Введение
Данные генерируются с беспрецедентной скоростью. Ежедневно создается более 2,5 квинтиллиона байт данных, причем объем генерируемых данных растет в геометрической прогрессии. Этот взрывной рост данных привел к появлению такого понятия, как “большие данные” (“Big Data”).
Но что же такое большие данные? Почему они важны? Как они влияют на современный бизнес? Ответы на эти вопросы ищите в нашем комплексном обзоре больших данных.
Что такое большие данные?
Большие данные — это чрезвычайно большие и сложные массивы данных, с которыми не могут справиться традиционные средства обработки данных. В качестве определяющих признаков таких датасетов используют “четыре V”: Volume (объем), Velocity (скорость), Variety (вариативность) и Veracity (достоверность).
Объем
Под объемом подразумевается огромное количество данных, которые генерируются ежедневно. С развитием интернета и распространением цифровых устройств объем генерируемых данных увеличился в геометрической прогрессии. Сейчас организации имеют дело с петабайтами данных, что намного больше того объема, с которым могут справиться традиционные средства обработки данных. Поэтому появились новые технологии, такие как Hadoop и Spark, которые позволяют хранить и обрабатывать большие объемы данных.
Скорость
В данном случае речь идет о скорости, с которой генерируются данные. С ростом социальных сетей и других приложений, работающих в режиме реального времени, данные генерируются с беспрецедентной скоростью. Они часто имеют привязку ко времени и, если их не обрабатывать быстро, могут потерять свою ценность. Организациям необходимо иметь возможность быстро обрабатывать эти данные, чтобы получать информацию и принимать обоснованные решения. Такие технологии, как обработка данных в реальном времени и потоковая обработка, помогают организациям обрабатывать данные в режиме реального времени.
Вариативность
Этот параметр указывает на наличие различных типов генерируемых данных. С развитием социальных сетей, мобильных устройств и интернета вещей (IoT) данные теперь генерируются в различных форматах, таких как текст, аудио, видео и данные датчиков. Эти данные часто не структурированы, что затрудняет их анализ с помощью традиционных методов обработки. Такие технологии, как базы данных NoSQL и Hadoop, помогают организациям обрабатывать эти разнообразные данные.
Достоверность
Под достоверностью понимается точность и надежность данных. С увеличением объема, скорости генерации и разнообразия данных существует риск того, что они могут оказаться неточными или неполными. Это чревато неверными выводами и решениями, которые могут дорого обойтись организациям. Чтобы обеспечить достоверность данных, компаниям необходимо внедрять проверку качества данных и систему управления ими.
Почему важны большие данные?
Стремительный рост больших данных привел к значительным изменениям в работе организаций. Вот некоторые из основных причин важности Big Data.
- Бизнес-инсайты. Большие данные позволяют получить ценную информацию о поведении клиентов, тенденциях рынка и других важных для бизнеса факторах. Организации могут использовать эти данные для принятия обоснованных решений, повышения операционной эффективности и получения конкурентных преимуществ.
- Повышение качества обслуживания клиентов. Большие данные помогают организациям лучше понять потребности и предпочтения клиентов, что позволяет им персонализировать свои продукты и услуги и обеспечить превосходное качество обслуживания клиентов.
- Экономия затрат. Технологии больших данных помогают организациям снизить операционные расходы и оптимизировать бизнес-процессы.
- Инновации. Большие данные могут стимулировать инновации, позволяя по-новому взглянуть на возникающие проблемы и разрабатывать новые продукты и услуги.
Как осуществляются управление большими данными и их анализ?
Для управления большими данными и их анализа требуются специализированные инструменты и технологии. Ниже перечислены основные.
- Hadoop. Это платформа больших данных с открытым исходным кодом, которая позволяет организациям хранить и обрабатывать большие массивы данных в распределенных системах.
- Spark. Это еще одна платформа больших данных с открытым исходным кодом, которая обеспечивает быструю и эффективную обработку данных.
- Базы данных NoSQL. Используются для хранения больших объемов неструктурированных данных и управления ими.
- Машинное обучение. Алгоритмы МО могут быть использованы для анализа больших данных и выявления ценной информации.
- Визуализация данных. Инструменты визуализации данных используются для представления больших данных в наглядной и легко воспринимаемой форме.
Заключение
Большие данные изменили методы работы организаций. Предоставляя ценные сведения, улучшая качество обслуживания клиентов, снижая затраты и стимулируя инновации, большие данные стали важным компонентом современного бизнеса. Для управления большими данными и их анализа требуются специализированные инструменты и технологии, такие как Hadoop, Spark, базы данных NoSQL, алгоритмы машинного обучения и средства визуализации данных. Поскольку объем генерируемых данных продолжает расти, важность больших данных будет только увеличиваться.
Читайте также:
- Эпоха Больших данных
- Как работать с большими наборами данных в Python: 3 способа
- Vaex: Python библиотека для работы с DataFrame вне памяти и быстрой визуализации
Читайте нас в Telegram, VK и Дзен
Перевод статьи Praffulla Dubey: What is Big Data: A Comprehensive Overview
