Блог

Повернутися до всіх статей

Big Data – 5 основних характеристик

|

https://pixabay.com/illustrations/big-data-keyboard-computer-895567/

Сучасний світ складається з даних. Щоденний обсяг даних, що генеруються, становить 2,5 квінтильйони байт (Google пошук, інтернет шопінг, використання смартфонів, перегляд картинок, відео та ін.). Успіх компаній багато в чому залежить від того, наскільки якісно вони працюють зі своїми даними.

Зі збільшенням кількості даних з’явився термін «Big Data». Але як точно визначити чи є дані, які збирає компанія, великими? Існує 5 основних характеристик, які визначають великі дані: обсяг, швидкість, різноманітність, достовірність, цінність.

Обсяг

Першою характеристикою великих даних є обсяг. Кожну хвилину створюється величезна кількість даних, яка прирівнюється до кількості даних, які були згенеровані від початку часів до 2000 року. Обсяг даних, який необхідно обробити кожен день, досягає терабайт і петабайт. Активне зростання даних призвело до розробки нових технологій і стратегій. Наприклад, багаторівневі сховища даних, які забезпечують безпечний збір, аналіз і зберігання інформації.

Швидкість

Швидкість генерування і переміщення даних є другою характеристикою Big Data. Будь-яка дія користувача в Інтернеті створює дані, які повинні оброблятися миттєво: відправка повідомлення, перегляд стрічки соціальних мереж (Facebook, Instagram), онлайн придбання та інше. Уявити обсяг даних може кожен, оцінивши кількість особистих дій за день і додавши до цього дії людей зі всього світу. Тому швидкість обробки є ключовою характеристикою великих даних.

Різноманітність

Дані можуть бути структурованими, напівструктурованими і неструктурованими. Залежно від типу даних алгоритм їхньої обробки може відрізнятися. Крім структурованих даних великі дані включають в себе і неструктуровані: текст, зображення, відео, голосові файли та інші неструктуровані дані, які неможливо помістити в рамки звичайної електронної таблиці. На цей час існують технології, що дозволяють аналізувати структуровані та неструктуровані дані. Це дозволяє користуватися всіма можливостями, які пропонують дані.

Достовірність

Надійність і достовірність – наступна характеристика великих даних. Оскільки великі дані надходять з різних джерел, важливо розуміти ланцюг зберігання, метадані та контекст для отримання точної інформації. Достовірні дані сприяють ефективному аналізу та досягненню високих бізнес-результатів.

Цінність

Дані повинні трансформуватися у бізнес-цінність. Для цього першочергово необхідно розробити стратегію управління даними, в якій поєднуватимуться цілі та дані, які допоможуть їхньому досягненню. Ефективний аналіз дозволяє розуміти поведінку та потреби клієнтів, оптимізувати бізнес-процеси, покращити роботу додатків і бути конкурентоспроможним. Незалежно від мети використання даних, вони точно повинні приносити користь і працювати «на бізнес».

Попереднiй Пост Наступний Пост

Недавні пости

Матриця Рамсфелда як ефективний інструмент в процесі приняття рішень

Під час брифінгу, присвяченого війні в Іраку, Дональд Рамсфелд поділив інформацію на 4 категорії: відоме знане, відоме незнане, невідоме знане, невідо...

Читати далі

Вплив ШІ та машинного навчання на науку про дані

Штучний інтелект та машинне навчання сприяли просуванню науки про дані. Ці технології допомагають фахівцям з даних проводити аналіз, будувати прогнози...

Читати далі

Штучний Інтелект у сфері аналізу даних

Штучний Інтелект широко використовується у багатьох додатках, зокрема й для аналітики даних. В основному ШІ застосовується для аналізу великих наборів...

Читати далі
GoUp Chat