5 V Big Data: kompleksowy przewodnik

Big Data to jedno z najszerzej i najszybciej rozwijających się terminów wśród uczących się. To nie tylko termin, ale ekspansywna domena zajmująca się najważniejszym dzisiaj atutem; dane. W dzisiejszej erze cyfrowej urządzenia i ludzie w równym stopniu polegają na danych w celu przetwarzania informacji. Od prostego profilu na Facebooku po gigantyczne organizacje z globalnymi sieciami, dane łączą je wszystkie. Wszystkie tradycyjne środki komunikacji, transakcji, biznesu i organizacji ewoluują w kierunku środków cyfrowych, aby nadążyć za duchem czasu. Poleganie na danych w celu regulowania wielu usług jest większe niż kiedykolwiek.

Pobieranie danych jest poważnym problemem dla branż próbujących nadążyć za zmieniającymi się zachowaniami klientów, ale co z gromadzeniem danych?

Gromadzenie danych staje się coraz większym problemem związanym z pobieraniem w związku z kolosalną ilością danych generowanych każdego dnia z wielu źródeł. Aby podejmować lepsze decyzje biznesowe i rozszerzać lepsze usługi, platformy internetowe pobierają dane, ale zarządzanie nimi jest problemem, gdy te dane rosną masowo. Co więcej, większość danych nie jest nawet ustrukturyzowana, ale całkowicie surowa, co sprawia, że ​​czerpanie z nich wartości jest prawie niemożliwe. Big Data pomaga w radzeniu sobie z ciągle rosnącymi problemami z danymi.

Zanurzmy się w świat big data, aby dowiedzieć się więcej o typach big data

Czym są duże zbiory danych?

Big Data odnosi się do ogromnej ilości danych, które posiada organizacja, gromadzonych z różnych źródeł, która rośnie wykładniczo. Źródła te mogą obejmować handel elektroniczny, media społecznościowe, historię wyszukiwania, transakcje i wszystkie inne działania cyfrowe dostępne za pośrednictwem urządzeń cyfrowych. Big Data to zbiór ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych, który jest zbyt złożony, aby można go było używać, ale ekspansywna domena jest również dobrze przygotowana do radzenia sobie z nimi. Rozległa domena rozszerza nietradycyjne sposoby analizowania ogromnych ilości danych i wydobywania wartości z ich surowej postaci w celu uzyskania cennych informacji dla firm i organizacji.

Zbieranie danych jest cenne tylko wtedy, gdy firmy wiedzą, jak czerpać z nich wartość. Dziś do pobrania danych klientów wystarczy formularz ankiety, ale co z wykorzystaniem ich do poprawy niewystarczających zasobów? Surowe dane stają się bezużyteczne w przypadku braku wygenerowanych z nich wglądów, a big data rozszerza różne usługi, aby wydobyć istotne dane, pomocne w usprawnieniu brakujących procesów. Wzrost dostępności cyfrowej ułatwił firmom docieranie do klientów online za pomocą spersonalizowanych tokenów i ofert specjalnie dla nich przygotowanych za pośrednictwem sztucznej inteligencji, mediów społecznościowych lub innych aplikacji internetowych. Jednak zbyt duża ilość danych może skutkować zerowymi wynikami, jeśli aplikacja jest niedokładna.

Instrumentacja Big Data wykorzystuje wiele narzędzi, takich jak analiza danych, w celu wyodrębnienia odpowiednich danych, których tradycyjne bazy danych zarządzania nie mogą pozyskać. Te ogromne zbiory danych mogą przynieść znaczące zmiany w każdej firmie. Dlatego zrozumienie pojęcia big data może ogromnie pomóc w podjęciu wysiłków.

Charakterystyka Big Data

Aby lepiej zrozumieć big data i jego wpływ na różne przedsięwzięcia biznesowe, cechy big data podzielono na pięć kategorii, znanych również jako 5 V big data. Dowiedzmy się więcej o tych 5 V, aby zrozumieć ich działanie!

Tom

Wielkość big data bezpośrednio odnosi się do jej wielkości, na którą składają się ogromne ilości danych gromadzonych z różnych źródeł. Źródła te mogą się różnić od mediów społecznościowych, e-commerce, czujników, transakcji finansowych i wielu innych. Ilość danych ma kluczowe znaczenie dla określenia, czy zaliczają się one do kategorii big data. Na przykład dane pobierane za pośrednictwem trafień w lokalnej witrynie internetowej są porównywalnie mniejsze niż te, które witryna e-commerce kompiluje w ciągu jednego dnia – oba są istotne dla generowania wglądu, ale rozmiar danych jest większy na platformach e-commerce niż na lokalnej witrynie .

Prędkość

Szybkość przepływu danych, z jaką generowane są dane, jest jednym z kluczowych elementów big data. Ciągły przepływ danych określa, jak szybko i szeroko dane są przetwarzane oraz zaspokajają potrzeby klientów. Szybkość danych skutecznie zarządza ciągłością przepływu danych, aby zrozumieć jego ilość. Jeśli dane nie są ciągłe, nie są wystarczająco duże, aby można je było brać pod uwagę w ramach dużych zbiorów danych. Najbardziej znanymi źródłami danych są serwisy społecznościowe, czujniki i sieci. Prędkość jest większa niż objętość, ponieważ szybki przepływ danych jest zawsze preferowany w stosunku do dużej ilości danych o niskiej prędkości.

Różnorodność

Trzecia V big data odnosi się do różnorodności, która reguluje różnorodność otrzymywanych danych. Przed szybką cyfryzacją formularze danych były ograniczone, począwszy od dokumentów, pdf itp., ale teraz formularze danych są bardziej zróżnicowane. Obrazy, filmy i GIF-y to kilka często używanych elementów danych udostępnianych przez miliony ludzi. Różnorodność danych jest również podzielona na trzy kategorie: dane ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane. Znaczenie różnorodności jest istotne dla organizacji jej służby. Na przykład dział obsługi klienta musi wykorzystywać i analizować dane klientów, a nie dane sprzedażowe.

Prawdziwość

Ta kategoria odnosi się do jakości pozyskiwanych danych. Wiarygodność odnosi się do niepewności i niespójności zgromadzonych danych, które często mieszają się z ogromną ilością i różnorodnymi źródłami. Aby jak najlepiej wykorzystać dany zbiór danych, konieczne jest jego filtrowanie i uporządkowanie zgodnie z odpowiednią domeną.

Wartość

Istotne dane mają kluczowe znaczenie dla wydobycia znaczących spostrzeżeń. Analitycy twierdzą, że słaba jakość danych może wyrządzić więcej szkody niż pożytku, dlatego zebrane dane są przetwarzane według kilku parametrów w celu wydobycia cennych informacji. Analitycy i analitycy danych analizują nieprzetworzone dane, które są uporządkowane i oczyszczone w celu uzyskania najbardziej przydatnych informacji. Dane te są dalej analizowane i przetwarzane z identyfikacją wzorca w celu ustalenia, czy są cenne, czy nie.

Przeczytaj: Dlaczego warto zostać programistą Big Data?

Wzmocnij swoje CV dzięki programowi PG

Big data to szybko rozwijająca się branża, która oferuje lukratywne możliwości kariery profesjonalistom z branży technologii na całym świecie. Również Indie odnotowują zapotrzebowanie na ekspertów ds. Big Data, które z pewnością będzie rosło w przyszłości. Najlepszym sposobem, aby pozostać aktualnym w gwałtownie rozwijającym się świecie technologii, jest nadążanie za najnowszymi trendami w branży, a big data jest obecnie wiodącą!

Uczący się, którzy szukają możliwości kariery w Big Data, mogą wzmocnić swoje CV dzięki kursom upGrad.

Program PG dla Executive PG w tworzeniu oprogramowania – specjalizacja w Big Data oferuje uczącym się możliwość rozpoczęcia przygody z Big Data dzięki kompleksowemu kursowi. Oferowany przez wiodący w kraju instytut IIT-Bangalore, kurs jest wyposażony w najlepsze w swojej klasie treści, przygotowane zgodnie z najlepszymi praktykami w branży. upGrad rozszerza możliwość uczenia się poprzez realne projekty branżowe sponsorowane przez wiodące firmy na całym świecie.

Ucz się kursów rozwoju oprogramowania online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Ponad 40 000 uczniów upGrad potwierdza swoją wartość jako jeden z najbardziej niezawodnych portali edukacyjnych, więc odwiedź upGrad , aby dowiedzieć się więcej!