Charakterystyka Big Data: typy i 5 V

Wstęp

Świat wokół szybko się zmienia, żyjemy teraz w epoce opartej na danych . Dane są wszędzie, od komentarzy w mediach społecznościowych, postów i polubień po dane dotyczące zamówień i zakupów w odwiedzanych codziennie witrynach e-commerce. Twoje dane wyszukiwania są wykorzystywane przez wyszukiwarki do ulepszania wyników wyszukiwania. W przypadku dużych organizacji dane te mają postać danych klientów, danych dotyczących sprzedaży, danych finansowych i wielu innych.

Możesz sobie wyobrazić, ile danych powstaje w każdej sekundzie! Ogromne ilości danych określane są jako Big Data.

Zacznijmy od podstawowych pojęć Big Data.

Czym są duże zbiory danych?

Big Data odnosi się do ogromnych zbiorów danych, które są ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane. Dane te mogą pochodzić z serwerów, informacji o profilu klienta, danych dotyczących zamówień i zakupów, transakcji finansowych, ksiąg rachunkowych, historii wyszukiwania i akt pracowników. W dużych firmach ten zbiór danych z czasem stale rośnie.

Ale ilość danych, które posiada firma, nie jest ważna, ale co robi z tymi danymi. Firmy starają się odpowiednio przeanalizować te ogromne zbiory danych, aby uzyskać wgląd. Analiza pomaga im zrozumieć wzorce w danych, które ostatecznie prowadzą do lepszych decyzji biznesowych.

Wszystko to pomaga w skróceniu czasu, wysiłku i kosztów. Ale ta olbrzymia ilość danych nie może być przechowywana, przetwarzana i badana przy użyciu tradycyjnych metod analizy danych. Dlatego firmy zatrudniają analityków danych i analityków danych, którzy piszą programy i opracowują nowoczesne narzędzia. Dowiedz się więcej o umiejętnościach związanych z big data, które trzeba rozwijać.

Rodzaje Big Data

Big Data występuje w trzech podstawowych formach. Oni są -

1. Dane strukturalne

Jak sama nazwa wskazuje, tego rodzaju dane są uporządkowane i dobrze zdefiniowane. Ma spójny porządek, który może być łatwo zrozumiany przez komputer lub człowieka. Dane te mogą być przechowywane, analizowane i przetwarzane przy użyciu stałego formatu. Zazwyczaj tego rodzaju dane mają swój własny model danych.

Tego rodzaju dane znajdziesz w bazach danych, gdzie są starannie przechowywane w kolumnach i wierszach. Dwa źródła uporządkowanych danych to:

• Dane generowane maszynowo – Dane te są generowane przez maszyny, takie jak czujniki, serwery sieciowe, blogi internetowe, GPS itp.
• Dane generowane przez człowieka — ten rodzaj danych, takich jak dane osobowe, hasła, dokumenty itp., jest wprowadzany przez użytkownika do swojego systemu. Wyszukiwanie dokonane przez użytkownika, przeglądane elementy online i rozgrywane gry są informacjami generowanymi przez człowieka.

Na przykład baza danych zawierająca wszystkie dane pracowników firmy jest rodzajem uporządkowanego zbioru danych.

2. Dane nieustrukturyzowane

Każdy zestaw danych, który nie jest ustrukturyzowany lub dobrze zdefiniowany, nazywany jest danymi nieustrukturyzowanymi. Tego rodzaju dane są niezorganizowane i trudne w obróbce, zrozumieniu i analizie. Nie ma spójnego formatu i może się różnić w różnych momentach. Większość danych, które napotykasz, należy do tej kategorii.

Na przykład nieustrukturyzowane dane to Twoje komentarze, tweety, udostępnienia, posty i polubienia w mediach społecznościowych. Filmy, które oglądasz na YouTube i wiadomości tekstowe, które wysyłasz przez WhatsApp, gromadzą się jako ogromna sterta nieustrukturyzowanych danych.

3. Dane częściowo ustrukturyzowane

Tego rodzaju dane są nieco ustrukturyzowane, ale nie do końca. Na pierwszy rzut oka może się to wydawać nieustrukturyzowane i nie jest zgodne z żadnymi formalnymi strukturami modeli danych, takimi jak RDBMS. Na przykład dokumenty NoSQL mają słowa kluczowe używane do przetwarzania dokumentu.

Pliki CSV są również uważane za dane częściowo ustrukturyzowane.

Po zapoznaniu się z podstawami, poznajmy teraz funkcje Big Data.

Przeczytaj: Dlaczego warto zostać programistą Big Data?

Charakterystyka Big Data

Podstawowe cechy Big Data to:

1. Głośność

Wolumen odnosi się do ogromnych ilości danych, które są gromadzone i generowane co sekundę w dużych organizacjach. Dane te są generowane z różnych źródeł, takich jak urządzenia IoT, media społecznościowe, filmy, transakcje finansowe i dzienniki klientów.

Przechowywanie i przetwarzanie tej ogromnej ilości danych było wcześniej problemem. Ale teraz systemy rozproszone, takie jak Hadoop , są wykorzystywane do organizowania danych zebranych ze wszystkich tych źródeł. Rozmiar danych ma kluczowe znaczenie dla zrozumienia ich wartości. Wolumen jest również przydatny przy określaniu, czy zbiór danych jest Big Data, czy nie.

Ilość danych może się różnić. Na przykład plik tekstowy ma kilka kilobajtów, podczas gdy plik wideo ma kilka megabajtów.

Przeczytaj także: Różnica między Big Data a Hadoop

2. Różnorodność

Kolejną z najważniejszych cech Big Data jest jej różnorodność. Odnosi się do różnych źródeł danych i ich charakteru. Źródła danych zmieniały się na przestrzeni lat. Wcześniej był dostępny tylko w arkuszach kalkulacyjnych i bazach danych. Obecnie dane są obecne w zdjęciach, plikach audio, filmach, plikach tekstowych i plikach PDF.

Różnorodność danych ma kluczowe znaczenie dla ich przechowywania i analizy .

3. Prędkość

Termin ten odnosi się do szybkości, z jaką dane są tworzone lub generowane. Ta szybkość wytwarzania danych jest również związana z szybkością przetwarzania tych danych. Dzieje się tak dlatego, że dopiero po analizie i przetworzeniu dane mogą sprostać wymaganiom klientów/użytkowników.

Ogromne ilości danych są generowane z czujników, serwisów społecznościowych i dzienników aplikacji – a wszystko to odbywa się w sposób ciągły. Jeśli przepływ danych nie jest ciągły, nie ma sensu inwestować w to czasu ani wysiłku.

4. Wartość

Wśród cech Big Data chyba najważniejsza jest wartość. Bez względu na to, jak szybko powstają dane lub jaka jest ich ilość, muszą być wiarygodne i użyteczne. W przeciwnym razie dane nie są wystarczająco dobre do przetwarzania lub analizy. Badania mówią, że dane niskiej jakości mogą prowadzić do prawie 20% utraty przychodów firmy.

Analitycy danych najpierw przekształcają surowe dane w informacje. Następnie ten zestaw danych jest czyszczony, aby pobrać najbardziej przydatne dane. Na tym zbiorze danych przeprowadzana jest analiza i identyfikacja wzorców. Jeśli proces zakończy się sukcesem, dane można uznać za wartościowe.

5. Wiarygodność

Ta funkcja Big Data jest połączona z poprzednią. Określa stopień wiarygodności danych. Ponieważ większość napotykanych danych nie ma struktury, ważne jest, aby odfiltrować niepotrzebne informacje, a resztę wykorzystać do przetwarzania.

Wniosek

Big Data jest siłą napędową głównych sektorów, takich jak biznes, marketing, sprzedaż, analityka i badania. Zmienił strategie biznesowe firm zorientowanych na klienta i produktów na całym świecie. Dlatego wszystkie cechy Big Data muszą mieć jednakowe znaczenie, jeśli chodzi o analizę i podejmowanie decyzji.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Big Data, sprawdź nasz program PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i zawiera ponad 7 studiów przypadków i projektów, obejmuje 14 języków programowania i narzędzi, praktyczne praktyczne warsztaty, ponad 400 godzin rygorystycznej pomocy w nauce i pośrednictwie pracy w najlepszych firmach.

Ucz się kursów rozwoju oprogramowania online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.