Что такое Data?

Data (Данные) — это величины, знаки или символы, которые обрабатываются компьютером. Они могут храниться, передаваться и записываться в различных форматах, включая электрические сигналы, магнитные, оптические или механические носители. Данные могут использоваться для представления различных типов информации, включая числа, текст, изображения, видео и многое другое. Данные являются основой компьютерной обработки и анализа и играют важнейшую роль во многих аспектах современной жизни, включая бизнес, науку и общение.

Что такое Big Data?

Big Data (Большие данные) — это термин, используемый для описания чрезвычайно больших и сложных наборов данных (Data), которые невозможно обработать или проанализировать с помощью традиционных методов обработки данных. Большие данные обычно включают данные, которые генерируются с высокой скоростью, в больших объемах и в различных форматах и типах.

Термин «Big Data» также может относиться к инструментам и технологиям, используемым для хранения, обработки и анализа этих больших массивов данных. Эти инструменты включают распределенные файловые системы, такие как Hadoop, а также инструменты обработки и анализа данных, такие как Spark и MapReduce.

Big Data генерируются из различных источников, включая социальные сети, финансовые транзакции, данные датчиков и многое другое. Анализируя эти данные, организации могут получить представление о поведении клиентов, улучшить бизнес-операции и принять лучшие решения.

Однако обработка и анализ Big Data может быть сложной задачей из-за их объема и сложности. Для эффективной обработки, хранения и обработки данных часто требуются специальные навыки, инструменты и инфраструктура.

Пример Big Data

Существует множество примеров использования больших данных в различных областях. Одним из распространенных примеров являются данные социальных сетей. Платформы социальных сетей генерируют огромное количество данных в виде сообщений, комментариев, лайков, акций и других взаимодействий. Эти данные могут использоваться компаниями для получения информации о поведении, настроении и предпочтениях клиентов.

Другим примером больших данных является геномика. Геном человека состоит из миллиардов пар оснований, и для анализа этих данных требуются специальные инструменты и методы. Исследователи могут использовать данные геномики для понимания генетической основы заболеваний, разработки персонализированной медицины и многого другого.

В финансовой отрасли большие данные генерируются высокочастотной торговлей, которая предполагает анализ больших объемов финансовых данных в режиме реального времени для принятия инвестиционных решений. Эти данные включают цены на акции, объемы торгов, новостные статьи и другие источники информации.

Другие примеры больших данных включают данные о погоде, транспорте, здравоохранении и т.д. Эти наборы данных можно использовать для улучшения процесса принятия решений, оптимизации процессов и получения новых знаний о сложных системах.

Типы Big Data

Существует три основных типа больших данных:

• структурированные,
• неструктурированные
• полуструктурированные данные

Структурированные данные

Этот тип данных высокоорганизован и может быть легко сохранен и проанализирован с помощью традиционных баз данных. Структурированные данные включают информацию, которая четко определена и легко поддается сортировке и обработке, например, числовые данные, даты и имена. Примерами структурированных данных являются данные о клиентах, финансовые отчеты и данные инвентаризации.

Пример

База данных клиентов веб-сайта электронной коммерции, содержащая имена клиентов, адреса, историю заказов и платежные реквизиты. Каждый элемент данных имеет определенную структуру и может быть легко отсортирован и обработан. База данных может использоваться для создания отчетов, анализа поведения клиентов и принятия бизнес-решений на основе данных.

Неструктурированные данные

Этот тип данных обычно генерируется в больших объемах и не имеет определенной структуры. Примерами неструктурированных данных являются сообщения в социальных сетях, электронные письма, видео, изображения и аудиозаписи. Неструктурированные данные сложнее анализировать, поскольку для этого требуются специализированные инструменты и методы, такие как обработка естественного языка и алгоритмы машинного обучения.

Пример

Сообщения в социальных сетях, содержащие текст, изображения и видео. Каждый пост может иметь различную структуру и формат, что затрудняет его анализ с помощью традиционных методов обработки данных. Однако, используя алгоритмы обработки естественного языка и машинного обучения, организации могут извлекать ценные сведения из данных социальных сетей, такие как настроение клиентов и тенденции в поведении пользователей.

Полуструктурированные данные

Этот тип данных содержит как структурированные, так и неструктурированные элементы данных. Они имеют определенную организационную структуру, но также включают неструктурированные элементы данных, которые не имеют четкого определения. Примерами полуструктурированных данных являются файлы XML и JSON, которые имеют определенную структуру, но могут включать и неструктурированные элементы данных, такие как текстовые комментарии.

Тип данных, с которыми имеет дело организация, определяет инструменты и методы, которые она использует для их хранения, обработки и анализа. В то время как структурированными данными легко управлять, неструктурированные данные могут быть более сложными для анализа, но они также могут дать ценные сведения. Полуструктурированные данные требуют сочетания инструментов и методов для эффективной обработки. Понимание различных типов больших данных необходимо организациям для эффективного управления и использования своих информационных активов.

Пример

XML-файл, содержащий информацию о продукте для интернет-магазина. Файл имеет определенную структуру, включающую названия, описания и цены продуктов, но может также включать элементы неструктурированных данных, такие как отзывы покупателей и рейтинги. Сочетая традиционные методы работы с базами данных и обработку естественного языка, организации могут извлекать ценные сведения из полуструктурированных данных, например, определять популярные продукты на основе отзывов покупателей.

Характеристики Big Data

Большие данные могут быть описаны следующими характеристиками:

• Объем
• Разнообразие
• Скорость
• Изменчивость

(i) Объем — само название «Big Data» связано с огромным размером данных. Размер данных играет очень важную роль в определении ценности данных. Кроме того, можно ли считать конкретные данные Большими данными или нет, зависит от объема данных. Таким образом, «объем» — это одна из характеристик, которую необходимо учитывать при работе с решениями на основе Big Data.

(ii) Разнообразие — следующим аспектом Big Data является их разнообразие.

Разнообразие относится к разнородным источникам и характеру данных, как структурированных, так и неструктурированных. В прежние времена электронные таблицы и базы данных были единственными источниками данных, которые рассматривались большинством приложений. В настоящее время данные в виде электронной почты, фотографий, видео, данных устройств мониторинга, PDF, аудио и т.д. также рассматриваются в приложениях для анализа. Такое разнообразие неструктурированных данных создает определенные проблемы для хранения, добычи и анализа данных.

(iii) Скорость — термин «скорость» относится к скорости генерации данных. То, насколько быстро данные генерируются и обрабатываются для удовлетворения потребностей, определяет реальный потенциал данных.

Скорость Big Data связана со скоростью, с которой данные поступают из таких источников, как бизнес-процессы, журналы приложений, сети и сайты социальных сетей, датчики, мобильные устройства и т. д. Поток данных массивен и непрерывен.

(iv) Изменчивость — относится к несогласованности, которая может проявляться в данных время от времени, что затрудняет процесс эффективной обработки и управления данными.

Преимущества обработки Big Data

Возможность обработки Big Data в СУБД приносит множество преимуществ, таких как.

• Бизнес может использовать внешние данные при принятии решений

Доступ к социальным данным из поисковых систем и таких сайтов, как facebook, twitter, позволяет организациям точно настроить свои бизнес-стратегии.

• Улучшенное обслуживание клиентов

На смену традиционным системам обратной связи с клиентами приходят новые системы, разработанные с использованием технологий Big Data. В этих новых системах используются технологии обработки Больших Данных и естественного языка для чтения и оценки ответов потребителей.

• Раннее выявление рисков для продукта/услуги, если таковые имеются
• Повышение операционной эффективности

Технологии Big Data могут использоваться для создания перевалочного пункта или посадочной зоны для новых данных, прежде чем определить, какие данные следует перенести в хранилище данных. Кроме того, такая интеграция технологий Больших Данных и хранилища данных помогает организации разгрузить редко используемые данные.

Вывод

Определение Big Data: Big Data — это данные огромного размера. Bigdata — это термин, используемый для описания коллекции данных, которая имеет огромный размер и при этом экспоненциально растет со временем.

Примеры аналитики Big Data включают фондовые биржи, сайты социальных сетей, реактивные двигатели и т.д.

Big Data могут быть 1) структурированными, 2) неструктурированными, 3) полуструктурированными.

Объем, разнообразие, скорость и изменчивость — вот несколько характеристик Big Data.
Улучшение обслуживания клиентов, повышение операционной эффективности, более эффективное принятие решений — вот несколько преимуществ больших данных.