Характеристики больших данных: типы и 5V

Введение

Мир вокруг стремительно меняется, мы живем в век данных . Данные повсюду: от ваших комментариев, постов и лайков в социальных сетях до данных о ваших заказах и покупках на веб-сайтах электронной коммерции, которые вы посещаете ежедневно. Ваши поисковые данные используются поисковыми системами для улучшения результатов поиска. Для крупных организаций эти данные представлены в виде данных о клиентах, данных о продажах, финансовых данных и многого другого.

Вы можете себе представить, сколько данных производится каждую секунду! Огромные объемы данных называются большими данными.

Начнем с основных концепций больших данных.

Что такое большие данные?

Большие данные — это огромные коллекции структурированных и неструктурированных данных. Эти данные могут быть получены из серверов, информации о профиле клиента, данных о заказах и покупках, финансовых транзакциях, бухгалтерских книгах, истории поиска и записях сотрудников. В крупных компаниях этот сбор данных со временем постоянно растет.

Но важно не количество данных, которыми располагает компания, а то, что она делает с этими данными. Компании стремятся должным образом проанализировать эти огромные коллекции данных, чтобы получить представление. Анализ помогает им понять закономерности в данных, которые в конечном итоге приводят к принятию более эффективных бизнес-решений.

Все это помогает сократить время, усилия и затраты. Но этот огромный объем данных нельзя хранить, обрабатывать и изучать традиционными методами анализа данных. Поэтому компании нанимают аналитиков данных и специалистов по данным, которые пишут программы и разрабатывают современные инструменты. Узнайте больше о навыках работы с большими данными, которые необходимо развивать.

Типы больших данных

Большие данные представлены в трех основных формах. Они есть -

1. Структурированные данные

Как следует из названия, такие данные структурированы и четко определены. Он имеет последовательный порядок, который может быть легко понят компьютером или человеком. Эти данные можно хранить, анализировать и обрабатывать в фиксированном формате. Обычно такие данные имеют свою собственную модель данных.

Вы найдете такие данные в базах данных, где они аккуратно хранятся в столбцах и строках. Два источника структурированных данных:

• Генерируемые машиной данные . Эти данные создаются такими машинами, как датчики, сетевые серверы, блоги, GPS и т. д.
• Данные, сгенерированные человеком . Этот тип данных вводится пользователем в свою систему, например, личные данные, пароли, документы и т. д. Поиск, выполненный пользователем, элементы, просматриваемые в Интернете, и сыгранные игры — все это информация, сгенерированная человеком.

Например, база данных, состоящая из всех сведений о сотрудниках компании, представляет собой тип структурированного набора данных.

2. Неструктурированные данные

Любой набор данных, который не является структурированным или четко определенным, называется неструктурированными данными. Этот вид данных неорганизован и сложен в обработке, понимании и анализе. Он не соответствует единому формату и может меняться в разные моменты времени. Большинство данных, с которыми вы сталкиваетесь, относятся к этой категории.

Например, неструктурированные данные — это ваши комментарии, твиты, публикации, публикации и отметки «Нравится» в социальных сетях. Видео, которые вы смотрите на YouTube, и текстовые сообщения, которые вы отправляете через WhatsApp, накапливаются в виде огромной кучи неструктурированных данных.

3. Полуструктурированные данные

Этот вид данных несколько структурирован, но не полностью. Сначала это может показаться неструктурированным и не подчиняющимся никаким формальным структурам моделей данных, таких как РСУБД. Например, в документах NoSQL есть ключевые слова, которые используются для обработки документа.

Файлы CSV также считаются частично структурированными данными.

Изучив основы, теперь давайте разберемся в особенностях больших данных.

Читайте: Зачем становиться разработчиком больших данных?

Характеристики больших данных

Основные характеристики больших данных :

1. Объем

Объем относится к огромным объемам данных, которые собираются и генерируются каждую секунду в крупных организациях. Эти данные генерируются из различных источников, таких как устройства IoT, социальные сети, видео, финансовые транзакции и журналы клиентов.

Хранение и обработка этого огромного объема данных раньше были проблемой. Но теперь для организации данных, собранных из всех этих источников, используются распределенные системы, такие как Hadoop . Размер данных имеет решающее значение для понимания их ценности. Кроме того, объем полезен для определения того, является ли набор данных большими данными или нет.

Объем данных может варьироваться. Например, текстовый файл занимает несколько килобайт, а видеофайл — несколько мегабайт.

Читайте также: Разница между большими данными и Hadoop

2. Разнообразие

Еще одна из важнейших характеристик больших данных — их разнообразие. Это относится к различным источникам данных и их характеру. Источники данных менялись с годами. Ранее он был доступен только в электронных таблицах и базах данных. В настоящее время данные представлены в фотографиях, аудиофайлах, видео, текстовых файлах и PDF-файлах.

Разнообразие данных имеет решающее значение для их хранения и анализа .

3. Скорость

Этот термин относится к скорости, с которой данные создаются или генерируются. Эта скорость создания данных также связана с тем, насколько быстро эти данные будут обрабатываться. Это связано с тем, что только после анализа и обработки данные могут удовлетворить требования клиентов/пользователей.

Огромные объемы данных генерируются датчиками, сайтами социальных сетей и журналами приложений — и все это непрерывно. Если поток данных не является непрерывным, нет смысла вкладывать в него время или усилия.

4. Ценность

Среди характеристик больших данных ценность, пожалуй, самая важная. Независимо от того, насколько быстро создаются данные или их количество, они должны быть надежными и полезными. В противном случае данные недостаточно хороши для обработки или анализа. Исследования показывают, что низкое качество данных может привести к снижению доходов компании почти на 20%.

Специалисты по данным сначала преобразуют необработанные данные в информацию. Затем этот набор данных очищается, чтобы извлечь наиболее полезные данные. Анализ и идентификация закономерностей выполняются на этом наборе данных. Если процесс проходит успешно, данные можно считать ценными.

5. Правдивость

Эта особенность больших данных связана с предыдущей. Он определяет степень достоверности данных. Поскольку большая часть данных, с которыми вы сталкиваетесь, неструктурированы, важно отфильтровать ненужную информацию и использовать остальную для обработки.

Заключение

Большие данные являются движущей силой основных секторов, таких как бизнес, маркетинг, продажи, аналитика и исследования. Это изменило бизнес-стратегии компаний, ориентированных на клиента, и компаний, ориентированных на продукт, по всему миру. Таким образом, все характеристики больших данных должны иметь одинаковое значение, когда речь идет об анализе и принятии решений.

Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.