Merkmale von Big Data: Typen & 5V's

Einführung

Die Welt um uns herum verändert sich schnell, wir leben jetzt in einem datengesteuerten Zeitalter . Daten sind überall, von Ihren Social-Media-Kommentaren, Posts und Likes bis hin zu Ihren Bestell- und Kaufdaten auf den E-Commerce-Websites, die Sie täglich besuchen. Ihre Suchdaten werden von den Suchmaschinen verwendet, um Ihre Suchergebnisse zu verbessern. Bei großen Organisationen liegen diese Daten in Form von Kundendaten, Verkaufszahlen, Finanzdaten und vielem mehr vor.

Sie können sich vorstellen, wie viele Daten jede Sekunde produziert werden! Riesige Datenmengen werden als Big Data bezeichnet.

Beginnen wir mit den grundlegenden Konzepten von Big Data.

Was ist Big Data?

Big Data bezieht sich auf die riesigen Sammlungen von Daten, die strukturiert und unstrukturiert sind. Diese Daten können von Servern, Kundenprofilinformationen, Bestell- und Kaufdaten, Finanztransaktionen, Hauptbüchern, dem Suchverlauf und Mitarbeiterdatensätzen stammen. In großen Unternehmen wächst diese Datensammlung mit der Zeit kontinuierlich.

Aber die Menge an Daten, über die ein Unternehmen verfügt, ist nicht wichtig, sondern was es mit diesen Daten macht. Unternehmen wollen diese riesigen Datensammlungen richtig analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen. Die Analyse hilft ihnen, Muster in den Daten zu verstehen, die schließlich zu besseren Geschäftsentscheidungen führen.

All dies trägt dazu bei, Zeit, Aufwand und Kosten zu reduzieren. Aber diese riesige Datenmenge kann nicht mit herkömmlichen Methoden der Datenanalyse gespeichert, verarbeitet und untersucht werden. Daher stellen Unternehmen Datenanalysten und Datenwissenschaftler ein, die Programme schreiben und moderne Tools entwickeln. Erfahren Sie mehr über Big-Data-Fähigkeiten, die man entwickeln muss.

Arten von Big Data

Big Data liegt in drei Grundformen vor. Sie sind -

1. Strukturierte Daten

Wie der Name schon sagt, ist diese Art von Daten strukturiert und genau definiert. Es hat eine konsistente Reihenfolge, die von einem Computer oder einem Menschen leicht verstanden werden kann. Diese Daten können in einem festen Format gespeichert, analysiert und verarbeitet werden. Normalerweise hat diese Art von Daten ein eigenes Datenmodell.

Sie finden diese Art von Daten in Datenbanken, wo sie ordentlich in Spalten und Zeilen gespeichert sind. Zwei Quellen für strukturierte Daten sind:

• Maschinengenerierte Daten – Diese Daten werden von Maschinen wie Sensoren, Netzwerkservern, Weblogs, GPS usw.
• Von Menschen generierte Daten – Diese Art von Daten wird vom Benutzer in sein System eingegeben, wie z. B. persönliche Daten, Passwörter, Dokumente usw. Eine vom Benutzer durchgeführte Suche, online durchsuchte Elemente und gespielte Spiele sind alle von Menschen generierte Informationen.

Beispielsweise ist eine Datenbank, die alle Details von Mitarbeitern eines Unternehmens enthält, eine Art strukturierter Datensatz.

2. Unstrukturierte Daten

Jeder Datensatz, der nicht strukturiert oder wohldefiniert ist, wird als unstrukturierte Daten bezeichnet. Diese Art von Daten ist unorganisiert und schwer zu handhaben, zu verstehen und zu analysieren. Sie folgt keinem einheitlichen Format und kann zu verschiedenen Zeitpunkten variieren. Die meisten Daten, auf die Sie stoßen, fallen in diese Kategorie.

Unstrukturierte Daten sind beispielsweise Ihre Kommentare, Tweets, Shares, Posts und Likes in sozialen Medien. Die Videos, die Sie sich auf YouTube ansehen, und Textnachrichten, die Sie über WhatsApp versenden, häufen sich alle wie ein riesiger Haufen unstrukturierter Daten an.

3. Halbstrukturierte Daten

Diese Art von Daten ist etwas strukturiert, aber nicht vollständig. Dies mag zunächst unstrukturiert erscheinen und gehorcht keinen formalen Strukturen von Datenmodellen wie RDBMS. Beispielsweise haben NoSQL-Dokumente Schlüsselwörter, die zum Verarbeiten des Dokuments verwendet werden.

CSV-Dateien gelten ebenfalls als halbstrukturierte Daten.

Lassen Sie uns nach dem Erlernen der Grundlagen nun die Funktionen von Big Data verstehen.

Lesen Sie: Warum Big-Data-Entwickler werden?

Merkmale von Big Data

Die Hauptmerkmale von Big Data sind –

1. Volumen

Volumen bezieht sich auf die riesigen Datenmengen, die in großen Organisationen jede Sekunde gesammelt und generiert werden. Diese Daten werden aus verschiedenen Quellen wie IoT-Geräten, sozialen Medien, Videos, Finanztransaktionen und Kundenprotokollen generiert.

Das Speichern und Verarbeiten dieser riesigen Datenmenge war früher ein Problem. Aber jetzt werden verteilte Systeme wie Hadoop verwendet, um Daten zu organisieren, die aus all diesen Quellen gesammelt wurden. Die Größe der Daten ist entscheidend für das Verständnis ihres Wertes. Außerdem ist das Volumen nützlich, um festzustellen, ob es sich bei einer Datensammlung um Big Data handelt oder nicht.

Das Datenvolumen kann variieren. Beispielsweise ist eine Textdatei einige Kilobyte groß, während eine Videodatei einige Megabyte groß ist.

Lesen Sie auch: Unterschied zwischen Big Data und Hadoop

2. Vielfalt

Eine weitere der wichtigsten Eigenschaften von Big Data ist seine Vielfalt. Es bezieht sich auf die verschiedenen Datenquellen und deren Art. Die Datenquellen haben sich im Laufe der Jahre geändert. Früher war es nur in Tabellenkalkulationen und Datenbanken verfügbar. Heutzutage liegen Daten in Fotos, Audiodateien, Videos, Textdateien und PDFs vor.

Die Vielfalt der Daten ist entscheidend für deren Speicherung und Analyse .

3. Geschwindigkeit

Dieser Begriff bezieht sich auf die Geschwindigkeit, mit der die Daten erstellt oder generiert werden. Diese Geschwindigkeit der Datenproduktion hängt auch davon ab, wie schnell diese Daten verarbeitet werden. Denn erst nach Analyse und Aufbereitung können die Daten den Anforderungen der Kunden/Nutzer genügen.

Riesige Datenmengen werden von Sensoren, Social-Media-Sites und Anwendungsprotokollen produziert – und das alles kontinuierlich. Wenn der Datenfluss nicht kontinuierlich ist, macht es keinen Sinn, Zeit oder Mühe dafür zu investieren.

4. Wert

Unter den Merkmalen von Big Data ist der Wert vielleicht der wichtigste. Egal, wie schnell die Daten produziert werden oder wie groß die Menge ist, sie müssen zuverlässig und nützlich sein. Andernfalls sind die Daten nicht gut genug für die Verarbeitung oder Analyse. Untersuchungen zufolge können Daten von schlechter Qualität zu fast 20 % Umsatzeinbußen eines Unternehmens führen.

Data Scientists wandeln zunächst Rohdaten in Informationen um. Dann wird dieser Datensatz bereinigt, um die nützlichsten Daten abzurufen. An diesem Datensatz wird eine Analyse und Musteridentifikation durchgeführt. Wenn der Prozess erfolgreich ist, können die Daten als wertvoll angesehen werden.

5. Wahrhaftigkeit

Diese Funktion von Big Data ist mit der vorherigen verbunden. Sie definiert den Grad der Vertrauenswürdigkeit der Daten. Da die meisten Daten, auf die Sie stoßen, unstrukturiert sind, ist es wichtig, die unnötigen Informationen herauszufiltern und den Rest für die Verarbeitung zu verwenden.

Fazit

Big Data ist die treibende Kraft hinter großen Sektoren wie Wirtschaft, Marketing, Vertrieb, Analytik und Forschung. Sie hat die Geschäftsstrategien von kunden- und produktorientierten Unternehmen weltweit verändert. Daher müssen alle Big-Data-Merkmale bei der Analyse und Entscheidungsfindung gleichermaßen berücksichtigt werden.

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