- Big data: conjunts de dades tan grans o complexes que superen les capacitats de les eines tradicionals de gestió i anàlisi.
- Les quatre V: volum, varietat, velocitat i veracitat descriuen mida, tipus, rapidesa de canvi i fiabilitat de les dades.
- Inclou dades estructurades (bases numèriques) i no estructurades (web, emails, xarxes socials), ampliant fonts i complexitat de l'anàlisi.
- Aplicacions: salut, millora de serveis, seguretat pública i optimització empresarial; el núvol facilita emmagatzematge i escalabilitat davant de RDBMS tradicionals.
Big data és un terme ampli que designa conjunts de dades tan grans o complexes que les aplicacions tradicionals de tractament de dades són inadequades. Els big data poden incloure qualsevol tipus dinformació, tant estructurada com no estructurada.
Big data exemples i definició
Conjunts de dades grans
Big data és un terme ampli que designa conjunts de dades tan grans o complexes que les aplicacions tradicionals de processament de dades són inadequades. L'abast dels big data pot ser de qualsevol mida, des de terabytes a petabytes (1 bilió de bytes) i més enllà. En general, l'abast dels big data inclou tants tipus d'informació estructurada com no estructurada.
Big data fa referència a les enormes quantitats d'informació que generen Internet, les xarxes socials i altres fonts . Big data es refereix a conjunts de dades la mida de les quals supera la capacitat de les eines tradicionals de gestió de bases de dades per capturar-les, emmagatzemar-les, gestionar-les i analitzar-les eficaçment mitjançant sistemes estàndard de gestió de bases de dades relacionals (RDBMS).
Es calcula que el 98% de les dades del món s'han creat només en els darrers dos anys.
Les dades creixen exponencialment. De fet, es calcula que el 98% de les dades del món s'han creat només els dos últims anys. I si es pregunta què ha passat amb el 2% restant, bé, tampoc ho sabem.
Com podem fer front a aquest creixement exponencial? Doncs bé, necessitem un nou model demmagatzematge de dades que ens permeti emmagatzemar tota la nostra informació i després esbrinar què fer amb ella més tard (o no).
Aquesta és la raó per la qual la majoria de les organitzacions estan utilitzant serveis d'emmagatzematge al núvol com Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) o Microsoft Azure, en lloc de construir la seva pròpia infraestructura des de zero o utilitzar bases de dades relacionals tradicionals com Oracle DBMS o Microsoft SQL Server DBMS, que requereixen el pagament de costoses llicències cada any només per poder emmagatzemar digitals.
Les quatre V dels big data
Les quatre V de les macrodades són volum, varietat, velocitat i veracitat.
El volum es refereix a la mida de les dades que processa la vostra empresa. La varietat fa referència a tots els seus tipus: estructurats (com a fulls de càlcul) i no estructurats (com a imatges). La velocitat fa referència a la rapidesa amb què canvia la informació al llarg del temps: si es tracta d'alguna cosa com les xifres de vendes d'una botiga en línia cada hora aproximadament, cal un sistema que pugui gestionar aquests canvis amb prou rapidesa perquè no afectin massa les decisions de l'empresa.
Finalment, hi ha la veracitat, és a dir, l'exactitud: fins a quin punt és fiable la informació? Si procedeix d'una font externa, com ara xarxes socials com Twitter o Facebook, on qualsevol pot publicar qualsevol cosa en qualsevol moment sense verificació prèvia, potser no és tan fiable.
Dades estructurades i no estructurades.
Les dades macro poden incloure qualsevol tipus d'informació, tant estructurada com no estructurada.
Exemples de dades estructurades: números de la seguretat social, números de targetes de crèdit i números de telèfon.
Exemples de dades no estructurades: pàgines web, correus electrònics, tweets i altres continguts de mitjans socials.
La tecnologia big data es pot utilitzar per analitzar el genoma humà i trobar marcadors genètics de malalties.
La tecnologia de macrodades es pot utilitzar per analitzar el genoma humà i trobar marcadors genètics de malalties. La seqüenciació de l'ADN és un exemple de tecnologia de macrodades que s'ha utilitzat en la investigació mèdica des dels seus inicis a principis de la dècada del 2000. En identificar gens individuals i les seves variacions, els investigadors poden identificar factors genètics que contribueixen a malalties com el càncer o la diabetis.
Els estudis d'associació de tot el genoma (GWAS) fan servir una tècnica anomenada microarrays que permet als científics analitzar milers de mostres alhora a la recerca de patrons específics als nivells d'expressió gènica. Aquest procés permet identificar variants genètiques associades a malalties com l'Alzheimer o l'esquizofrènia; no obstant això, la majoria dels resultats dels GWAS segueixen sense ser concloents a causa en gran part que es basen en mostres de mida petita (en molts casos, menys de 100 individus).
A mesura que augmenti el nombre de persones que participin en aquests estudis, i sobretot si aquests participants donen el seu consentiment per a la realització de proves addicionals, hauríem d'esperar un augment de les taxes de precisió juntament amb una comprensió més gran sobre com interactuen els factors ambientals específics amb els nostres gens durant les etapes de desenvolupament més endavant en el camí de la vida.
Usos per a Big Data
Avui dia hi ha molts usos per als Big Data que estan canviant la nostra manera de viure i treballar.
Les macro dades es poden utilitzar per millorar l'atenció sanitària, el servei al client i l'educació . També podeu ajudar els organismes de seguretat pública a protegir millor les vostres comunitats ia les empreses a accedir a noves oportunitats mitjançant l'ús de big data per millorar els processos empresarials.
Sanitat Els metges i infermers utilitzen els historials dels pacients per prendre decisions sobre els plans de tractament, però amb tanta informació disponible sobre cada pacient els resulta difícil trobar el que necessiten quan ho necessiten. Amb les eines danàlisi de big data, els metges tindran accés a un ventall dinformació sobre lhistorial mèdic dels seus pacients més ampli que mai, inclosa informació sobre si un medicament ha causat una reacció adversa o si hi ha altres medicaments que puguin interactuar negativament entre si (com els fàrmacs per a la tensió arterial). Això podria salvar vides perquè els metges sabrien immediatament quins tractaments funcionarien millor basant-se en experiències anteriors, en lloc de perdre el temps provant diferents combinacions fins que alguna cosa funcioni prou bé.
El Big Data té molts usos avui dia dels que potser no te n'adonis
Les macro dades s'utilitzen de moltes maneres diferents per analitzar el comportament humà. Es pot utilitzar per analitzar com utilitzen les persones els dispositius mòbils, com interactuen entre si i fins i tot com gasten els seus diners.
Heus aquí alguns exemples d'aplicacions de Big Data:
- Analitzar les xarxes socials per esbrinar el que passa al món que t'envolta i del que potser no siguis conscient (per exemple, tendències en moda o tecnologia).
- Utilitzar sensors i càmeres col·locats a les ciutats per controlar el trànsit, de manera que els governs puguin planificar millor les obres o millorar el transport públic.
Conclusió
Big data és un terme que s'utilitza per descriure les grans quantitats de dades que podem recopilar, analitzar i utilitzar a la nostra vida quotidiana. Aquesta informació es pot utilitzar per a moltes finalitats diferents, com ara trobar marcadors genètics de malalties o analitzar genomes humans per comprendre millor el seu funcionament. És important recordar que també hi ha conseqüències negatives associades a aquesta tecnologia, com la preocupació per la privadesa de les persones que tenen accés a la seva informació personal.