Primeri velikih podatkov in definicija

Zadnja posodobitev: Februar 1 od 2026
Avtor: Dr369
  • Veliki podatki: nabori podatkov, ki so tako veliki ali kompleksni, da presegajo zmogljivosti tradicionalnih orodij za upravljanje in analizo.
  • Štirje V-ji: volumen, raznolikost, hitrost in verodostojnost opisujejo velikost, vrste, stopnjo sprememb in zanesljivost podatkov.
  • Vključuje strukturirane podatke (numerične baze podatkov) in nestrukturirane podatke (splet, e-pošta, družbena omrežja), kar povečuje vire in kompleksnost analize.
  • Uporaba: zdravje, izboljšanje storitev, javna varnost in optimizacija poslovanja; oblak omogoča shranjevanje in skalabilnost v primerjavi s tradicionalnimi RDBMS.
Big podatki

Veliki podatki so širok izraz za tako velike ali zapletene nabore podatkov, da tradicionalne aplikacije za obdelavo podatkov ne ustrezajo. Veliki podatki lahko vključujejo vse vrste informacij, tako strukturirane kot nestrukturirane.

Primeri velikih podatkov in definicija

Veliki nabori podatkov

Veliki podatki so širok izraz za tako velike ali zapletene nabore podatkov, da tradicionalne aplikacije za obdelavo podatkov ne ustrezajo. Obseg velikih podatkov je lahko poljubne velikosti, od terabajtov do petabajtov (1 bilijon bajtov) in več. Na splošno obseg velikih podatkov vključuje tako strukturirane kot nestrukturirane vrste informacij.

Veliki podatki se nanašajo na ogromne količine informacij, ki jih ustvari internet socialna omrežja in drugi viri. Veliki podatki se nanašajo na nize podatkov, katerih velikost presega zmogljivost tradicionalnih orodij za rudarjenje podatkov. upravljanje baze podatkov za učinkovito zajemanje, shranjevanje, upravljanje in analizo z uporabo standardnih sistemov za upravljanje relacijskih baz podatkov (RDBMS).

Ocenjuje se, da je bilo 98 % podatkov na svetu ustvarjenih samo v zadnjih dveh letih.

Podatki rastejo eksponentno. Pravzaprav se ocenjuje, da je bilo 98 % podatkov na svetu ustvarjenih samo v zadnjih dveh letih. In če se sprašujete, kaj se je zgodilo s preostalima 2 %, no, tudi tega ne vemo.

Kako se lahko spopademo s to eksponentno rastjo? No, potrebujemo nov model shranjevanja. Podatki ki nam omogoča, da shranimo vse svoje podatke in nato ugotovimo, kaj bomo z njimi naredili pozneje (ali ne).

  Sintetični podatki: kaj so, kako nastanejo in za kaj se uporabljajo

Zato večina organizacij uporablja storitve shranjevanja v oblaku, kot so Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) ali Microsoft Azure, namesto da bi zgradili lastno infrastrukturo iz nič ali z relacijske baze podatkov tradicionalne, kot sta Oracle DBMS ali Microsoft SQL Server DBMS, ki vsako leto zahtevajo plačilo dragih licenc, samo da bi lahko še naprej shranjevali vse tiste gigabajte in gigabajte digitalnih sredstev.

Štirje Vs velikih podatkov

Štirje V velikih podatkov so obseg, raznolikost, hitrost in verodostojnost.

Količina se nanaša na velikost podatkov, ki jih vaše podjetje obdeluje. Raznolikost se nanaša na vse vrste: strukturirane (kot so preglednice) in nestrukturirane (kot so slike). Hitrost se nanaša na to, kako hitro se informacije spreminjajo skozi čas: če gre za nekaj podobnega delnicam, prodaja spletne trgovine vsako uro ali več je potreben sistem, ki lahko dovolj hitro obravnava te spremembe, da ne vplivajo preveč na poslovne odločitve.

Končno je tu še verodostojnost, to je natančnost: v kolikšni meri so informacije zanesljive? Če izvira iz zunanjega vira, na primer družbenih omrežij, kot sta Twitter ali Facebook, kjer lahko vsakdo kadar koli objavi kar koli brez predhodnega preverjanja, morda ni tako zanesljiv.

Strukturirani in nestrukturirani podatki.

Veliki podatki lahko vključujejo vse vrste informacij, tako strukturirane kot nestrukturirane.

Primeri strukturiranih podatkov: številke socialnega zavarovanja, številke kreditnih kartic in telefonske številke.

Primeri nestrukturiranih podatkov: spletne strani, e-pošta, tviti in druga vsebina družbenih medijev.

Tehnologijo velikih podatkov je mogoče uporabiti za analizo človeškega genoma in iskanje genetskih označevalcev bolezni.

Tehnologijo velikih podatkov je mogoče uporabiti za analizo človeškega genoma in iskanje genetskih označevalcev bolezni. Sekvenciranje DNK je a ejemplo Tehnologija velikih podatkov, ki se uporablja v medicinskih raziskavah od njenega začetka v zgodnjih 2000-ih letih, lahko raziskovalci identificirajo genetske dejavnike, ki prispevajo k boleznim, kot sta rak ali sladkorna bolezen.

  Kaj so veliki podatki in primeri njihove uporabe

Študije asociacij celotnega genoma (GWAS) uporabljajo tehniko, imenovano mikromreže, ki znanstvenikom omogoča, da analizirajo na tisoče vzorcev hkrati in iščejo specifične vzorce v ravneh izražanja genov. Ta proces jim omogoča identifikacijo genetskih variant, povezanih z boleznimi, kot sta Alzheimerjeva bolezen ali shizofrenija; Vendar večina rezultatov GWAS ostaja nedokončnih predvsem zato, ker temeljijo na majhnih velikostih vzorcev (v mnogih primerih manj kot 100 posameznikov).

Ker se število ljudi, ki sodelujejo v teh študijah, povečuje in še posebej, če se ti udeleženci strinjajo z dodatnim testiranjem, bi morali pričakovati vse večje stopnje natančnosti skupaj z boljšim razumevanjem, kako določeni okoljski dejavniki vplivajo na naše gene med razvojnimi stopnjami pozneje v življenjski poti.

Uporaba za velike podatke

Danes obstaja veliko načinov uporabe velikih podatkov, ki spreminjajo naš način življenja in dela.

Velike podatke je mogoče uporabiti za izboljšanje zdravstvenega varstva, Storitve za stranke in izobraževanje. Prav tako lahko pomaga agencijam za javno varnost bolje zaščititi svoje skupnosti in podjetjem dostopati do novih priložnosti z uporabo velikih podatkov za izboljšanje poslovnih procesov.

zdravjeZdravniki in medicinske sestre uporabljajo kartoteko bolnikov, da se odločajo o načrtih zdravljenja, vendar s toliko informacijami, ki so na voljo o vsakem bolniku, težko najdejo tisto, kar potrebujejo, ko to potrebujejo. Z orodji za analitiko velikih podatkov bodo imeli zdravniki dostop do širšega nabora informacij o zdravstveni anamnezi svojih pacientov kot kdaj koli prej, vključno z informacijami o tem, ali je zdravilo povzročilo neželen učinek ali ali lahko druga zdravila negativno vplivajo med seboj (kot so zdravila za krvni tlak). To bi lahko rešilo življenja, ker bi zdravniki na podlagi preteklih izkušenj takoj vedeli, katera zdravljenja bi bila najbolj učinkovita, namesto da bi izgubljali čas s preizkušanjem različnih kombinacij, dokler nekaj ne deluje dovolj dobro.

  Kaj je ekspertni sistem in kako deluje?

Veliki podatki imajo danes veliko uporab, ki se jih morda ne zavedate.

Veliki podatki se uporabljajo na veliko različnih načinov za analizo človeškega vedenja. Uporablja se lahko za analizo, kako ljudje uporabljajo svoje mobilne naprave, kako komunicirajo drug z drugim in celo kako porabijo svoj denar.

Tukaj je nekaj primerov aplikacij za velike podatke:

  • Analizirajte družbena omrežja, da ugotovite, kaj se dogaja v svetu okoli vas, česar morda ne poznate (na primer trendi v modi ali tehnologiji).
  • Uporaba senzorjev in kamer, nameščenih v mestih, za spremljanje prometa, tako da lahko vlade bolje načrtujejo javna dela ali izboljšajo javni prevoz.

Zaključek

Big data je izraz, ki se uporablja za opis ogromne količine podatkov, ki jih lahko zbiramo, analiziramo in uporabljamo v vsakdanjem življenju. Te informacije je mogoče uporabiti za številne različne namene, kot je iskanje genetskih označevalcev za bolezni ali analiza človeških genomov za boljše razumevanje njihovega delovanja. Pomembno si je zapomniti, da so s to tehnologijo povezane tudi negativne posledice, kot je zaskrbljenost glede zasebnosti ljudi, ki imajo dostop do vaših osebnih podatkov.