5V больших данных: подробное руководство

Большие данные — один из самых распространенных и быстрорастущих терминов среди учащихся. Это не просто термин, а обширная область, имеющая отношение к самому важному активу сегодняшнего дня; данные. В сегодняшнюю цифровую эпоху устройства и люди в равной степени зависят от данных для обработки информации. От простого профиля Facebook до гигантских организаций с глобальными сетями данные объединяют их все. Все традиционные средства коммуникации, транзакций, бизнеса и организаций переходят на цифровые средства, чтобы идти в ногу со временем. Использование данных для регулирования многих услуг больше, чем когда-либо.

Поиск данных является серьезной проблемой для отраслей, пытающихся идти в ногу с меняющимся поведением клиентов, но как насчет сбора данных?

Сбор данных становится все более серьезной задачей, связанной с поиском, после колоссального объема данных, генерируемых каждый день из нескольких источников. Чтобы принимать лучшие бизнес-решения и расширять более качественные услуги, онлайн-платформы извлекают данные, но управление ими становится проблемой, когда указанные данные значительно растут. Более того, большая часть данных даже не структурирована, а полностью необработана, что делает практически невозможным извлечение выгоды. Большие данные — это то, что помогает справляться с постоянно растущими проблемами данных.

Давайте погрузимся в мир больших данных, чтобы узнать больше о типах больших данных.

Что такое большие данные?

Большие данные относятся к огромному количеству данных, которые организация хранит, собранным из различных источников, которые экспоненциально растут. Эти источники могут варьироваться от электронной коммерции, социальных сетей, истории поиска, транзакций и всех других цифровых действий, доступ к которым осуществляется через цифровые устройства. Большие данные — это набор структурированных и неструктурированных данных, которые слишком сложны для использования, но обширная область также хорошо приспособлена для работы с ними. Обширная область расширяет нетрадиционные способы анализа огромных объемов данных и извлечения ценности из их необработанной формы, чтобы пожинать ценные идеи для предприятий и организаций.

Сбор данных имеет ценность только до тех пор, пока компании знают, как извлечь из них пользу. Сегодня для получения данных о клиентах достаточно формы опроса, но как насчет того, чтобы использовать их для улучшения нехватки ресурсов? Необработанные данные становятся бесполезными в отсутствие полученных из них выводов, а большие данные расширяют возможности различных сервисов, чтобы получить соответствующие данные, полезные для улучшения отсутствующих процессов. Рост доступности цифровых технологий упростил для компаний нацеливание на своих клиентов в Интернете с помощью персонализированных токенов и предложений, специально предназначенных для них через ИИ, социальные сети или другие интернет-приложения. Однако слишком большой объем данных может привести к нулевым результатам, если приложение неточно.

Инструментарий больших данных использует несколько инструментов, таких как анализ данных, для извлечения релевантных данных, которые не могут получить традиционные базы данных управления. Эти массивные наборы данных могут внести существенные изменения в любой бизнес. Следовательно, понимание концепции больших данных может очень помочь вам поднять свои усилия на ступеньку выше.

Характеристики больших данных

Чтобы лучше понять большие данные и их влияние на различные бизнес-начинания, характеристики больших данных разделены на пять категорий, также известных как 5 V больших данных. Давайте узнаем больше об этих 5 V, чтобы понять их эффект!

Объем

Объем больших данных напрямую относится к их размеру, состоящему из огромных объемов данных, собранных из различных источников. Эти источники могут варьироваться от социальных сетей, электронной коммерции, датчиков, финансовых транзакций и многого другого. Объем данных имеет решающее значение для определения того, относятся ли они к категории больших данных. Например, объем данных, полученных в результате посещений локального веб-сайта, сравнительно меньше, чем тот, который веб-сайт электронной коммерции собирает за день — и то, и другое важно для получения информации, но объем данных на платформах электронной коммерции больше, чем на локальном веб-сайте. .

Скорость

Скорость потока данных, с которой генерируются данные, является одним из ключевых компонентов больших данных. Непрерывный поток данных определяет, насколько быстро и широко данные обрабатываются и удовлетворяют потребности клиентов. Скорость данных эффективно управляет непрерывностью потока данных, чтобы понять их количество. Если данные не являются непрерывными, они недостаточно массивны, чтобы их можно было рассматривать как большие данные. Наиболее известными источниками данных являются сайты социальных сетей, сенсорные машины и сети. Скорость больше, чем объем, так как высокоскоростной поток данных всегда предпочтительнее большого количества данных на низкой скорости.

Разнообразие

Третий V больших данных относится к разнообразию, которое регулирует разнообразие получаемых данных. До быстрой оцифровки формы данных были ограничены, начиная от документов, pdf и т. д., но теперь формы данных более разнообразны. Изображения, видео и GIFS — это несколько часто используемых элементов данных, которыми пользуются миллионы людей. Разнообразие данных также делится на три категории: структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные. Важность разнообразия имеет отношение к его обслуживающей организации. Например, отдел обслуживания клиентов должен использовать и анализировать данные о клиентах, а не данные о продажах.

Правдивость

Эта категория относится к качеству полученных данных. Достоверность относится к неопределенностям и несоответствиям накопленных данных, которые часто путаются с огромным количеством и разнообразными источниками. Важно отфильтровать и структурировать его в соответствии с соответствующей областью, чтобы максимально использовать данный набор данных.

Стоимость

Соответствующие данные имеют решающее значение для извлечения значимой информации. Аналитики говорят, что низкое качество данных может принести больше вреда, чем пользы, поэтому собранные данные обрабатываются по нескольким параметрам для извлечения ценной информации. Ученые и аналитики данных анализируют необработанные данные, которые систематизируются и очищаются для извлечения наиболее полезной информации. Эти данные далее анализируются и обрабатываются с идентификацией шаблонов, чтобы определить, являются ли они ценными или нет.

Читайте: Зачем становиться разработчиком больших данных?

Усильте свое резюме с помощью программы PG

Большие данные — это быстрорастущая отрасль, которая предлагает выгодные карьерные возможности для технических специалистов по всему миру. Индия также испытывает спрос на специалистов по большим данным, который в будущем будет расти. Лучший способ оставаться актуальным в экспоненциально растущем мире технологий — это быть в курсе последних отраслевых тенденций, а большие данные сейчас лидируют!

Учащиеся, которые ищут возможности для карьерного роста в сфере больших данных, могут улучшить свое резюме с помощью курсов upGrad.

Программа upGrad Executive PG в области разработки программного обеспечения — специализация в области больших данных предлагает учащимся возможность начать свое путешествие в области больших данных с помощью своего всеобъемлющего курса. Предлагаемый ведущим национальным институтом IIT-Bangalore, курс оснащен лучшим в своем классе содержанием, подготовленным в соответствии с передовыми отраслевыми практиками. upGrad расширяет возможности обучения на реальных отраслевых проектах, спонсируемых ведущими мировыми компаниями.

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

База upGrad, насчитывающая более 40 000 учащихся, доказывает свою ценность как одного из самых надежных образовательных порталов, поэтому посетите upGrad , чтобы узнать больше!