Caratteristiche dei Big Data: tipi e 5V

introduzione

Il mondo intorno sta cambiando rapidamente, ora viviamo un'era basata sui dati . I dati sono ovunque, dai tuoi commenti sui social media, post e Mi piace ai tuoi dati di ordini e acquisti sui siti Web di e-commerce che visiti quotidianamente. I tuoi dati di ricerca vengono utilizzati dai motori di ricerca per migliorare i risultati della tua ricerca. Per le grandi organizzazioni, questi dati sono sotto forma di dati sui clienti, dati sulle vendite, dati finanziari e molto altro.

Puoi immaginare quanti dati vengono prodotti ogni secondo! Grandi quantità di dati vengono chiamate Big Data.

Cominciamo con i concetti di base dei Big Data.

Cosa sono i Big Data?

I Big Data si riferiscono alle enormi raccolte di dati strutturati e non strutturati. Questi dati possono provenire da server, informazioni sul profilo del cliente, dati di ordini e acquisti, transazioni finanziarie, libri mastri, cronologia delle ricerche e registri dei dipendenti. Nelle grandi aziende, questa raccolta di dati è in continua crescita nel tempo.

Ma la quantità di dati che un'azienda ha non è importante, ma cosa sta facendo con quei dati. Le aziende mirano ad analizzare correttamente queste enormi raccolte di dati per ottenere informazioni dettagliate. L'analisi li aiuta a comprendere i modelli nei dati che alla fine portano a decisioni aziendali migliori.

Tutto questo aiuta a ridurre tempi, sforzi e costi. Ma questa enorme quantità di dati non può essere archiviata, elaborata e studiata utilizzando i metodi tradizionali di analisi dei dati. Quindi le aziende assumono analisti di dati e scienziati di dati che scrivono programmi e sviluppano strumenti moderni. Scopri di più sulle competenze sui big data che devi sviluppare.

Tipi di Big Data

I Big Data sono presenti in tre forme fondamentali. Loro sono -

1. Dati strutturati

Come suggerisce il nome, questo tipo di dati è strutturato e ben definito. Ha un ordine coerente che può essere facilmente compreso da un computer o da un essere umano. Questi dati possono essere archiviati, analizzati ed elaborati utilizzando un formato fisso. Di solito, questo tipo di dati ha un proprio modello di dati.

Troverai questo tipo di dati nei database, dove sono archiviati ordinatamente in colonne e righe. Due fonti di dati strutturati sono:

• Dati generati dalla macchina: questi dati vengono prodotti da macchine come sensori, server di rete, weblog, GPS, ecc.
• Dati generati dall'uomo : questo tipo di dati viene inserito dall'utente nel proprio sistema, come dettagli personali, password, documenti, ecc. Una ricerca effettuata dall'utente, elementi navigati online e giochi giocati sono tutte informazioni generate dall'uomo.

Ad esempio, un database composto da tutti i dettagli dei dipendenti di un'azienda è un tipo di set di dati strutturato.

2. Dati non strutturati

Qualsiasi insieme di dati che non è strutturato o ben definito è chiamato dati non strutturati. Questo tipo di dati è disorganizzato e difficile da gestire, comprendere e analizzare. Non segue un formato coerente e può variare in momenti diversi. La maggior parte dei dati che incontri rientra in questa categoria.

Ad esempio, i dati non strutturati sono i tuoi commenti, tweet, condivisioni, post e Mi piace sui social media. I video che guardi su YouTube e i messaggi di testo che invii tramite WhatsApp si accumulano tutti come un enorme mucchio di dati non strutturati.

3. Dati semistrutturati

Questo tipo di dati è in qualche modo strutturato ma non completamente. All'inizio può sembrare non strutturato e non obbedisce ad alcuna struttura formale di modelli di dati come RDBMS. Ad esempio, i documenti NoSQL hanno parole chiave che vengono utilizzate per elaborare il documento.

Anche i file CSV sono considerati dati semistrutturati.

Dopo aver appreso le basi, ora cerchiamo di capire le caratteristiche dei Big Data.

Leggi: Perché diventare uno sviluppatore di big data?

Caratteristiche dei Big Data

Le caratteristiche primarie dei Big Data sono:

1. Volume

Il volume si riferisce alle enormi quantità di dati che vengono raccolte e generate ogni secondo nelle grandi organizzazioni. Questi dati vengono generati da diverse fonti come dispositivi IoT, social media, video, transazioni finanziarie e registri dei clienti.

L'archiviazione e l'elaborazione di questa enorme quantità di dati era un problema in precedenza. Ma ora i sistemi distribuiti come Hadoop vengono utilizzati per organizzare i dati raccolti da tutte queste fonti. La dimensione dei dati è fondamentale per comprenderne il valore. Inoltre, il volume è utile per determinare se una raccolta di dati è Big Data o meno.

Il volume dei dati può variare. Ad esempio, un file di testo è di pochi kilobyte mentre un file video è di pochi megabyte.

Leggi anche: Differenza tra Big Data e Hadoop

2. Varietà

Un'altra delle caratteristiche più importanti dei Big Data è la sua varietà. Si riferisce alle diverse fonti di dati e alla loro natura. Le fonti dei dati sono cambiate nel corso degli anni. In precedenza, era disponibile solo in fogli di calcolo e database. Al giorno d'oggi, i dati sono presenti in foto, file audio, video, file di testo e PDF.

La varietà dei dati è fondamentale per la loro memorizzazione e analisi .

3. Velocità

Questo termine si riferisce alla velocità con cui i dati vengono creati o generati. Questa velocità di produzione dei dati è anche correlata alla velocità con cui questi dati verranno elaborati. Questo perché solo dopo l'analisi e l'elaborazione, i dati possono soddisfare le richieste dei clienti/utenti.

Enormi quantità di dati vengono prodotte da sensori, siti di social media e registri delle applicazioni, e tutto è continuo. Se il flusso di dati non è continuo, non ha senso investire tempo o fatica su di esso.

4. Valore

Tra le caratteristiche dei Big Data , il valore è forse la più importante. Indipendentemente dalla velocità con cui vengono prodotti i dati o dalla loro quantità, devono essere affidabili e utili. In caso contrario, i dati non sono sufficienti per l'elaborazione o l'analisi. La ricerca afferma che dati di scarsa qualità possono portare a una perdita di quasi il 20% delle entrate di un'azienda.

I data scientist prima convertono i dati grezzi in informazioni. Quindi questo set di dati viene pulito per recuperare i dati più utili. L'analisi e l'identificazione del modello vengono eseguite su questo set di dati. Se il processo ha successo, i dati possono essere considerati preziosi.

5. Verità

Questa caratteristica dei Big Data è collegata alla precedente. Definisce il grado di affidabilità dei dati. Poiché la maggior parte dei dati che incontri non è strutturata, è importante filtrare le informazioni non necessarie e utilizzare il resto per l'elaborazione.

Conclusione

I Big Data sono la forza trainante dietro i principali settori come business, marketing, vendite, analisi e ricerca. Ha cambiato le strategie di business delle aziende basate sui clienti e sui prodotti in tutto il mondo. Pertanto, tutte le caratteristiche dei Big Data devono avere uguale importanza quando si tratta di analisi e processo decisionale.

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