Questo articolo è stato pubblicato nell'ambito del Blogathon sulla scienza dei dati
Produciamo una grande quantità di dati ogni giorno, che lo sappiamo o no. Ogni clic su Internet, ogni transazione bancaria, ogni video che vediamo su YouTube, ogni email che inviamo, ogni like sul nostro post su Instagram sono dati per le aziende tecnologiche.
Con una tale quantità di dati raccolti, ha senso che le aziende utilizzino questi dati per comprendere meglio i propri clienti. Ecco perché la popolarità della scienza dei dati si è moltiplicata negli ultimi anni.
Dati strutturati vs. dati non strutturati
Prima di addentrarci nelle sfumature dei Big Data, è importante capire i diversi tipi di dati, vale a dire, dati strutturati e non strutturati.
Dati strutturati include dati quantitativi che vengono archiviati in modo organizzato. Consiste di dati numerici e di testo. È facile analizzare ed elaborare i dati strutturati. Generalmente, è memorizzato in un database relazionale e può essere interrogato utilizzando un linguaggio di query strutturato (SQL).
Dati non strutturati include dati qualitativi che mancano di una struttura predefinita e possono essere disponibili in una varietà di formati (immagini, file mp3, file wav, eccetera.). Si dice che i dati non strutturati manchino “struttura”. È memorizzato in un database non relazionale e può essere interrogato utilizzando NoSQL.
Potrebbero esserci anche dati semi-strutturati, trovato tra dati strutturati e non strutturati.
Cosa sono i Big Data??
I big data sono esattamente ciò che suggerisce il nome, un “grande” quantità di dati. Big Data significa un set di dati grande in termini di volume e più complesso. A causa del grande volume e della maggiore complessità dei Big Data, il software di elaborazione dati tradizionale non è in grado di gestirlo. Big Data significa semplicemente set di dati che contengono una grande quantità di dati diversi, sia strutturato che non strutturato.
I Big Data consentono alle aziende di affrontare i problemi che devono affrontare nella loro attività e di risolverli in modo efficace utilizzando Big Data Analytics. Le aziende stanno cercando di identificare modelli ed estrarre informazioni da questo mare di dati in modo che possano agire per risolvere i problemi a portata di mano..
Sebbene le aziende raccolgano una grande quantità di dati da decenni, Il concetto di Big Data ha guadagnato popolarità solo all'inizio della metà degli anni '90. 2000. Le aziende si sono rese conto della quantità di dati raccolti quotidianamente e dell'importanza di utilizzare questi dati in modo efficace.
Quali sono i 5 V de Big Data?
Doug Laney ha introdotto questo concetto di 3 V de Big Data, vale a dire. Volume, varietà e velocità.
Volume si riferisce alla quantità di dati che vengono raccolti. I dati possono essere strutturati o non strutturati.
Velocità si riferisce alla velocità con cui vengono inseriti i dati.
Varietà si riferisce ai diversi tipi di dati (tipo di dati, formati, eccetera.) che entrano per l'analisi.
Negli ultimi anni, sono emersi anche 2 Dati aggiuntivi v: valore e veridicità.
Valore si riferisce all'utilità dei dati raccolti.
veridicità si riferisce alla qualità dei dati che provengono da fonti diverse.
Applicazioni del mondo reale
I Big Data aiutano le aziende a prendere decisioni migliori e più rapide, perché hanno più informazioni a disposizione per risolvere i problemi e hanno più dati per testare le loro ipotesi.
Esperienza del cliente è un campo importante che è stato rivoluzionato con l'arrivo dei Big Data. Le aziende raccolgono più dati che mai sui loro clienti e sulle loro preferenze. Questi dati sono usati in modo positivo, fornire raccomandazioni e offerte personalizzate ai clienti, che sono più che felici di consentire alle aziende di raccogliere questi dati in cambio di servizi personalizzati. I consigli che ricevi su Netflix o Amazon / I Flipkart sono un regalo dei Big Data!
Apprendimento automatico è un altro campo che ha beneficiato notevolmente della crescente popolarità dei Big Data. Più dati significa che abbiamo set di dati più grandi per addestrare i nostri modelli ML, e un modello più addestrato (in genere) si traduce in prestazioni migliori. Cosa c'è di più, con l'aiuto del Machine Learning, ora possiamo automatizzare le attività che in precedenza venivano eseguite manualmente, tutto grazie ai Big Data.
Previsione della domanda è diventato più accurato con sempre più dati raccolti sugli acquisti dei clienti. Ciò aiuta le aziende a creare modelli di previsione che le aiutano a prevedere la domanda futura e a ridimensionare la produzione di conseguenza.. Aiuta le aziende, soprattutto quelli nelle aziende manifatturiere, ridurre il costo di stoccaggio delle scorte invendute nei magazzini.
I big data sono anche ampiamente utilizzati in applicazioni come lo sviluppo di prodotti e il rilevamento di frodi..
Come archiviare ed elaborare i Big Data?
Il volume e la velocità dei Big Data possono essere enormi, rendendo quasi impossibile memorizzarli nei tradizionali data warehouse. Sebbene alcune delle informazioni riservate possano essere conservate nei locali dell'azienda, per la maggior parte dei dati, le aziende dovrebbero optare per l'archiviazione cloud o Hadoop.
Archiviazione cloud consente alle aziende di archiviare i propri dati su Internet con l'aiuto di un provider di servizi cloud (come Amazon Web Services, Microsoft Azure o Google Cloud Platform) che si assume la responsabilità della gestione e della conservazione dei dati. È possibile accedere ai dati in modo rapido e semplice con un'API.
Hadoop fa anche lo stesso, dandoti la possibilità di archiviare ed elaborare grandi quantità di dati contemporaneamente. Hadoop è un framework software open source ed è gratuito. Consente agli utenti di elaborare grandi set di dati su gruppi di computer.
Sfide
1. Crescita dei dati
La gestione di set di dati contenenti terabyte di informazioni può essere una sfida importante per le aziende. Man mano che i set di dati crescono di dimensioni, conservarli non solo diventa una sfida, diventa anche un affare costoso per le aziende.
Per superare questo, le aziende stanno iniziando a prestare attenzione alla compressione e alla deduplicazione dei dati. Dati compressione riduce il numero di bit necessari ai dati, che si traduce in una riduzione dei consumi di spazio. Dati deduplicazione è il processo per garantire che i dati duplicati e indesiderati non risiedano nel nostro database.
2. La sicurezza dei dati
La sicurezza dei dati ha spesso una priorità piuttosto bassa nel flusso di lavoro dei Big Data, che a volte può ritorcersi contro. Con una così grande quantità di dati raccolti, è probabile che prima o poi sorgano problemi di sicurezza.
L'estrazione di informazioni riservate, la generazione di dati falsi e la mancanza di protezione crittografica (crittografia) sono alcune delle sfide che le aziende devono affrontare quando cercano di adottare tecniche di Big Data.
Le aziende devono comprendere l'importanza della sicurezza dei dati e dargli priorità. Per aiutarli, ci sono professionisti Consulenti Big Data oggi, che aiuta le aziende a passare dai metodi tradizionali di archiviazione e analisi dei dati ai Big Data.
3. Integrazione dei dati
I dati provengono da molte fonti diverse (app di social media, email, documenti di verifica del cliente, moduli di indagine, eccetera.). Spesso diventa una grande sfida operativa per le aziende combinare e riconciliare tutti questi dati.
Ci sono diversi fornitori di soluzioni Big Data che offrono ETL (Estratto, Trasformare, Trasportare) e soluzioni di integrazione dei dati per le aziende che stanno cercando di superare i problemi di integrazione dei dati. Esistono anche diverse API che sono già state create per affrontare i problemi relativi all'integrazione dei dati..
Il futuro dei Big Data
Il volume di dati prodotti ogni giorno è in continuo aumento, con la crescente digitalizzazione. Sempre più aziende stanno iniziando a passare dai metodi tradizionali di archiviazione e analisi dei dati alle soluzioni cloud. Le aziende stanno iniziando a rendersi conto dell'importanza dei dati. Tutto questo implica una cosa: Il futuro dei big data sembra promettente! Cambierà il modo in cui le aziende operano e vengono prese le decisioni.
Nota finale
In questo articolo, analizziamo ciò che intendiamo per Big Data, dati strutturati e non strutturati, alcune applicazioni Big Data del mondo reale e come possiamo archiviare ed elaborare i Big Data utilizzando piattaforme cloud e Hadoop.
L'autore di questo articolo è Vishesh Arora. Puoi connetterti con me su LinkedIn.
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