Shembuj dhe përkufizime të të dhënave të mëdha

Informatec Digital » Analiza e të dhënave » Shembuj dhe përkufizime të të dhënave të mëdha

Të dhënat e mëdha janë një term i gjerë për grupe të dhënash aq të mëdha ose komplekse saqë aplikacionet tradicionale të përpunimit të të dhënave janë të pamjaftueshme. Të dhënat e mëdha mund të përfshijnë çdo lloj informacioni, si të strukturuar ashtu edhe të pastrukturuar.

Shembuj dhe përkufizime të të dhënave të mëdha

Komplete të dhënash të mëdha

Të dhënat e mëdha janë një term i gjerë për grupe të dhënash aq të mëdha ose komplekse saqë aplikacionet tradicionale të përpunimit të të dhënave janë të pamjaftueshme. Shtrirja e të dhënave të mëdha mund të jetë çdo madhësi, nga terabajt në petabajt (1 trilion bajt) dhe më gjerë. Në përgjithësi, fushëveprimi i të dhënave të mëdha përfshin të dyja llojet e informacionit të strukturuar dhe të pastrukturuar.

Të dhënat e mëdha i referohen sasive të mëdha informacioni të gjeneruara nga interneti, mediat sociale dhe burime të tjera . Të dhënat e mëdha i referohen grupeve të të dhënave, madhësia e të cilave tejkalon kapacitetin e mjeteve tradicionale të menaxhimit të bazave të të dhënave për t'i kapur, ruajtur, menaxhuar dhe analizuar ato në mënyrë efektive duke përdorur sisteme standarde të menaxhimit të bazave të të dhënave relacionale (RDBMS).

Vlerësohet se 98% e të dhënave në botë janë krijuar vetëm në dy vitet e fundit.

Të dhënat rriten në mënyrë eksponenciale. Në fakt, vlerësohet se 98% e të dhënave në botë janë krijuar vetëm në dy vitet e fundit. Dhe nëse po pyesni se çfarë ndodhi me 2% të mbetur, mirë, ne nuk e dimë as këtë.

Si mund ta përballojmë këtë rritje eksponenciale? Epo, na duhet një model i ri i ruajtjes së të dhënave që na lejon të ruajmë të gjithë informacionin tonë dhe pastaj të kuptojmë se çfarë të bëjmë me të më vonë (ose jo).

Kjo është arsyeja pse shumica e organizatave po përdorin shërbime të ruajtjes në cloud si Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) ose Microsoft Azure, në vend që të ndërtojnë infrastrukturën e tyre nga e para ose të përdorin baza të dhënash tradicionale relacionale si Oracle DBMS ose Microsoft SQL Server DBMS, të cilat kërkojnë pagesën e licencave të shtrenjta çdo vit vetëm për të vazhduar ruajtjen e të gjitha atyre gigabajtëve e gigabajtëve të aseteve dixhitale.

Katër V-të e të dhënave të mëdha

Katër V-të e të dhënave të mëdha janë vëllimi, shumëllojshmëria, shpejtësia dhe vërtetësia.

Vëllimi i referohet madhësisë së të dhënave që përpunon kompania juaj. Shumëllojshmëria i referohet të gjitha llojeve të saj: të strukturuara (si fletëllogaritjet) dhe të pastrukturuara (si imazhet). Shpejtësia i referohet shpejtësisë së ndryshimit të informacionit me kalimin e kohës: nëse është diçka si shifrat e shitjeve të një dyqani online që ndryshojnë afërsisht çdo orë, ju nevojitet një sistem që mund t'i trajtojë këto ndryshime mjaft shpejt në mënyrë që ato të mos ndikojnë ndjeshëm në vendimet e biznesit.

Së fundi, ka vërtetësi, domethënë saktësi: deri në çfarë mase informacioni është i besueshëm? Nëse vjen nga një burim i jashtëm, si rrjetet sociale si Twitter ose Facebook, ku çdokush mund të postojë çdo gjë në çdo kohë pa verifikim paraprak, mund të mos jetë aq i besueshëm.

Të dhëna të strukturuara dhe të pastrukturuara.

Të dhënat e mëdha mund të përfshijnë çdo lloj informacioni, si të strukturuar ashtu edhe të pastrukturuar.

Shembuj të të dhënave të strukturuara: numrat e sigurimeve shoqërore, numrat e kartës së kreditit dhe numrat e telefonit.

Shembuj të të dhënave të pastrukturuara: faqet e internetit, emailet, tweet-et dhe përmbajtje të tjera të mediave sociale.

Teknologjia e të dhënave të mëdha mund të përdoret për të analizuar gjenomin e njeriut dhe për të gjetur shënuesit gjenetikë të sëmundjeve.

Teknologjia e të dhënave të mëdha mund të përdoret për të analizuar gjenomin njerëzor dhe për të gjetur shënjues gjenetikë për sëmundjet. Sekuencimi i ADN-së është një shembull i teknologjisë së të dhënave të mëdha që është përdorur në kërkimin mjekësor që nga fillimi i saj në fillim të viteve 2000. Duke identifikuar gjenet individuale dhe variacionet e tyre, studiuesit mund të përcaktojnë faktorët gjenetikë që kontribuojnë në sëmundje të tilla si kanceri ose diabeti.

Studimet e asociimit në të gjithë gjenomin (GWAS) përdorin një teknikë të quajtur mikroarrays që i lejon shkencëtarët të analizojnë mijëra mostra në të njëjtën kohë duke kërkuar modele specifike në nivelet e shprehjes së gjeneve. Ky proces i lejon ata të identifikojnë variantet gjenetike të lidhura me sëmundje të tilla si Alzheimer ose skizofrenia; Megjithatë, shumica e rezultateve të GWAS mbeten jopërfundimtare kryesisht sepse ato bazohen në madhësi të vogla të mostrave (në shumë raste, më pak se 100 individë).

Ndërsa numri i njerëzve që marrin pjesë në këto studime rritet, dhe veçanërisht nëse ata pjesëmarrës pranojnë testime shtesë, duhet të presim rritje të shkallës së saktësisë së bashku me një kuptim më të madh se si faktorët specifikë mjedisorë ndërveprojnë me gjenet tona gjatë fazave të zhvillimit më vonë në rrugën e jetës.

Përdoret për të dhëna të mëdha

Sot ka shumë përdorime për Big Data që po ndryshojnë mënyrën se si jetojmë dhe punojmë.

Të dhënat e mëdha mund të përdoren për të përmirësuar kujdesin shëndetësor, shërbimin ndaj klientit dhe arsimin . Ato gjithashtu mund të ndihmojnë agjencitë e sigurisë publike të mbrojnë më mirë komunitetet e tyre dhe bizneset të kenë akses në mundësi të reja duke përdorur të dhënat e mëdha për të përmirësuar proceset e biznesit.

Kujdesi shëndetësor : Mjekët dhe infermierët përdorin të dhënat e pacientëve për të marrë vendime për trajtimin, por me kaq shumë informacion të disponueshëm për secilin pacient, është e vështirë të gjesh atë që u nevojitet kur u nevojitet. Me mjetet e analizës së të dhënave të mëdha, mjekët do të kenë qasje në një gamë më të gjerë informacionesh rreth historive mjekësore të pacientëve të tyre se kurrë më parë, duke përfshirë informacionin nëse një ilaç ka shkaktuar një reaksion të padëshiruar ose nëse ka ilaçe të tjera që mund të ndërveprojnë negativisht me njëra-tjetrën (siç janë ilaçet për tensionin e gjakut). Kjo mund të shpëtojë jetë sepse mjekët do të dinin menjëherë se cilat trajtime do të funksiononin më mirë bazuar në përvojën e kaluar, në vend që të humbnin kohë duke provuar kombinime të ndryshme derisa diçka të funksionojë mjaftueshëm mirë.

Big Data ka shumë përdorime sot që mund të mos i kuptoni.

Të dhënat e mëdha përdoren në mënyra të ndryshme për të analizuar sjelljen njerëzore. Mund të përdoret për të analizuar se si njerëzit përdorin pajisjet e tyre celulare, si ndërveprojnë me njëri-tjetrin dhe madje edhe si i shpenzojnë paratë e tyre.

Këtu janë disa shembuj të aplikacioneve të të dhënave të mëdha:

• Analizoni mediat sociale për të zbuluar se çfarë po ndodh në botën përreth jush për të cilën mund të mos jeni në dijeni (për shembull, tendencat në modë ose teknologji).
• Përdorimi i sensorëve dhe kamerave të vendosura në qytete për të monitoruar trafikun, në mënyrë që qeveritë të planifikojnë më mirë punët publike ose të përmirësojnë transportin publik.

Përfundim

Të dhënat e mëdha është një term që përdoret për të përshkruar sasitë e mëdha të të dhënave që mund të mbledhim, analizojmë dhe përdorim në jetën tonë të përditshme. Ky informacion mund të përdoret për shumë qëllime të ndryshme, si gjetja e shënuesve gjenetikë për sëmundjet ose analizimi i gjenomave njerëzore për të kuptuar më mirë se si funksionojnë ato. Është e rëndësishme të mbani mend se ka edhe pasoja negative që lidhen me këtë teknologji, të tilla si shqetësimet për privatësinë e njerëzve që kanë akses në informacionin tuaj personal.