5V de Big Data: Ghid cuprinzător

Big Data este unul dintre termenii cu cea mai răspândită și cu cea mai rapidă creștere în rândul cursanților. Nu este doar un termen, ci un domeniu expansiv care se ocupă de cel mai important activ de astăzi; date. În era digitală de astăzi, dispozitivele și oamenii depind în mod egal de date pentru a procesa informații. De la un simplu profil Facebook la organizații gigantice cu rețele globale, datele le combină pe toate. Toate mediile tradiționale de comunicare, tranzacții, afaceri și organizații evoluează către mijloace digitale pentru a ține pasul cu vremurile. Dependența de date pentru a reglementa multe servicii este mai mult ca niciodată.

Preluarea datelor este o preocupare serioasă pentru industriile care încearcă să țină pasul cu schimbarea comportamentului clienților, dar cum rămâne cu colectarea datelor?

Colectarea datelor este în creștere ca o preocupare mai mare cu privire la regăsire, ca urmare a cantității colosale de date generate în fiecare zi din mai multe surse. Pentru a lua decizii de afaceri mai bune și pentru a extinde servicii mai bune, platformele online preiau date, dar gestionarea acestora este o preocupare atunci când datele menționate cresc masiv. În plus, majoritatea datelor nu sunt nici măcar structurate, ci în întregime brute, ceea ce face aproape imposibil să se obțină valoare. Big Data este ceea ce ajută la rezolvarea problemelor tot mai mari de date.

Să ne scufundăm în lumea datelor mari pentru a afla mai multe despre tipurile de date mari

Ce este Big Data?

Big Data se referă la cantitatea enormă de date pe care o deține o organizație, colectate din diverse surse, care crește exponențial. Aceste surse pot varia de la comerțul electronic, rețelele sociale, istoricul căutărilor, tranzacțiile și toate celelalte activități digitale accesate prin intermediul dispozitivelor digitale. Big Data este o colecție de date structurate și nestructurate, care este prea complexă pentru a fi utilizată, dar domeniul expansiv este, de asemenea, bine echipat pentru a le gestiona. Domeniul extins extinde modalități netradiționale de a analiza volume uriașe de date și de a extrage valoare din forma sa brută pentru a obține informații valoroase pentru companii și organizații.

Colectarea datelor este valoroasă doar atâta timp cât companiile știu cum să extragă valoare din ele. Astăzi, recuperarea datelor despre clienți este doar un formular de sondaj, dar ce zici de utilizarea lor pentru a îmbunătăți resursele insuficiente? Datele brute devin inutile în absența informațiilor generate de ele, iar big data extinde diverse servicii pentru a scoate date pertinente, utile în îmbunătățirea proceselor lipsite. Creșterea accesibilității digitale a făcut mai ușor pentru companii să își vizeze clienții online cu jetoane personalizate și oferte personalizate pentru ei prin AI, rețelele sociale sau alte aplicații de internet. Cu toate acestea, prea multe date pot duce la zero rezultate dacă aplicația este inexactă.

Instrumentarea Big Data utilizează mai multe instrumente, cum ar fi analiza datelor, pentru a extrage date relevante pe care bazele de date tradiționale de management nu le pot obține. Aceste seturi masive de date pot aduce schimbări semnificative oricărei afaceri. Prin urmare, înțelegerea conceptului de date mari vă poate ajuta enorm să vă duceți eforturile la un nivel superior.

Caracteristicile Big Data

Pentru a înțelege mai bine datele mari și influența acestora asupra diferitelor eforturi de afaceri, caracteristicile datelor mari sunt împărțite în cinci categorii, cunoscute și sub numele de cele 5 V ale datelor mari. Să aflăm mai multe despre aceste 5 V pentru a înțelege efectul lor!

Volum

Volumul de date mari se referă direct la dimensiunea acesteia, compusă din cantități enorme de date compilate din diverse surse. Aceste surse pot varia de la rețelele sociale, comerțul electronic, senzori, tranzacțiile financiare și multe altele. Volumul de date este crucial pentru a determina dacă intră în categoria datelor mari. De exemplu, datele obținute prin accesări pe un site web local sunt comparativ mai mici decât cele compilate de un site de comerț electronic într-o zi - ambele sunt semnificative pentru generarea de informații, dar dimensiunea datelor este mai mare pe platformele de comerț electronic decât pe un site web local. .

Viteză

Rata fluxului de date la care sunt generate datele este o componentă cheie a datelor mari. Fluxul continuu de date determină cât de rapid și larg sunt procesate datele și satisface nevoile clienților. Viteza datelor guvernează eficient continuitatea fluxului de date pentru a înțelege cantitatea acestuia. Dacă datele nu sunt continue, nu sunt suficient de masive pentru a fi luate în considerare în cadrul datelor mari. Cele mai importante surse de date sunt site-urile de social media, senzorii și rețelele. Viteza este mai mare decât volumul, deoarece fluxul de date de mare viteză este întotdeauna preferat față de multe date cu viteză mică.

varietate

Al treilea V al datelor mari se referă la varietate, care reglementează varietatea datelor primite. Înainte de digitizarea rapidă, formularele de date erau limitate, variind de la documente, pdf etc., dar acum formularele de date sunt mai diverse. Imaginile, videoclipurile și GIF-urile sunt câteva elemente de date utilizate frecvent și partajate de milioane de oameni. Varietatea datelor este, de asemenea, împărțită în trei categorii: date structurate, semi-structurate și nestructurate. Importanța varietății este relevantă pentru organizația care îi servește. De exemplu, departamentul de servicii pentru clienți trebuie să valorifice și să analizeze datele clienților și nu datele vânzărilor.

Veracitatea

Această categorie se referă la calitatea datelor dobândite. Verabilitatea se referă la incertitudinile și inconsecvențele datelor acumulate, care adesea devin dezordonate cu cantitatea enormă și sursele diverse. Este esențial să îl aveți filtrat și structurat în funcție de domeniul relevant pentru a profita la maximum de un anumit set de date.

Valoare

Datele relevante sunt cruciale pentru extragerea de informații semnificative. Analiștii spun că calitatea slabă a datelor poate face mai mult rău decât bine, motiv pentru care datele colectate sunt procesate prin mai mulți parametri pentru a extrage informații valoroase. Oamenii de știință și analiștii de date analizează datele brute, care sunt organizate și curățate pentru a prelua cele mai utile informații. Aceste date sunt analizate și procesate în continuare cu identificarea modelului pentru a determina dacă sunt valoroase sau nu.

Citește: De ce să devii un dezvoltator de date mari?

Consolidează-ți CV-ul cu programul PG

Big Data este o industrie în creștere rapidă, care oferă oportunități de carieră profitabile profesioniștilor din tehnologie la nivel global. India, de asemenea, se confruntă cu o cerere de experți în big data, care va crește în viitor. Cel mai bun mod de a vă asigura că rămâneți relevant în lumea tehnologiei în creștere exponențială este să țineți pasul cu cele mai recente tendințe din industrie, iar big data este cea mai importantă acum!

Cursanții care caută oportunități de carieră în big data își pot consolida CV-urile cu cursuri upGrad.

Programul Executive PG de la upGrad în dezvoltarea de software – Specializarea în Big Data oferă cursanților oportunitatea de a începe călătoria lor big data cu cursul lor cuprinzător. Oferit de institutul lider al națiunii IIT-Bangalore, cursul este echipat cu cel mai bun conținut din clasă, pregătit în conformitate cu cele mai bune practici din industrie. upGrad extinde oportunitatea de a învăța prin proiecte din industrie din viața reală sponsorizate de companii de top la nivel global.

Învață cursuri de dezvoltare software online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.

Baza de peste 40.000 de cursanți upGrad își dovedește valoarea ca fiind unul dintre cele mai de încredere portaluri educaționale, așa că vizitați upGrad pentru a afla mai multe!