Dữ liệu lớn là từ thông dụng xung quanh cảnh công nghệ trong những ngày này. Giống như đám mây, AI và học máy, khái niệm này khá phức tạp để giải thích.

Ít thắc mắc rất nhiều nhà lý thuyết âm mưu đang có một ngày thực địa. Bây giờ họ dạy các phiên bản đáng lo ngại của họ cho công chúng tò mò. Trước hết, không có mối liên hệ nào giữa khái niệm này và sự thống trị thế giới. Bạn có thể nghỉ ngơi dễ dàng ngay bây giờ.

Vậy dữ liệu lớn nghĩa là gì?

Nó có nghĩa là một khối lượng dữ liệu khổng lồ . Nhưng nó không dừng lại ở đó. Nó cũng bao gồm việc nghiên cứu lượng dữ liệu khổng lồ này với mục tiêu khám phá một mô hình trong đó. Đó là cách xử lý thông tin hiệu quả và phức tạp để tìm thông tin chi tiết hữu ích.

Bao nhiêu dữ liệu được lưu trữ hôm nay?

Ngày nay, lượng dữ liệu ước tính trực tuyến vào khoảng 2, 7 zettabyte. Để đưa mọi thứ vào quan điểm, một Zettabyte bằng 1 tỷ terabyte!

Xu hướng không chậm lại. Các nghiên cứu cho thấy các máy chủ Facebook nhận được 500 terabyte mỗi ngày. Ngoài ra, chúng tôi gửi khoảng 290 tỷ email mỗi ngày. Chúng tôi hy vọng rằng vào năm 2020, chúng tôi sẽ tạo ra dữ liệu nhiều gấp 44 lần so với năm 2009!

Các số liệu thống kê ở trên là hấp dẫn. Số lượng dữ liệu chúng tôi sản xuất trong hai ngày bằng với số tiền chúng tôi đã tạo từ thời điểm bình minh cho đến năm 2003.

Khối lượng dữ liệu chúng ta có ngày hôm nay là kết quả trực tiếp của việc phát minh ra máy tính và Internet. Thông tin được tải lên các nền tảng truyền thông xã hội, diễn đàn, doanh nghiệp, v.v. đều là một phần của khái niệm này.

Đặc điểm của dữ liệu lớn

Dữ liệu lớn có năm đặc điểm mô tả cách sử dụng và triết lý của nó:

  1. Volume - Tất nhiên, trừ khi kích thước của dữ liệu là một số lượng đáng kể, bạn không thể gọi nó là dữ liệu lớn. Khối lượng là đặc điểm chính của khái niệm.
  2. Đa dạng - Thuộc tính này giải quyết tính chất và loại máy tính dữ liệu sẽ phân tích.
  3. Vận tốc - Dữ liệu lớn luôn sẵn có theo thời gian thực, ngụ ý rằng ngay cả khi phân tích các tập dữ liệu quan trọng, bạn vẫn có thể truy cập dữ liệu.
  4. Biến đổi - Tính thống nhất của các tập dữ liệu xác định mức độ dữ liệu phù hợp với khái niệm này.
  5. Veracity - Veracity là chất lượng của dữ liệu được sử dụng để phân tích. Chỉ có dữ liệu chất lượng mới có thể tạo ra các suy luận và mô hình có chất lượng. Nếu không, đó là một sự lãng phí thời gian.

Nghiên cứu dữ liệu lớn

Phân tích khối lượng dữ liệu lớn như vậy là rất phức tạp. Mỗi ngày, các lập trình viên viết các thuật toán mới hơn để xử lý các tập dữ liệu khổng lồ. Mức độ phức tạp này cũng có nghĩa là rất nhiều phần cứng phức tạp phải tham gia vào quá trình này.

Nhưng vì lợi ích đơn giản, đây là một tóm tắt cấp cao về các quy trình liên quan.

1. Chụp dữ liệu

Bước đầu tiên là nắm bắt dữ liệu. Bạn chỉ có thể phát triển thư viện dữ liệu của mình nếu bạn có phương tiện để lấy dữ liệu. Sử dụng thuật toán tinh vi để tìm dữ liệu cần thiết để điền vào thư viện dữ liệu của bạn.

2. Curation

Hệ thống sắp xếp dữ liệu đã thu thập và sắp xếp chúng thành các đơn vị nhỏ hơn. Một thuật toán cũng chịu trách nhiệm cho quá trình này. Lý do cho việc phân loại này là để cho phép đơn giản hóa trong giai đoạn sau của quá trình.

3. Lập chỉ mục dữ liệu - Làm cho dữ liệu có thể tìm kiếm được

Do tốc độ của luồng dữ liệu, các nhà khoa học dữ liệu tổ chức các bộ dữ liệu thành một thư viện có thể tìm kiếm được. Hệ thống tổ chức và lập chỉ mục mọi thứ. Bằng cách đó, bất cứ ai cũng có thể xem xét thông tin và lấy thông tin - theo thời gian thực.

4. lưu trữ

Trong khi tất cả các quy trình trên đang diễn ra, hệ thống đồng thời lưu trữ dữ liệu. Nhưng bởi vì nó vẫn còn nguyên và không bị ảnh hưởng, dữ liệu chỉ được lưu trữ tạm thời. Lập chỉ mục và lưu trữ xảy ra đồng thời. Vì vậy, bất cứ lúc nào, thuật toán trong kiểm soát biết nơi để tìm một tập dữ liệu.

5. Phân tích dữ liệu

Trong giai đoạn này, rất nhiều thứ đang diễn ra dưới sự che chở của cơ sở hạ tầng. Rất nhiều thuật toán đang chạy và bộ vi xử lý máy tính đang nóng lên. Hệ thống kiểm tra các tập dữ liệu được lưu trữ và phân tích các mẫu.

6. Chia sẻ và chuyển giao

Ở đây, hệ thống làm cho số liệu được phân tích có thể chia sẻ và có thể chuyển được. Dữ liệu mới này được tạo ra cũng vẫn được chuẩn bị để trải qua toàn bộ quá trình một lần nữa.

7. Visualization

Các mẫu được phát hiện trong phân tích dữ liệu tạo mô tả trực quan bằng thuật toán. Những minh họa này cho thấy mối quan hệ giữa các tập dữ liệu và các kiểu dữ liệu khác nhau. Nó cũng cung cấp các mô hình và suy luận.

8. Bảo mật thông tin

Tất cả các quy trình trên đều đắt tiền. Chúng cũng được bảo mật và không bị rò rỉ ra khỏi công ty liên quan. Bảo mật thông tin là quá trình cuối cùng trong khái niệm này.

Nhận ra rằng trong khi hệ thống serializes toàn bộ quá trình, tất cả xảy ra đồng thời trong cuộc sống thực. Rất nhiều bộ vi xử lý có thể xử lý một bộ hoạt động trong khi các bộ xử lý khác phục vụ cho các bộ khác.

Lợi ích của Big Data

Rất nhiều tập đoàn đang đầu tư lớn vào công nghệ này. Vì một lý do tốt, quá. Những lợi ích của việc thực hiện khái niệm này trong chiến lược kinh doanh biện minh cho đầu tư.

  1. Tiết kiệm tiền : Thực hiện khái niệm này giúp các công ty nghiên cứu các cách hiệu quả nhất về kinh doanh.
  2. Tiết kiệm thời gian : Phát triển các phương pháp đơn giản hơn bằng cách phân tích khối lượng lớn dữ liệu về một quy trình giúp bạn tiết kiệm thời gian.
  3. Hiểu được sự cạnh tranh của bạn : Việc thực hiện khái niệm dữ liệu lớn giúp các doanh nghiệp vượt qua sự cạnh tranh của họ cũng như tăng lợi nhuận của họ.
  4. Phát triển sản phẩm mới và tốt hơn : Do khối lượng lớn dữ liệu đang được kiểm tra, cơ hội của bạn về ý tưởng sản phẩm mới cao.
  5. Hiểu được người tiêu dùng hoặc thị trường : Nó không phải là không chắc rằng hệ thống nghiên cứu hành vi của người tiêu dùng và phát triển một mô hình.

Cạm bẫy thường gặp bạn nên biết

Có, Big Data có thể giúp làm cho công việc của bạn trở nên dễ dàng, thú vị và sinh lợi hơn. Nhưng không phải tất cả hoa hồng không có gai. Người dùng đã gặp phải một số cạm bẫy được liệt kê dưới đây:

  • Khái niệm này không cho vay chính nó để bespoke giải pháp truy vấn.
  • Chuyển dữ liệu đã thu thập của bạn thành thông tin chi tiết hữu ích có thể là công việc phức tạp và phức tạp.
  • Phân tích dữ liệu có thể đánh lừa bạn.
  • Dữ liệu lớn đòi hỏi tốc độ phân phối dữ liệu để cập nhật các cập nhật chính xác. Nếu tỷ lệ phân phối dữ liệu theo thời gian thực của bạn không đủ nhanh, phân tích của bạn sẽ sai hoặc kém chất lượng. Và đôi khi, dữ liệu không có sẵn.
  • Chi phí cao.

Gói lên

Dữ liệu lớn là một chủ đề phức tạp và sẽ cần nghiên cứu chuyên sâu và có thể thực hành một số thực tế để hiểu đầy đủ về nó. Nhưng với bài viết này, bạn đang đi đúng hướng. Những lợi ích đang đạt được, và sự tiến bộ không chậm lại. Nếu bạn là một doanh nghiệp tìm kiếm các giải pháp sáng tạo, bạn sẽ muốn nhảy vào bandwagon NGAY BÂY GIỜ này!