Dieser Artikel wurde im Rahmen der Data Science Blogathon
Wir produzieren täglich eine große Menge an Daten, ob wir es wissen oder nicht. Jeder Klick im Internet, jede Banktransaktion, jedes Video, das wir auf YouTube sehen, jede E-Mail, die wir senden, Jeder Like auf unserem Instagram-Post ist Daten für Technologieunternehmen.
Bei einer so großen Datenmenge, die gesammelt wird, Für Unternehmen macht es nur Sinn, diese Daten zu nutzen, um ihre Kunden besser zu verstehen. Aus diesem Grund hat sich die Popularität von Data Science in den letzten Jahren vervielfacht.
Strukturierte Daten vs. unstrukturierte Daten
Bevor Sie sich mit den Nuancen von Big Data befassen, Es ist wichtig, die verschiedenen Arten von Daten zu verstehen, nämlich, strukturierte und unstrukturierte Daten.
Strukturierte Daten beinhaltet quantitative Daten, die auf organisierte Weise gespeichert werden. Besteht aus numerischen und Textdaten. Strukturierte Daten lassen sich einfach analysieren und verarbeiten. Wie gewöhnlich, wird in einer relationalen Datenbank gespeichert und kann mit einer strukturierten Abfragesprache abgefragt werden (SQL).
Unstrukturierte Daten enthält qualitative Daten, die keine vordefinierte Struktur haben und in verschiedenen Formaten vorliegen können (Bilder, mp3-Dateien, wav-Dateien, etc.). Unstrukturierte Daten sollen fehlen “Struktur”. Es wird in einer nicht relationalen Datenbank gespeichert und kann mit NoSQL abgefragt werden.
Es kann auch halbstrukturierte Daten geben, zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten gefunden.
Was ist Big Data??
Big Data ist genau das, was der Name vermuten lässt, ein “groß” Datenmenge. Big Data bedeutet einen volumenmäßig großen und komplexeren Datensatz. Aufgrund des großen Volumens und der erhöhten Komplexität von Big Data, herkömmliche Datenverarbeitungssoftware kann damit nicht umgehen. Big Data bedeutet einfach Datensätze, die eine große Menge unterschiedlicher Daten enthalten, sowohl strukturiert als auch unstrukturiert.
Big Data ermöglicht es Unternehmen, die Probleme, mit denen sie in ihrem Geschäft konfrontiert sind, anzugehen und diese Probleme mithilfe von Big Data Analytics effektiv zu lösen.. Unternehmen versuchen, Muster zu erkennen und Erkenntnisse aus diesem Datenmeer zu gewinnen, damit sie handeln können, um die anstehenden Probleme zu lösen..
Obwohl Unternehmen seit Jahrzehnten große Datenmengen sammeln, Das Konzept von Big Data gewann erst Mitte der 1990er Jahre an Popularität. 2000. Unternehmen haben erkannt, wie viel Daten täglich gesammelt werden und wie wichtig es ist, diese Daten effektiv zu nutzen.
Welche sind die 5 V de Big Data?
Doug Laney stellte dieses Konzept von 3 V de Big Data, nämlich. Volumen, Abwechslung und Geschwindigkeit.
Volumen bezieht sich auf die Menge der gesammelten Daten. Daten können strukturiert oder unstrukturiert sein.
Geschwindigkeit bezieht sich auf die Geschwindigkeit, mit der Daten eingegeben werden.
Vielfalt bezieht sich auf die verschiedenen Arten von Daten (Art der Daten, Formate, etc.) die zur Analyse eintreten.
In den vergangenen Jahren, sind auch entstanden 2 Zusätzliche V-Daten: Wert und Wahrhaftigkeit.
Wert bezieht sich auf die Nützlichkeit der gesammelten Daten.
Richtigkeit bezieht sich auf die Qualität von Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen.
Anwendungen aus der realen Welt
Big Data hilft Unternehmen, bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen, weil sie mehr Informationen zur Verfügung haben, um Probleme zu lösen, und sie mehr Daten haben, um ihre Hypothesen zu testen.
Kundenerfahrung ist ein wichtiges Feld, das mit der Einführung von Big Data revolutioniert wurde. Unternehmen sammeln mehr denn je Daten über ihre Kunden und deren Präferenzen. Diese Daten werden positiv verwendet, Bereitstellung personalisierter Empfehlungen und Angebote für Kunden, die Unternehmen gerne erlauben, diese Daten im Austausch für personalisierte Dienste zu sammeln. Die Empfehlungen, die Sie auf Netflix oder Amazon erhalten / Flipkart sind ein Big-Data-Geschenk!
Maschinelles Lernen ist ein weiterer Bereich, der stark von der wachsenden Popularität von Big Data profitiert hat. Mehr Daten bedeuten, dass wir größere Datensätze zum Trainieren unserer ML-Modelle haben, und ein trainierteres Modell (allgemein) führt zu einer besseren Leistung. Was ist mehr, mit Hilfe von Machine Learning, Jetzt können wir Aufgaben automatisieren, die zuvor manuell ausgeführt wurden, alles dank Big Data.
Bedarfsprognose ist genauer geworden, da immer mehr Daten zu Kundenkäufen gesammelt werden. Dies hilft Unternehmen, Prognosemodelle zu erstellen, die ihnen helfen, den zukünftigen Bedarf vorherzusagen und die Produktion entsprechend zu skalieren.. Helfen Sie Unternehmen, insbesondere in produzierenden Unternehmen, Reduzieren Sie die Kosten für die Lagerung von unverkauftem Inventar in Lagern.
Big Data wird auch häufig in Anwendungen wie der Produktentwicklung und der Betrugserkennung eingesetzt.
So speichern und verarbeiten Sie Big Data?
Das Volumen und die Geschwindigkeit von Big Data können enorm sein, Dadurch ist es fast unmöglich, sie in traditionellen Data Warehouses zu speichern. Obwohl einige der vertraulichen Informationen in den Räumlichkeiten des Unternehmens gespeichert werden können, für die meisten Daten, Unternehmen sollten sich für Cloud- oder Hadoop-Speicher entscheiden.
Cloud-Speicher ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten mit Hilfe eines Cloud-Dienstleisters im Internet zu speichern (als Amazon Web Services, Microsoft Azure oder Google Cloud Platform) die die Verantwortung für die Verwaltung und Speicherung der Daten übernimmt. Auf Daten kann schnell und einfach über eine API zugegriffen werden.
Hadoop macht auch das gleiche, Sie haben die Möglichkeit, große Datenmengen auf einmal zu speichern und zu verarbeiten. Hadoop ist ein Open-Source-Software-Framework und es ist kostenlos. Ermöglicht Benutzern die Verarbeitung großer Datensätze auf Computergruppen.
Herausforderungen
1. Datenwachstum
Die Verwaltung von Datensätzen mit Terabyte an Informationen kann eine große Herausforderung für Unternehmen darstellen. Wenn die Größe der Datensätze wächst, Ihre Aufbewahrung wird nicht nur zur Herausforderung, es wird auch für Unternehmen zu einer kostspieligen Angelegenheit.
Um das zu überwinden, Unternehmen beginnen jetzt, auf Datenkomprimierung und Deduplizierung zu achten. Daten Kompression reduziert die Anzahl der Bits, die die Daten benötigen, was sich in einer Reduzierung des Platzverbrauchs niederschlägt. Daten Deduplizierung ist der Prozess, um sicherzustellen, dass sich keine doppelten und unerwünschten Daten in unserer Datenbank befinden.
2. Datensicherheit
Datensicherheit hat im Big-Data-Workflow oft eine eher geringe Priorität, was manchmal nach hinten losgehen kann. Bei einer so großen Datenmenge, die gesammelt wird, Sicherheitsherausforderungen werden wahrscheinlich früher oder später auftreten.
Die Extraktion vertraulicher Informationen, die Generierung falscher Daten und der fehlende kryptografische Schutz (Verschlüsselung) sind einige der Herausforderungen, denen Unternehmen bei der Einführung von Big-Data-Techniken gegenüberstehen.
Unternehmen müssen die Bedeutung der Datensicherheit verstehen und diese priorisieren. Ihnen helfen, es gibt fachleute Big-Data-Berater heute, die Unternehmen dabei unterstützt, von traditionellen Datenspeicherungs- und Analysemethoden zu Big Data zu wechseln.
3. Datenintegration
Daten stammen aus vielen verschiedenen Quellen (Social-Media-Apps, E-Mails, Kundenverifizierungsdokumente, Umfrageformulare, etc.). Es wird für Unternehmen oft zu einer großen operativen Herausforderung, all diese Daten zu kombinieren und abzugleichen.
Es gibt mehrere Anbieter von Big-Data-Lösungen, die anbieten ETL (Extrakt, Umformen, Belastung) und Datenintegrationslösungen für Unternehmen, die versuchen, Datenintegrationsprobleme zu überwinden. Es gibt auch mehrere APIs, die bereits erstellt wurden, um Probleme im Zusammenhang mit der Datenintegration zu beheben..
Die Zukunft von Big Data
Das täglich produzierte Datenvolumen nimmt stetig zu, mit zunehmender Digitalisierung. Immer mehr Unternehmen beginnen, von traditionellen Methoden der Datenspeicherung und -analyse hin zu Cloud-Lösungen zu wechseln.. Unternehmen beginnen die Bedeutung von Daten zu erkennen. All dies impliziert eine Sache: Die Zukunft von Big Data sieht vielversprechend aus! Es wird die Art und Weise verändern, wie Unternehmen arbeiten und Entscheidungen getroffen werden.
EndNote
In diesem Artikel, wir analysieren, was wir unter Big Data verstehen, strukturierte und unstrukturierte Daten, einige reale Big-Data-Anwendungen und wie wir Big Data mithilfe von Cloud- und Hadoop-Plattformen speichern und verarbeiten können.
Der Autor dieses Artikels ist Vishesh Arora. Du kannst dich mit mir verbinden unter LinkedIn.
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