5V Büyük Veri: Kapsamlı Kılavuz

Büyük Veri, öğrenciler arasında en yaygın ve hızla büyüyen terimlerden biridir. Bu sadece bir terim değil, günümüzün en önemli varlığıyla ilgilenen geniş bir alandır; veri. Günümüzün dijital çağında, cihazlar ve insanlar, bilgileri işlemek için eşit olarak verilere bağımlıdır. Basit bir Facebook profilinden küresel ağlara sahip dev kuruluşlara kadar, veriler hepsini birleştirir. Tüm geleneksel iletişim, işlem, iş ve organizasyon ortamları, zamana ayak uydurmak için dijital araçlara dönüşüyor. Birçok hizmeti düzenlemek için verilere olan güven her zamankinden daha fazla.

Veri alma, değişen müşteri davranışına ayak uydurmaya çalışan endüstriler için ciddi bir endişe kaynağıdır, peki ya veri toplama?

Her gün birden fazla kaynaktan üretilen muazzam miktarda veriyi takiben veri toplama, erişim konusunda daha büyük bir endişe olarak büyüyor. Daha iyi iş kararları vermek ve daha iyi hizmetleri genişletmek için çevrimiçi platformlar verileri alır, ancak aynısını yönetmek, söz konusu veriler büyük ölçüde büyüdüğünde bir endişe kaynağıdır. Üstelik, verilerin çoğu yapılandırılmış bile değil, tamamen ham, bu da değer elde etmeyi neredeyse imkansız hale getiriyor. Büyük Veri, sürekli büyüyen veri sorunlarıyla başa çıkmada yardımcı olan şeydir.

Büyük veri türleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için büyük veri dünyasına dalalım

Büyük Veri nedir?

Büyük Veri, bir organizasyonun elinde bulundurduğu, çeşitli kaynaklardan toplanan ve katlanarak büyüyen muazzam miktarda veriyi ifade eder. Bu kaynaklar, e-ticaret, sosyal medya, arama geçmişi, işlemler ve dijital cihazlar aracılığıyla erişilen diğer tüm dijital etkinliklere kadar uzanabilir. Büyük Veri, kullanımı çok karmaşık olan yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin bir koleksiyonudur, ancak geniş alan aynı zamanda bununla başa çıkmak için iyi donanımlıdır. Kapsamlı etki alanı, işletmeler ve kuruluşlar için değerli içgörüler elde etmek için büyük hacimli verileri analiz etmenin ve ham biçiminden değer çıkarmanın geleneksel olmayan yollarını genişletir.

Veri toplama, yalnızca şirketler onlardan nasıl değer çıkaracaklarını bildikleri sürece değerlidir. Bugün, müşteri verilerini almak yalnızca bir anket formu uzağınızda, peki ya bu verileri yetersiz kaynakları iyileştirmek için kullanmaya ne dersiniz? Ham veriler, onlardan elde edilen içgörülerin yokluğunda işe yaramaz hale gelir ve büyük veriler, çeşitli hizmetleri uygun verileri ortaya çıkarmak için genişletir ve eksik süreçlerin iyileştirilmesine yardımcı olur. Dijital erişilebilirliğin büyümesi, işletmelerin müşterilerini kişiselleştirilmiş belirteçlerle çevrimiçi olarak hedeflemesini kolaylaştırdı ve AI, sosyal medya veya diğer internet uygulamaları aracılığıyla onlar için açıkça seçilen teklifler. Ancak, uygulama yanlışsa çok fazla veri sıfır sonuç verebilir.

Büyük Veri enstrümantasyonu, geleneksel yönetim veritabanlarının elde edemediği ilgili verileri çıkarmak için veri analitiği gibi birden fazla araç kullanır. Bu devasa veri kümeleri, herhangi bir işletmeye önemli değişiklikler getirebilir. Bu nedenle, büyük veri kavramını anlamak, çabalarınızı bir üst seviyeye çıkarmanıza son derece yardımcı olabilir.

Büyük Verinin Özellikleri

Büyük veriyi ve çeşitli ticari girişimler üzerindeki etkisini daha iyi anlamak için, büyük verinin özellikleri, büyük verinin 5 V'si olarak da bilinen beş kategoriye ayrılır. Etkilerini anlamak için bu 5 V hakkında daha fazla bilgi edelim!

Hacim

Büyük verinin hacmi, çeşitli kaynaklardan derlenen çok büyük miktardaki veriden oluşan doğrudan boyutunu ifade eder. Bu kaynaklar sosyal medya, e-ticaret, sensörler, finansal işlemler ve çok daha fazlasından farklılık gösterebilir. Büyük veri kategorisine girip girmediğini belirlemede veri hacmi çok önemlidir. Örneğin, yerel bir web sitesindeki isabetler aracılığıyla alınan veriler, bir e-ticaret web sitesinin bir günde derlediğinden nispeten daha azdır - her ikisi de içgörü oluşturmak için önemlidir, ancak e-ticaret platformlarında verilerin boyutu yerel bir web sitesinde olduğundan daha büyüktür. .

Hız

Verilerin üretildiği veri akış hızı, büyük verinin önemli bir bileşenidir. Sürekli veri akışı, verilerin ne kadar hızlı ve yaygın olarak işlendiğini ve müşterilerin ihtiyaçlarını karşıladığını belirler. Verinin hızı, miktarını anlamak için veri akışındaki sürekliliği verimli bir şekilde yönetir. Veri sürekli değilse, büyük veri kapsamında değerlendirilecek kadar büyük değildir. En belirgin veri kaynakları sosyal medya siteleri, sensör makineleri ve ağlardır. Yüksek hızlı veri akışı her zaman düşük hızda çok sayıda veriye tercih edildiğinden, hız hacimden daha büyüktür.

Çeşitlilik

Büyük verilerin üçüncü V'si, alınan verilerin çeşitliliğini düzenleyen çeşitliliğe atıfta bulunur. Hızlı sayısallaştırmadan önce, belgelerden pdf'ye kadar değişen veri formları sınırlıydı, ancak şimdi veri formları daha çeşitli. Resimler, videolar ve GIF'ler, milyonlarca insan tarafından paylaşılan, sık kullanılan birkaç veri öğesidir. Veri çeşitliliği de üç kategoriye ayrılır: yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler. Çeşitliliğin önemi, hizmet veren organizasyonuyla ilgilidir. Örneğin, müşteri hizmetleri departmanı satış verilerini değil müşteri verilerini kullanmalı ve analiz etmelidir.

doğruluk

Bu kategori, elde edilen verilerin kalitesini ifade eder. Doğruluk, genellikle muazzam miktarda ve çeşitli kaynaklarla karışan birikmiş verilerin belirsizliklerini ve tutarsızlıklarını ifade eder. Belirli bir veri kümesinden en iyi şekilde yararlanmak için ilgili alana göre filtrelenmesi ve yapılandırılması esastır.

Değer

İlgili veriler, anlamlı içgörüler elde etmek için çok önemlidir. Analistler, düşük veri kalitesinin yarardan çok zarar verebileceğini ve bu nedenle toplanan verilerin değerli bilgileri çıkarmak için çeşitli parametreler aracılığıyla işlendiğini söylüyor. Veri bilimcileri ve analistleri, en yararlı bilgileri almak için düzenlenen ve temizlenen ham verileri analiz eder. Bu veriler, değerli olup olmadığını belirlemek için desen tanımlama ile daha fazla analiz edilir ve işlenir.

Okuyun: Neden Büyük Veri Geliştiricisi Olmalı?

PG Programı ile Özgeçmişinizi Güçlendirin

Büyük veri, dünya çapında teknoloji uzmanlarına kazançlı kariyer fırsatları sunan, hızla büyüyen bir endüstridir. Hindistan da gelecekte büyüyecek olan büyük veri uzmanları için bir talep yaşıyor. Katlanarak artan teknoloji dünyasında güncel kalmanızı sağlamanın en iyi yolu, en son endüstri trendlerine ayak uydurmaktır ve büyük veri şu anda lider durumda!

Büyük veri kariyer fırsatları arayan öğrenciler, upGrad kurslarıyla özgeçmişlerini güçlendirebilir.

upGrad'ın Yazılım Geliştirmede Yönetici PG Programı – Büyük Veride Uzmanlaşma , öğrencilere kapsamlı kurslarıyla büyük veri yolculuğuna başlama fırsatı sunar. Ülkenin önde gelen enstitüsü IIT-Bangalore tarafından sunulan kurs, sektördeki en iyi uygulamalara uygun olarak hazırlanmış, sınıfının en iyisi içerikle donatılmıştır. upGrad, dünyanın önde gelen şirketlerinin sponsor olduğu gerçek hayattaki endüstri projeleri aracılığıyla öğrenme fırsatını genişletiyor.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Online Yazılım Geliştirme Kursları öğrenin. Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

upGrad'ın 40.000'den fazla öğrenci tabanı, en güvenilir eğitim portallarından biri olarak değerini kanıtlıyor, bu yüzden daha fazlasını öğrenmek için upGrad'ı ziyaret edin !