Caracteristicile Big Data: Tipuri și 5V

Introducere

Lumea din jur se schimbă rapid, acum trăim o eră bazată pe date . Datele sunt peste tot, de la comentariile, postările și aprecierile dvs. pe rețelele sociale, până la datele despre comenzi și achiziții de pe site-urile web de comerț electronic pe care le vizitați zilnic. Datele dvs. de căutare sunt folosite de motoarele de căutare pentru a vă îmbunătăți rezultatele căutării. Pentru organizațiile mari, aceste date sunt sub formă de date despre clienți, cifre de vânzări, date financiare și multe altele.

Vă puteți imagina câte date sunt produse în fiecare secundă! Cantitățile uriașe de date sunt denumite Big Data.

Să începem cu conceptele de bază ale Big Data.

Ce este Big Data?

Big Data se referă la colecțiile uriașe de date care sunt structurate și nestructurate. Aceste date pot fi obținute din servere, informații despre profilul clienților, date despre comenzi și achiziții, tranzacții financiare, registre, istoricul căutărilor și înregistrările angajaților. În companiile mari, această colectare de date crește continuu în timp.

Dar cantitatea de date pe care o companie o are nu este importantă, ci ceea ce face cu acele date. Companiile își propun să analizeze aceste colecții uriașe de date în mod corespunzător pentru a obține informații. Analiza îi ajută să înțeleagă modelele din date care conduc în cele din urmă la decizii de afaceri mai bune.

Toate acestea ajută la reducerea timpului, eforturilor și costurilor. Dar această cantitate uriașă de date nu poate fi stocată, procesată și studiată folosind metode tradiționale de analiză a datelor. Prin urmare, companiile angajează analiști de date și oameni de știință care scriu programe și dezvoltă instrumente moderne. Aflați mai multe despre abilitățile de date mari pe care trebuie să le dezvoltați.

Tipuri de Big Data

Big Data este prezentă în trei forme de bază. Sunt -

1. Date structurate

După cum sugerează și numele, acest tip de date este structurat și bine definit. Are o ordine consistentă care poate fi ușor de înțeles de către un computer sau un om. Aceste date pot fi stocate, analizate și procesate folosind un format fix. De obicei, acest tip de date are propriul model de date.

Veți găsi acest tip de date în baze de date, unde sunt bine stocate în coloane și rânduri. Două surse de date structurate sunt:

• Date generate de mașină – Aceste date sunt produse de mașini precum senzori, servere de rețea, jurnale web, GPS etc.
• Date generate de oameni – Acest tip de date sunt introduse de utilizator în sistemul său, cum ar fi detalii personale, parole, documente etc. O căutare făcută de utilizator, elementele navigate online și jocurile jucate sunt toate informații generate de oameni.

De exemplu, o bază de date formată din toate detaliile angajaților unei companii este un tip de set de date structurate.

2. Date nestructurate

Orice set de date care nu este structurat sau bine definit se numește date nestructurate. Acest tip de date este neorganizat și dificil de manipulat, înțeles și analizat. Nu urmează un format consecvent și poate varia în momente diferite. Majoritatea datelor pe care le întâlniți se încadrează în această categorie.

De exemplu, datele nestructurate sunt comentariile, tweet-urile, distribuirile, postările și aprecierile dvs. pe rețelele sociale. Videoclipurile pe care le urmăriți pe YouTube și mesajele text pe care le trimiteți prin WhatsApp se adună toate ca o grămadă imensă de date nestructurate.

3. Date semi-structurate

Acest tip de date este oarecum structurat, dar nu complet. Acest lucru poate părea a fi nestructurat la început și nu se supune nici unei structuri formale ale modelelor de date, cum ar fi RDBMS. De exemplu, documentele NoSQL au cuvinte cheie care sunt folosite pentru a procesa documentul.

Fișierele CSV sunt, de asemenea, considerate date semi-structurate.

După ce am învățat elementele de bază, acum să înțelegem caracteristicile Big Data.

Citește: De ce să devii un dezvoltator de date mari?

Caracteristicile Big Data

Caracteristicile primare ale Big Data sunt:

1. Volumul

Volumul se referă la cantitățile uriașe de date care sunt colectate și generate în fiecare secundă în organizațiile mari. Aceste date sunt generate din diferite surse, cum ar fi dispozitive IoT, rețele sociale, videoclipuri, tranzacții financiare și jurnalele clienților.

Stocarea și procesarea acestei cantități uriașe de date a fost o problemă mai devreme. Dar acum sistemele distribuite precum Hadoop sunt folosite pentru organizarea datelor colectate din toate aceste surse. Mărimea datelor este crucială pentru înțelegerea valorii acestora. De asemenea, volumul este util pentru a determina dacă o colecție de date este sau nu Big Data.

Volumul datelor poate varia. De exemplu, un fișier text are câțiva kiloocteți, în timp ce un fișier video are câțiva megaocteți.

Citește și: Diferența dintre Big Data și Hadoop

2. Varietate

O alta dintre cele mai importante caracteristici Big Data este varietatea sa. Se referă la diferitele surse de date și la natura acestora. Sursele de date s-au schimbat de-a lungul anilor. Anterior, era disponibil doar în foi de calcul și baze de date. În zilele noastre, datele sunt prezente în fotografii, fișiere audio, videoclipuri, fișiere text și PDF-uri.

Varietatea datelor este crucială pentru stocarea și analiza lor .

3. Viteza

Acest termen se referă la viteza cu care datele sunt create sau generate. Această viteză de producere a datelor este, de asemenea, legată de cât de repede vor fi procesate aceste date. Acest lucru se datorează faptului că numai după analiză și prelucrare, datele pot satisface cerințele clienților/utilizatorilor.

Cantități masive de date sunt produse de la senzori, site-uri de socializare și jurnalele de aplicații - și toate acestea sunt continue. Dacă fluxul de date nu este continuu, nu are rost să investești timp sau efort în el.

4. Valoare

Dintre caracteristicile Big Data , valoarea este poate cea mai importantă. Indiferent cât de repede sunt produse datele sau cantitatea lor, acestea trebuie să fie fiabile și utile. În caz contrar, datele nu sunt suficient de bune pentru prelucrare sau analiză. Cercetările arată că datele de proastă calitate pot duce la o pierdere de aproape 20% a veniturilor unei companii.

Oamenii de știință de date convertesc mai întâi datele brute în informații. Apoi, acest set de date este curățat pentru a prelua cele mai utile date. Analiza și identificarea modelului se realizează pe acest set de date. Dacă procesul este un succes, datele pot fi considerate valoroase.

5. Veracitatea

Această caracteristică a Big Data este conectată la cea anterioară. Acesta definește gradul de încredere al datelor. Deoarece majoritatea datelor pe care le întâlniți sunt nestructurate, este important să filtrați informațiile inutile și să folosiți restul pentru procesare.

Concluzie

Big Data este forța motrice din spatele sectoarelor majore precum afaceri, marketing, vânzări, analiză și cercetare. A schimbat strategiile de afaceri ale companiilor bazate pe clienți și pe produse din întreaga lume. Astfel, tuturor caracteristicilor Big Data trebuie să li se acorde o importanță egală atunci când vine vorba de analiză și luare a deciziilor.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre Big Data, consultați programul nostru PG Diploma în Dezvoltare Software Specializare în Big Data, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 7 studii de caz și proiecte, acoperă 14 limbaje și instrumente de programare, practică practică. ateliere de lucru, peste 400 de ore de învățare riguroasă și asistență pentru plasarea unui loc de muncă cu firme de top.

Învață cursuri de dezvoltare software online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.