Este artigo foi publicado como parte do Data Science Blogathon
Produzimos uma grande quantidade de dados todos os dias, Quer saibamos ou não.. Cada clique na Internet, cada transação bancária, todos os vídeos que assistimos no YouTube, todos os e-mails que enviamos, cada curtida em nosso post no Instagram constitui dados para empresas de tecnologia.
Com uma quantidade tão grande de dados sendo coletados, Só faz sentido que as empresas usem esses dados para entender melhor seus clientes.. É por isso que a popularidade da ciência de dados se multiplicou nos últimos anos..
Dados estruturados versus não estruturados
Antes de se aprofundar nas nuances do Big Data, É importante entender os diferentes tipos de dados, quer dizer, Dados estruturados e não estruturados.
Dados estruturados Inclui dados quantitativos armazenados de forma organizada. Consiste em dados numéricos e de texto. É fácil analisar e processar dados estruturados. Em geral, é armazenado em um banco de dados relacional e pode ser consultado usando a linguagem de consulta estruturada (SQL).
Dados não estruturados Inclui dados qualitativos que não possuem uma estrutura predefinida e podem vir em uma variedade de formatos (imagens, Arquivos MP3, Arquivos WAV, etc.). Diz-se que faltam dados não estruturados “estrutura”. Ele é armazenado em um banco de dados não relacional e pode ser consultado usando NoSQL.
Também pode haver dados semiestruturados, que estão entre dados estruturados e não estruturados.
O que é Big Data?
Big data é exatamente o que seu nome sugere, uma “Legal” Quantidade de dados. Big Data significa um conjunto de dados que é grande em termos de volume e mais complexo. Devido ao grande volume e aumento da complexidade do Big Data, O software de processamento de dados tradicional não pode lidar com isso. Big Data significa simplesmente conjuntos de dados que contêm uma grande quantidade de dados diversos., estruturado e não estruturado.
O Big Data permite que as empresas resolvam os problemas que enfrentam em seus negócios e resolvam esses problemas de forma eficaz usando o Big Data Analytics. As empresas tentam identificar padrões e extrair insights desse mar de dados para que possam atuar para resolver os problemas em questão..
Embora as empresas coletem muitos dados há décadas, o conceito de Big Data só ganhou popularidade no início da década e meados da década 2000. As corporações perceberam a quantidade de dados que estão sendo coletados diariamente e a importância de usar esses dados de forma eficaz..
Quais são as 5 V para Big Data?
Doug Laney introduziu este conceito de 3 V para Big Data, a saber. Volume, variedade e velocidade.
Volume refere-se à quantidade de dados coletados. Os dados podem ser estruturados ou não estruturados.
Velocidade refere-se à velocidade com que os dados são inseridos.
Variedade refere-se aos diferentes tipos de dados (Tipos de dados, formatos, etc.) que entram para análise.
Nos últimos anos, também surgiram 2 Dados adicionais em V: Valor e veracidade.
Valor refere-se à utilidade dos dados coletados.
Veracidade refere-se à qualidade dos dados provenientes de diferentes fontes.
Aplicações do mundo real
Big Data ajuda corporações a tomar decisões melhores e mais rápidas, porque eles têm mais informações disponíveis para resolver problemas e têm mais dados para testar suas hipóteses.
Experiência do Cliente é um campo importante que foi revolucionado com a chegada do Big Data. As empresas estão coletando mais dados do que nunca sobre seus clientes e suas preferências. Esses dados são usados de forma positiva, Fornecer recomendações e ofertas personalizadas aos clientes, que estão mais do que felizes em permitir que as empresas coletem esses dados em troca de serviços personalizados. As recomendações que você recebe na Netflix ou na Amazon / Flipkart são um presente do Big Data!
Aprendizado de máquina é outro campo que se beneficiou muito da crescente popularidade do Big Data.. Mais dados significam que temos conjuntos de dados maiores para treinar nossos modelos de ML., e um modelo mais treinado (geralmente) resulta em melhor desempenho. O que mais, com a ajuda do Machine Learning, Agora podemos automatizar tarefas que antes eram executadas manualmente, tudo graças ao Big Data.
Previsão de demanda tornou-se mais preciso com mais e mais dados coletados sobre as compras dos clientes. Isso ajuda as empresas a criar modelos de previsão que as ajudam a prever a demanda futura e escalar a produção de acordo.. Auxílios às empresas, especialmente aqueles em empresas de manufatura, reduzir o custo de armazenamento de estoque não vendido em armazéns.
O big data também tem amplo uso em aplicações como desenvolvimento de produtos e detecção de fraudes..
Como armazenar e processar Big Data?
O volume e a velocidade do Big Data podem ser enormes, o que torna quase impossível armazená-los em data warehouses tradicionais. Embora algumas informações confidenciais possam ser armazenadas nas instalações da empresa, para a maioria dos dados, as empresas devem optar pelo armazenamento em nuvem ou Hadoop.
Armazenamento na nuvem permite que as empresas armazenem seus dados na Internet com a ajuda de um provedor de serviços em nuvem (como Amazon Web Services, Microsoft Azure ou Google Cloud Platform) que assume a responsabilidade de gerenciar e armazenar os dados. Os dados podem ser acessados de forma fácil e rápida com uma API.
Hadoop Ele também faz o mesmo, dando-lhe a capacidade de armazenar e processar grandes quantidades de dados de uma só vez. O Hadoop é uma estrutura de software de código aberto e é gratuito. Permite que os usuários processem grandes conjuntos de dados em grupos de computadores.
Desafios
1. Crescimento de dados
Gerenciar conjuntos de dados contendo terabytes de informações pode ser um grande desafio para as empresas. À medida que os conjuntos de dados aumentam de tamanho, Armazená-los não se torna apenas um desafio, Mas também se torna um assunto caro para as empresas.
Para superar isso, As empresas agora estão começando a prestar atenção à compactação e à eliminação de duplicação de dados. Dados compressão Reduz o número de bits necessários para os dados, o que se traduz numa redução do consumo de espaço. Dados Deduplicação é o processo de garantir que dados duplicados e indesejados não residam em nosso banco de dados.
2. Segurança de dados
A segurança de dados geralmente tem uma prioridade bastante baixa no fluxo de trabalho de Big Data, o que às vezes pode ser contraproducente. Com uma quantidade tão grande de dados sendo coletados, É provável que surjam desafios de segurança mais cedo ou mais tarde.
Extração de informações confidenciais, A geração de dados falsos e a falta de proteção criptográfica (criptografia) são alguns dos desafios que as empresas enfrentam ao tentar adotar técnicas de Big Data.
As empresas devem entender a importância da segurança de dados e priorizá-la. Para ajudá-los, Há profissionais Consultores de Big Data hoje em dia, Isso ajuda as empresas a migrar dos métodos tradicionais de armazenamento e análise de dados para o big data.
3. Integração de dados
Os dados vêm de muitas fontes diferentes (Aplicativos de mídia social, E-mails, Documentos de verificação do cliente, Formulários de Pesquisa, etc.). Muitas vezes se torna um enorme desafio operacional para as empresas combinar e conciliar todos esses dados..
Existem vários provedores de soluções de Big Data que oferecem Hoje escrevo sobre Power Query pelo mesmo motivo (Extrair, Transformar, Carregar) e soluções de integração de dados para empresas que estão tentando superar problemas de integração de dados. Há também várias APIs que já foram criadas para resolver problemas relacionados à integração de dados..
O futuro do Big Data
O volume de dados produzidos todos os dias está aumentando continuamente, com o aumento da digitalização. Cada vez mais empresas estão começando a migrar dos métodos tradicionais de armazenamento e análise de dados para soluções em nuvem.. As empresas estão começando a perceber a importância dos dados. Tudo isso implica uma coisa: o futuro do Big Data parece promissor! Vai mudar a forma como as empresas operam e as decisões são tomadas..
EndNote
Neste artigo, analisamos o que entendemos por Big Data, Dados estruturados e não estruturados, alguns aplicativos de Big Data do mundo real e como podemos armazenar e processar Big Data usando plataformas de nuvem e Hadoop.
O autor deste artigo é Vishesh Arora. Você pode se conectar comigo em LinkedIn.
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