- Big data: seturi de date atât de mari sau complexe încât depășesc capacitățile instrumentelor tradiționale de gestionare și analiză.
- Cele patru variante de tip V: volum, varietate, viteză și veridicitate descriu dimensiunea, tipurile, rata de schimbare și fiabilitatea datelor.
- Include date structurate (baze de date numerice) și date nestructurate (web, e-mailuri, rețele sociale), extinzându-se sursele și complexitatea analizei.
- Aplicații: sănătate, îmbunătățirea serviciilor, siguranță publică și optimizarea afacerii; cloud-ul facilitează stocarea și scalabilitatea în comparație cu RDBMS-urile tradiționale.
Big data este un termen larg pentru seturi de date atât de mari sau complexe încât aplicațiile tradiționale de procesare a datelor sunt inadecvate. Big data poate include orice tip de informații, atât structurate, cât și nestructurate.
Exemple și definiții de date mari
Seturi mari de date
Big data este un termen larg pentru seturi de date atât de mari sau complexe încât aplicațiile tradiționale de procesare a datelor sunt inadecvate. Sfera de aplicare a datelor mari poate fi de orice dimensiune, de la terabytes la petabytes (1 trilion de octeți) și nu numai. În general, domeniul de aplicare al datelor mari include atât tipuri de informații structurate, cât și nestructurate.
„Big data” se referă la cantitățile enorme de informații generate de internet, rețele sociale și alte surse . „Big data” se referă la seturi de date a căror dimensiune depășește capacitatea instrumentelor tradiționale de gestionare a bazelor de date de a le captura, stoca, gestiona și analiza eficient folosind sisteme standard de gestionare a bazelor de date relaționale (RDBMS).
Se estimează că 98% din datele lumii au fost create numai în ultimii doi ani.
Datele cresc exponențial. De fapt, se estimează că 98% din datele lumii au fost create doar în ultimii doi ani. Și dacă vă întrebați ce s-a întâmplat cu restul de 2%, ei bine, nici noi nu știm asta.
Cum putem face față acestei creșteri exponențiale? Ei bine, avem nevoie de un nou model de stocare a datelor care să ne permită să stocăm toate informațiile noastre și apoi să ne dăm seama ce să facem cu ele mai târziu (sau nu).
Acesta este motivul pentru care majoritatea organizațiilor utilizează servicii de stocare în cloud precum Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) sau Microsoft Azure, în loc să își construiască propria infrastructură de la zero sau să utilizeze baze de date relaționale tradiționale precum Oracle DBMS sau Microsoft SQL Server DBMS, care necesită plata unor licențe scumpe în fiecare an doar pentru a putea stoca în continuare toți acei gigaocteți și gigaocteți de active digitale.
Cele patru V-uri ale datelor mari
Cele patru V-uri ale datelor mari sunt volumul, varietatea, viteza și veridicitatea.
Volumul se referă la dimensiunea datelor pe care le procesează compania dumneavoastră. Varietatea se referă la toate tipurile acestora: structurate (cum ar fi foile de calcul) și nestructurate (cum ar fi imaginile). Viteza se referă la cât de repede se schimbă informațiile în timp: dacă este vorba de ceva precum cifrele de vânzări ale unui magazin online care se schimbă aproximativ în fiecare oră, aveți nevoie de un sistem care să poată gestiona aceste modificări suficient de rapid, astfel încât să nu aibă un impact semnificativ asupra deciziilor de afaceri.
În sfârșit, există veridicitate, adică acuratețe: în ce măsură sunt de încredere informațiile? Dacă provine dintr-o sursă externă, cum ar fi rețele sociale precum Twitter sau Facebook, unde oricine poate posta orice în orice moment fără verificare prealabilă, este posibil să nu fie la fel de fiabil.
Date structurate și nestructurate.
Big data poate include orice tip de informații, atât structurate, cât și nestructurate.
Exemple de date structurate: numere de securitate socială, numere de card de credit și numere de telefon.
Exemple de date nestructurate: pagini web, e-mailuri, tweet-uri și alte rețele sociale.
Tehnologia Big Data poate fi folosită pentru a analiza genomul uman și pentru a găsi markeri genetici ai bolilor.
Tehnologia Big Data poate fi utilizată pentru a analiza genomul uman și a găsi markeri genetici pentru boli. Secvențierea ADN-ului este un exemplu de tehnologie Big Data care a fost utilizată în cercetarea medicală încă de la începuturile sale la începutul anilor 2000. Prin identificarea genelor individuale și a variațiilor acestora, cercetătorii pot identifica factorii genetici care contribuie la boli precum cancerul sau diabetul.
Studiile de asociere la nivelul genomului (GWAS) folosesc o tehnică numită microarrays, care permite oamenilor de știință să analizeze mii de eșantioane simultan în căutarea unor modele specifice în nivelurile de expresie a genelor. Acest proces le permite să identifice variante genetice asociate cu boli precum Alzheimer sau schizofrenia; Cu toate acestea, majoritatea rezultatelor GWAS rămân neconcludente în mare parte deoarece se bazează pe dimensiuni mici ale eșantionului (în multe cazuri, mai puțin de 100 de indivizi).
Pe măsură ce numărul de persoane care participă la aceste studii crește, și mai ales dacă acei participanți sunt de acord cu testarea suplimentară, ar trebui să ne așteptăm la o creștere a ratelor de acuratețe, împreună cu o mai bună înțelegere a modului în care factorii de mediu specifici interacționează cu genele noastre în fazele de dezvoltare mai târziu pe parcursul vieții.
Utilizări pentru Big Data
Astăzi există multe utilizări pentru Big Data care schimbă modul în care trăim și lucrăm.
Big data poate fi utilizată pentru a îmbunătăți asistența medicală, serviciile pentru clienți și educația . De asemenea, poate ajuta agențiile de siguranță publică să își protejeze mai bine comunitățile, iar întreprinderile să acceseze noi oportunități prin utilizarea big data pentru a îmbunătăți procesele de afaceri.
Asistență medicală : Medicii și asistentele folosesc dosarele pacienților pentru a lua decizii privind tratamentul, dar cu atât de multe informații disponibile despre fiecare pacient, este dificil să găsești ceea ce au nevoie atunci când au nevoie. Cu ajutorul instrumentelor de analiză a big data, medicii vor avea acces la o gamă mai largă de informații despre istoricul medical al pacienților lor decât oricând, inclusiv informații despre dacă un medicament a provocat o reacție adversă sau dacă există alte medicamente care ar putea interacționa negativ între ele (cum ar fi medicamentele pentru tensiunea arterială). Acest lucru ar putea salva vieți, deoarece medicii ar ști imediat ce tratamente ar funcționa cel mai bine pe baza experienței anterioare, în loc să piardă timpul încercând diferite combinații până când ceva funcționează suficient de bine.
Big Data are multe utilizări astăzi pe care poate nu le dați seama.
Datele mari sunt folosite în multe moduri diferite pentru a analiza comportamentul uman. Poate fi folosit pentru a analiza modul în care oamenii își folosesc dispozitivele mobile, modul în care interacționează între ei și chiar modul în care își cheltuiesc banii.
Iată câteva exemple de aplicații Big Data:
- Analizează rețelele de socializare pentru a afla ce se întâmplă în lumea din jurul tău de care s-ar putea să nu fii conștient (de exemplu, tendințe în modă sau tehnologie).
- Folosind senzori și camere amplasate în orașe pentru a monitoriza traficul, astfel încât guvernele să poată planifica mai bine lucrările publice sau să îmbunătățească transportul public.
Concluzie
Big data este un termen folosit pentru a descrie cantitățile mari de date pe care le putem colecta, analiza și folosi în viața noastră de zi cu zi. Aceste informații pot fi utilizate în multe scopuri diferite, cum ar fi găsirea de markeri genetici pentru boli sau analizarea genomului uman pentru a înțelege mai bine cum funcționează. Este important să rețineți că există și consecințe negative asociate cu această tehnologie, cum ar fi preocupările legate de confidențialitatea persoanelor care au acces la informațiile dvs. personale.