagdoeningsinstrumente het ontbreek wat niks anders as 'n relasionele navraag op die agterkant kon hanteer nie. Big Data-oplossings bied wolkgasheer, hoogs geïndekseerde en geoptimaliseerde datastrukture, outomatiese argief- en onttrekkingsvermoëns, en verslagdoeningskoppelvlakke wat ontwerp is om meer akkurate ontledings te verskaf wat besighede in staat stel om beter besluite te neem.

Beter besigheidsbesluite beteken dat ondernemings die risiko van hul besluite kan verminder, en beter besluite kan neem wat koste verlaag en bemarkings- en verkoopseffektiwiteit verhoog.

Wat is die voordele van groot data?

Informatika loop deur die risiko's en geleenthede verbonde aan die gebruik van groot data in korporasies.

• Groot data is betyds - 60% van elke werkdag spandeer kenniswerkers om data te vind en te bestuur.
• Groot data is toeganklik - Die helfte van die senior bestuurders meld dat dit moeilik is om toegang tot die regte data te kry.
• Big Data is holisties – Inligting word tans in silo's binne die organisasie gehou. Bemarkingsdata kan byvoorbeeld gevind word in webanalise, mobiele analise, sosiale analise, CRM, A/B-toetsnutsgoed, e-posbemarkingstelsels, en meer ... elk met 'n fokus op sy silo.
• Big Data is betroubaar - 29% van die ondernemings meet die geldelike koste van swak datakwaliteit. Dinge so eenvoudig soos die monitering van verskeie stelsels vir klante se kontakinligtingopdaterings, kan miljoene dollars bespaar.
• Groot data is relevant - 43% van die maatskappye is ontevrede oor hul vermoë om irrelevante data uit te filter. Iets so eenvoudig soos om klante van u web af te filter analytics kan baie insig gee in u verkrygingspogings.
• Groot data is veilig - Die gemiddelde oortreding van datasekuriteit kos $ 214 per klant. Die veilige infrastruktuur wat deur groot data-hosting- en tegnologievennote gebou word, kan die gemiddelde maatskappy 1.6% van die jaarlikse inkomste bespaar.
• Big Data is gesaghebbend - 80% van organisasies sukkel met verskeie weergawes van die waarheid, afhangende van die bron van hul data. Deur veelvuldige, gekontroleerde bronne te kombineer, kan meer ondernemings hoogs akkurate intelligensiebronne lewer.
• Groot data is uitvoerbaar - Verouderde of slegte data lei daartoe dat 46% van die ondernemings slegte besluite neem wat miljarde kan kos.

Grootdatategnologieë

Ten einde groot data te verwerk, was daar aansienlike vordering in berging, argivering en navraagtegnologie:

• Verspreide lêerstelsels: Stelsels soos Hadoop Distributed File System (HDFS) maak dit moontlik om groot volumes data oor verskeie nodusse te stoor en te bestuur. Hierdie benadering bied fouttoleransie, skaalbaarheid en betroubaarheid wanneer groot data hanteer word.
• NoSQL databasisse: Databasisse soos MongoDB, Cassandra en Couchbase is ontwerp om ongestruktureerde en semi-gestruktureerde data te hanteer. Hierdie databasisse bied buigsaamheid in datamodellering en bied horisontale skaalbaarheid, wat hulle geskik maak vir Big Data-toepassings.
• KaartVerminder: Hierdie programmeringsmodel maak voorsiening vir die verwerking van groot datastelle parallel oor 'n verspreide omgewing. MapReduce maak dit moontlik om komplekse take in kleiner subtake af te breek, wat dan onafhanklik verwerk en gekombineer word om die finale resultaat te lewer.
• Apache Vonk: Spark is 'n oopbron-dataverwerkingsenjin en kan beide bondel- en intydse verwerking hanteer. Dit bied verbeterde werkverrigting in vergelyking met MapReduce en sluit biblioteke in vir masjienleer, grafiekverwerking en stroomverwerking, wat dit veelsydig maak vir verskeie Big Data-gebruiksgevalle.
• SQL-agtige navraagnutsgoed: Gereedskap soos Hive, Impala en Presto stel gebruikers in staat om navrae oor Big Data uit te voer met behulp van bekende SQL sintaksis. Hierdie instrumente stel ontleders in staat om insigte uit Big Data te onttrek sonder om kundigheid in meer komplekse programmeertale te vereis.
• Data mere: Hierdie bergingsbewaarplekke kan rou data in sy oorspronklike formaat stoor totdat dit nodig is vir ontleding. Datamere bied 'n skaalbare en koste-effektiewe oplossing vir die berging van groot hoeveelhede diverse data, wat later verwerk en ontleed kan word soos benodig.
• Data pakhuis oplossings: Platforms soos Snowflake, BigQuery en Redshift bied skaalbare en werkende omgewings vir die berging en navrae van groot hoeveelhede gestruktureerde data. Hierdie oplossings is ontwerp om Big Data-analise te hanteer en vinnige navrae en verslagdoening moontlik te maak.
• Masjienleerraamwerke: Raamwerke soos TensorFlow, PyTorch en scikit-learn maak opleidingsmodelle op groot datastelle moontlik vir take soos klassifikasie, regressie en groepering. Hierdie instrumente help om insigte en voorspellings van Big Data af te lei deur gevorderde KI-tegnieke te gebruik.
• Datavisualisering gereedskap: Gereedskap soos Tableau, Power BI en D3.js help om insigte van Big Data op 'n visuele en interaktiewe manier te ontleed en aan te bied. Hierdie instrumente stel gebruikers in staat om data te verken, tendense te identifiseer en resultate effektief te kommunikeer.
• Data-integrasie en ETL: Gereedskap soos Apache NiFi, Talend en Informatica maak voorsiening vir die onttrekking, transformasie en laai van data uit verskeie bronne in 'n sentrale bergingstelsel. Hierdie instrumente vergemaklik datakonsolidasie, wat organisasies in staat stel om 'n verenigde siening van hul data te bou vir ontleding en verslagdoening.

Groot data en KI

Die oorvleueling van KI en Big Data lê in die feit dat KI-tegnieke, veral masjienleer en diep leer (DL), kan gebruik word om insigte uit groot volumes data te ontleed en te onttrek. Big Data verskaf die nodige brandstof vir KI-algoritmes om te leer en voorspellings of besluite te neem. Op sy beurt kan KI help om sin te maak uit komplekse, diverse en grootskaalse datastelle wat uitdagend is om te verwerk en te ontleed met behulp van tradisionele metodes. Hier is 'n paar sleutelareas waar KI en Big Data mekaar kruis:

1. Data verwerking: KI-aangedrewe algoritmes kan gebruik word om rou data van Big Data-bronne skoon te maak, vooraf te verwerk en te transformeer, wat help om datakwaliteit te verbeter en te verseker dat dit gereed is vir ontleding.
2. Kenmerk onttrekking: KI-tegnieke kan gebruik word om relevante kenmerke en patrone outomaties uit Big Data te onttrek, wat die dimensionaliteit van die data verminder en dit meer hanteerbaar maak vir ontleding.
3. Voorspellende ontleding: Masjienleer- en diepleeralgoritmes kan op groot datastelle opgelei word om voorspellende modelle te bou. Hierdie modelle kan gebruik word om akkurate voorspellings te maak of tendense te identifiseer, wat lei tot beter besluitneming en verbeterde besigheidsuitkomste.
4. Anomalie opsporing: KI kan help om ongewone patrone of uitskieters in Big Data te identifiseer, wat vroeë opsporing moontlik maak van potensiële kwessies soos bedrog, netwerkinbraak of toerustingfoute.
5. Natuurlike taalverwerking (NLP): KI-aangedrewe NLP-tegnieke kan toegepas word om ongestruktureerde tekstuele data van Big Data-bronne, soos sosiale media, klantresensies of nuusartikels, te verwerk en te ontleed om waardevolle insigte en sentimentanalise te verkry.
6. Beeld- en video-analise: Diep leer algoritmes, veral konvolusionele neurale netwerke (CNN's), kan gebruik word om insigte uit groot volumes beeld- en videodata te ontleed en te onttrek.
7. Verpersoonliking en aanbeveling: KI kan groot hoeveelhede data oor gebruikers, hul gedrag en voorkeure ontleed om persoonlike ervarings te verskaf, soos produkaanbevelings of geteikende advertensies.
8. optimalisering: KI-algoritmes kan groot datastelle ontleed om optimale oplossings vir komplekse probleme te identifiseer, soos die optimalisering van voorsieningskettingbedrywighede, verkeersbestuur of energieverbruik.

Die sinergie tussen KI en Big Data stel organisasies in staat om die krag van KI-algoritmes te benut om sin te maak uit massiewe hoeveelhede data, wat uiteindelik lei tot meer ingeligte besluitneming en beter besigheidsuitkomste.

Hierdie infografika van BBVA, Groot data hede en toekoms, vertel die vooruitgang in Big Data.