Изучение больших данных

В области вычислительной техники и сетей аналитика больших данных может предоставить ценную информацию о производительности систем, обнаружении проблем и принятии решений.

Хотите узнать, для чего нужны большие данные, а также каковы преимущества и преимущества больших данных? Давайте начнем с самого начала.

Что такое Большие данные и как они работают?

Большие данные относятся к чрезвычайно большим и сложным наборам данных, которые превосходят возможности традиционных инструментов обработки данных по эффективному сбору, управлению и обработке. Эти наборы данных, характеризующиеся их объемом и разнообразием, открывают перед предприятиями большие возможности, поскольку они могут получить много важной информации, которая поможет им принять определенные решения и действия.

Первое, что следует учитывать при определении больших данных, это то, что они основаны на трех основных измерениях больших данных:

• Объем: большие данные характеризуются большим объемом данных, которые они генерируют. Эти данные могут быть получены из различных источников, от социальных сетей до CRM, торговых точек, мобильных устройств или бизнес-записей. 
• Скорость: скорость, с которой генерируются эти данные, позволяет накапливать очень много ценной информации, которой мы сможем воспользоваться только в том случае, если компания сможет своевременно обрабатывать эти данные. 
• Разнообразие: большие данные включают структурированные данные, подобные электронным таблицам, Google Analytics или базам данных, но также включают неструктурированные данные, такие как текст, изображения и т. д. Разнообразие источников и форматов данных делает их обработку и анализ сложными. И отсюда необходимость для компаний нанимать экспертов по большим данным.

Как работают Большие данные

Работа с большими данными основана на сборе, хранении, обработке и анализе данных для извлечения ценной информации и принятия обоснованных решений. Ниже описаны 4 ключевых этапа процесса обработки больших данных:

• Сбор данных: без данных мы не можем анализировать, поэтому первый этап больших данных включает сбор данных из различных источников, которые могут включать CRM, социальные сети, бизнес-записи, мобильные приложения, электронные таблицы, бизнес-отчеты и т. д. Этот этап включает сбор данных в реальном времени или сбор исторических данных.
• Хранилище данных: после того, как мы соберем эти данные за определенный период времени, данные будут храниться в системах массового хранения, таких как распределенные базы данных, облачные файловые системы или хранилища данных, предназначенные для больших данных. Эти системы предназначены для обработки больших объемов данных и обеспечения их доступности и масштабируемости.
• Обработка данных: следующим этапом анализа больших данных является обработка данных, которая включает анализ данных инженером по обработке данных или специалистом по обработке данных, которые являются профессионалами, обладающими знаниями в области технологий больших данных, способными определять закономерности, тенденции и взаимосвязи.
• Анализ данных: если мы хотим понять, для чего нужны большие данные, ключевым моментом является анализ данных. Используя такие методы, как машинное обучение, из данных извлекаются ценные идеи. Эти информационные знания благодаря анализу больших данных помогают компаниям принимать стратегические решения, прогнозировать тенденции и оптимизировать процессы.

Использование и преимущества больших данных

Теперь, когда мы понимаем определение больших данных, важно понимать технологию больших данных и ее использование. Ниже мы рассмотрим несколько примеров больших данных, а также ключевые преимущества технологии больших данных в различных областях:

В области медицины большие данные позволяют исследователям анализировать клинические и генетические данные для выявления закономерностей и диагнозов, что приводит к важным медицинским достижениям. Это также позволяет проводить раннюю диагностику заболеваний. Кроме того, системы больших данных позволяют оптимизировать управление больницами и медицинскими центрами, улучшая уход за пациентами и сокращая списки ожидания.

Большие данные являются ключевым элементом для логистического сектора. Благодаря технологии управления данными транспортные компании могут оптимизировать маршруты, лучше управлять запасами, предотвращать перебои в поставках или отслеживать и отслеживать продукцию, добиваясь более высокого качества, безопасности и удовлетворенности клиентов. 

Тенденция предлагать все более и более индивидуализированное образование основана на больших данных как инструменте для достижения большей индивидуализации в обучении: с помощью образовательных платформ технология обработки данных позволяет адаптировать материалы к индивидуальным потребностям учащихся, а также определять шаблоны работы, профили знаний и т. д. учащиеся и их образовательная эволюция.