Big Data ist heutzutage das Schlagwort rund um die Tech-Szene. Wie die Cloud, KI und maschinelles Lernen ist das Konzept ziemlich schwierig zu erklären.

Kein Wunder, dass so viele Verschwörungstheoretiker einen Feldtag haben. Sie lehren nun ihre verstörenden Versionen dem neugierigen Publikum. Zunächst einmal gibt es keine Verbindung zwischen diesem Konzept und der Weltherrschaft. Sie können jetzt ruhig schlafen.

Was bedeuten Big Data?

Es bedeutet eine massive Datenmenge . Aber damit hört es nicht auf. Es umfasst auch das Studium dieser enormen Datenmenge mit dem Ziel, ein Muster darin zu entdecken. Es ist eine kosteneffektive und komplizierte Art, Informationen zu verarbeiten, um nützliche Erkenntnisse zu erhalten.

Wie viele Daten werden heute gespeichert?

Heute beträgt das geschätzte Online-Datenvolumen etwa 2, 7 Zettabytes. Zum Vergleich: Ein Zettabyte entspricht einer Milliarde Terabyte!

Der Trend verlangsamt sich nicht. Studien zeigen, dass Facebook-Server täglich 500 Terabyte erhalten. Außerdem senden wir jeden Tag ungefähr 290 Milliarden E-Mails. Wir erwarten, dass wir bis 2020 44 Mal mehr Daten produzieren werden als 2009!

Die obigen Statistiken sind faszinierend. Die Datenmenge, die wir in zwei Tagen produzieren, entspricht der Menge, die wir von Anfang an bis 2003 generiert haben.

Die Datenmenge, die wir heute haben, ist eine direkte Folge der Erfindung des Computers und des Internets. Die auf Social-Media-Plattformen, Foren, Unternehmen usw. hochgeladenen Informationen sind Teil dieses Konzepts.

Eigenschaften von Big Data

Big Data hat fünf Eigenschaften, die seine Verwendung und Philosophie beschreiben:

  1. Volumen - Wenn die Größe der Daten nicht signifikant ist, können Sie sie natürlich nicht als große Daten bezeichnen. Volumen ist das Hauptmerkmal des Konzepts.
  2. Variety - Dieses Attribut behandelt die Art und den Typ der Daten, die Computer analysieren.
  3. Geschwindigkeit - Große Datenmengen sind immer in Echtzeit verfügbar. Dies bedeutet, dass Sie selbst bei der Analyse umfangreicher Datensätze weiterhin auf die Daten zugreifen können.
  4. Variabilität - Die Konsistenz der Datensätze bestimmt das Ausmaß, in dem die Daten diesem Konzept entsprechen.
  5. Veracity - Veracity ist die Qualität der für die Analyse verwendeten Daten. Nur Qualitätsdaten können Qualitätsinferenzen und -muster erzeugen. Sonst ist es Zeitverschwendung.

Studieren von Big Data

Das Analysieren eines solch großen Datenvolumens ist sehr kompliziert. Jeden Tag schreiben Programmierer neuere Algorithmen, um massive Datenmengen zu verarbeiten. Diese Komplexität bedeutet auch, dass viel komplizierte Hardware am Prozess beteiligt sein muss.

Aber der Einfachheit halber ist hier ein Überblick über die Prozesse gegeben.

1. Erfassen der Daten

Der erste Schritt besteht darin, die Daten zu erfassen. Sie können Ihre Datenbibliothek nur erweitern, wenn Sie Daten abrufen können. Verwenden Sie einen ausgefeilten Algorithmus, um die Daten zu finden, die zum Füllen Ihrer Datenbibliothek benötigt werden.

2. Kuration

Das System kuratiert die erfassten Daten und sortiert sie in kleinere Einheiten. Ein Algorithmus ist auch für diesen Prozess verantwortlich. Der Grund für diese Sortierung besteht darin, eine Vereinfachung in der späteren Stufe des Prozesses zu ermöglichen.

3. Indizierung der Daten - Durchsuchbarkeit der Daten

Aufgrund der Geschwindigkeit des Datenflusses organisieren Datenwissenschaftler Datensätze in einer durchsuchbaren Bibliothek. Das System organisiert und indiziert alles. So kann jeder durchschauen und Informationen abrufen - in Echtzeit.

4. Lagerung

Während alle obigen Prozesse ablaufen, speichert das System gleichzeitig Daten. Da es aber immer noch roh und unberührt ist, werden Daten nur vorübergehend gespeichert. Indizierung und Speicherung erfolgen gleichzeitig. Zu jedem Zeitpunkt weiß der Algorithmus in der Steuerung, wo er einen Datensatz finden kann.

5. Analyse der Daten

In dieser Phase wird unter der Haube der Infrastruktur viel getan. Viele Algorithmen laufen, und Computerprozessoren heizen sich auf. Das System prüft die gespeicherten Datensätze und analysiert die Muster.

6. Teilen und Übertragen

Hier macht das System den analysierten Datensatz teilbar und übertragbar. Diese neuen Daten sind auch immer noch bereit, den gesamten Prozess erneut zu durchlaufen.

7. Visualisierung

Die bei der Analyse der Daten entdeckten Muster erzeugen visuelle Beschreibungen unter Verwendung eines Algorithmus. Diese Abbildungen zeigen die Beziehungen zwischen verschiedenen Datensätzen und Datentypen. Es liefert auch Muster und Schlussfolgerungen.

8. Datenschutz

Alle obigen Prozesse sind teuer. Sie sind auch vertraulich und dürfen nicht aus dem betroffenen Unternehmen austreten. Datenschutz ist der letzte Prozess in diesem Konzept.

Erkennen Sie, dass das System zwar den gesamten Prozess serialisiert, dies aber gleichzeitig im realen Leben geschieht. Viele Prozessoren können einen Satz von Operationen verarbeiten, während andere andere Sätze bedienen.

Vorteile von Big Data

Viele Unternehmen investieren groß in diese Technologie. Aus gutem Grund auch. Die Vorteile der Umsetzung dieses Konzepts in die Geschäftsstrategie rechtfertigen die Investition.

  1. Spart Geld : Die Umsetzung des Konzepts hilft Unternehmen dabei, die kosteneffektivsten Geschäftsmethoden zu untersuchen.
  2. Zeitersparnis : Die Entwicklung von einfacheren Methoden durch die Analyse großer Datenmengen über einen Prozess spart Zeit.
  3. Verstehen Sie Ihre Konkurrenz : Durch die Implementierung des Big Data-Konzepts können Unternehmen ihrer Konkurrenz immer einen Schritt voraus sein und ihre Gewinne steigern.
  4. Entwickeln Sie neue und bessere Produkte : Aufgrund der großen Datenmenge sind Ihre Chancen auf eine neue Produktidee hoch.
  5. Verbraucher oder Markt verstehen : Es ist nicht unwahrscheinlich, dass das System das Verbraucherverhalten untersucht und ein Muster entwickelt.

Häufige Fallstricke, die Sie kennen sollten

Ja, Big Data kann dazu beitragen, dass Ihre Arbeit ein Kinderspiel, angenehmer und profitabler wird. Aber es sind nicht nur Rosen ohne Dornen. Benutzer haben einige der unten aufgeführten Fallstricke festgestellt:

  • Dieses Konzept eignet sich nicht für maßgeschneiderte Abfragelösungen.
  • Wenn Sie Ihre gesammelten Daten in nützliche Einsichten umwandeln, kann dies beschwerlich und komplex sein.
  • Datenanalyse kann Sie in die Irre führen.
  • Große Datenmengen erfordern eine schnelle Datenbereitstellung, um mit genauen Aktualisierungen Schritt zu halten. Wenn Ihre Rate der Echtzeitdatenlieferung nicht schnell genug ist, ist Ihre Analyse falsch oder qualitativ minderwertig. Und manchmal sind Daten überhaupt nicht verfügbar.
  • Hohe Gemeinkosten.

Aufwickeln

Big Data ist ein komplexes Thema und erfordert intensive Forschung und vielleicht einige Praxis, um es vollständig zu verstehen. Aber mit diesem Artikel sind Sie auf dem richtigen Weg. Die Vorteile sind weitreichend und der Fortschritt wird sich nicht bald verlangsamen. Wenn Sie ein Unternehmen sind, das innovative Lösungen sucht, sollten Sie JETZT auf diesen Zug aufspringen!