Stora data är dagens ordspråk runt tekniken. Gilla molnet, AI och maskininlärning är konceptet ganska knepigt att förklara.

Lite undra så många konspirationsteoretiker har en fältdag. De lär nu sina störande versioner till den nyfikna allmänheten. För det första finns det ingen koppling mellan detta koncept och världsdominans. Du kan vila lätt nu.

Så vad betyder stor data?

Det betyder en stor mängd data . Men det slutar inte där. Det omfattar också att studera denna enorma mängd data med målet att upptäcka ett mönster i det. Det är ett kostnadseffektivt och komplicerat sätt att bearbeta information för att hitta användbara insikter.

Hur mycket data lagras idag?

Idag är den uppskattade volymen av data online ungefär 2, 7 zettabytes. För att sätta saker i perspektiv är en Zettabyte lika med en miljard terabyte!

Trenden minskar inte. Studier visar att Facebook-servrar mottar 500 terabyte dagligen. Dessutom skickar vi cirka 290 miljarder e-postmeddelanden varje dag. Vi förväntar oss att vi 2020 kommer att producera 44 gånger mer data än vad vi gjorde 2009!

Ovanstående statistik är spännande. Mängden data vi producerar om två dagar är lika med det belopp som vi genererade från början till 2003.

Den mängd data vi har idag är ett direkt resultat av datorns och internetets uppfinning. Informationen som laddas upp till sociala medier, forum, företag etc. är alla delar av detta koncept.

Kännetecken för stora data

Stora data har fem egenskaper som beskriver användningen och filosofin:

  1. Volym - Om du inte har en stor mängd data, kan du inte referera till den som stor data. Volymen är den primära egenskapen hos konceptet.
  2. Variety - Detta attribut adresserar naturen och typen av datadatorer som analyserar.
  3. Hastighet - Stora data är alltid tillgängliga i realtid, vilket innebär att även om du analyserar stora dataset kan du fortfarande få tillgång till data.
  4. Variabilitet - Datasetets konsistens bestämmer i vilken utsträckning datan överensstämmer med detta koncept.
  5. Veracity - Veracity är kvaliteten på de data som används för analys. Endast kvalitetsdata kan producera kvalitetsinferenser och mönster. Annars är det slöseri med tid.

Studera stora data

Analys av sådan stor volym data är mycket komplicerad. Varje dag skriver programmerare nyare algoritmer för att bearbeta massiva dataset. Denna nivå av komplexitet innebär också att mycket komplicerad hårdvara måste delta i processen.

Men för enkelhets skull, här är en hög nivå av de involverade processerna.

1. Fånga data

Det första steget är att fånga upp data. Du kan bara växa ditt databibliotek om du har ett sätt att skaffa data. Använd en sofistikerad algoritm för att hitta de data som behövs för att fylla i ditt databibliotek.

2. Curation

Systemet curates den fångade data och sorterar dem i mindre enheter. En algoritm är också ansvarig för denna process. Anledningen till denna sortering är att möjliggöra förenkling i det senare steget av processen.

3. Indexering av data - Att göra data sökbara

På grund av dataflythastigheten organiserar datavetenskapare dataset i ett sökbart bibliotek. Systemet organiserar och indexerar allt. På så sätt kan alla titta igenom det och dra upp information - i realtid.

4. Förvaring

Medan alla ovanstående processer pågår lagras systemet samtidigt. Men eftersom det fortfarande är rå och orörd, lagras data endast tillfälligt. Indexering och lagring sker samtidigt. Så vid vilken tidpunkt vet algoritmen i kontrollen var man ska hitta en dataset.

5. Analys av data

I detta skede pågår en rad saker under infrastrukturen. Massor av algoritmer körs, och dataprocessorer värmer upp. Systemet granskar de lagrade dataseten och analyserar mönstren.

6. Dela och överföra

Här gör systemet det analyserade datasetet delbart och överförbart. Den nya data som genereras är också beredd att gå igenom hela processen igen.

7. Visualisering

Mönstren som upptäcks i analysen av data skapar visuella beskrivningar med hjälp av en algoritm. Dessa illustrationer visar relationerna mellan olika dataset och datatyper. Det ger också mönster och slutsatser.

8. Information Sekretess

Alla processer ovan är dyra. De är också konfidentiella och borde inte läcka ut från det berörda företaget. Informationslivets integritet är den sista processen i detta koncept.

Inse att medan systemet serialiserar hela processen, sker allt samtidigt i det verkliga livet. Många processorer kan hantera en uppsättning operationer medan andra tillgodoser andra uppsättningar.

Fördelar med stora data

Många företag satsar stort på denna teknik. Av en bra anledning också. Fördelarna med att implementera detta koncept i affärsstrategi motiverar investeringen.

  1. Sparar pengar : Genomförandet av konceptet hjälper företagen att studera de mest kostnadseffektiva sätten att göra affärer.
  2. Sparar tid : Att utveckla enklare metoder genom att analysera stora datamängder om en process sparar tid.
  3. Förstå din tävling : Genomförandet av det stora datakonceptet hjälper företagen att hålla sig framme för sin konkurrens och öka vinsten.
  4. Utveckla nya och bättre produkter : På grund av den stora volymen av data som granskas är dina chanser till en ny produktidé hög.
  5. Förstå konsumenten eller marknaden : Det är inte osannolikt att systemet studerar konsumentbeteendet och utvecklar ett mönster.

Vanliga fallgropar du borde veta

Ja, Big Data kan hjälpa till att göra ditt jobb en vind, roligare och lönsam. Men det är inte alla rosor utan taggar. Användare har stött på några av de fallgropar som anges nedan:

  • Detta koncept låter sig inte skräddarsy frågor.
  • Att sätta in dina insamlade data till användbar insikt kan vara besvärlig och komplex.
  • Dataanalys kan vilseleda dig.
  • Stora data kräver snabb dataöverföring för att följa upp korrekta uppdateringar. Om din hastighet av realtidsleverans inte är tillräckligt snabb kommer din analys att vara falsk eller sämre i kvalitet. Och ibland är data inte alls tillgängliga.
  • Höga allmänna kostnader.

Avslutar

Big Data är ett komplext ämne och kommer att behöva intensiv forskning och kanske en viss verklighet för att förstå det fullt ut. Men med den här artikeln är du på rätt väg. Fördelarna är långtgående, och utvecklingen går inte långsammare snart. Om du är ett företag som söker innovativa lösningar, vill du hoppa på den här vagnen NU!