Мир больших данных

«Никакая сила на земле не может остановить идею, время которой пришло». - Виктор Гюго

Большие данные - одна из таких замечательных идей. В сегодняшнем социально активном мире объем данных растет огромными темпами - 2,5 квинтиллиона байт в день, примерно, этот рост будет только расти в ближайшие годы.
Такие бизнес-гиганты, как Facebook, Google, LinkedIn, Twitter и т. Д., Были одними из первых ассоциаций, чья работа связана с миром больших данных. Было бы неправильно сказать, что в целом это большая проблема «больших данных».

Что такое большие данные?

Большие данные - это не что иное, как множество данных, состоящих из различных данных. Это концепция сбора полезной информации из огромных объемов структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных, которые можно использовать для эффективного принятия решений в бизнес-среде. Эти данные собираются из различных источников с течением времени, и их сложно обрабатывать с помощью традиционных инструментов баз данных.

Зачем нужно обрабатывать большие данные?

У нас могут быть данные без информации, но у нас не может быть информации без данных . С такими объемными данными сложно справиться с ними с помощью методов, которые не только эффективны и удобны для человека, но и своевременно дают желаемые результаты.
Значение больших данных зависит не только от того, сколько информации имеет организация, но и от того, как организация использует собранную информацию. Каждая организация использует информацию в соответствии со своими потребностями; чем лучше организация использует информацию, тем больше у нее шансов на процветание.

Большие данные стали находкой для предприятий и отраслей, особенно в области маркетинга, предварительным условием которого является то, что время от времени узнавайте об меняющихся тенденциях и перспективах экономики. В настоящее время такие фреймворки, как HADOOP, Multiview Clustering, обнаружение выбросов и классификационный анализ, рассматриваются по сравнению с традиционными методами вычисления больших данных.

Сегодня большие данные играют ключевую роль в деловой среде. Мы можем понять это, посмотрев на аспекты, перечисленные ниже,

• Экономия затрат: некоторые инструменты больших данных, такие как Hadoop и Cloud-Based Analytics, передают предприятиям благоприятные с точки зрения затрат обстоятельства, когда необходимо хранить большой объем информации, и эти инструменты дополнительно помогают определить более эффективные методы совместной работы.
• Сокращение времени. Быстрый характер таких инструментов, как Hadoop и аналитика в памяти, несомненно, может распознавать новые источники данных, что помогает организациям мгновенно разбивать информацию и определять наиболее подходящее решение.
• Разберитесь в экономической ситуации: анализ больших данных дает более четкое представление о текущем экономическом сценарии. Например, разбив покупательскую практику клиентов, организация может обнаружить товары, которые продаются больше всего, и доставить товары в соответствии с этим шаблоном. Тем самым он может превзойти своих соперников.

Довольно легко вообразить идею получить доступ к колоссальному количеству данных одним нажатием кнопки. Последовательный анализ этих данных - лучший способ сделать его действительно прибыльным для организаций. Однако с каждой новой тенденцией и технологией возникает ответственность взвесить их за и против. Мы можем удобно констатировать, что большие данные находятся в одной лиге.

Преимущества:

• Ошибки внутри бизнеса известны сразу.
• Более высокая конверсия и дополнительный доход.
• План действий вашей оппозиции виден незамедлительно.
• Вымогательство можно распознать сразу же, как только оно произошло, и принять законные меры для ограничения ущерба.
• Основные моменты, представляющие интерес для больших данных, включают повышенную скорость, емкость и масштабируемость хранилища, а также наличие мер и инструментов для более эффективной работы с данными.

Что касается плюсов, то и минусов, безусловно, следует учитывать. Конфиденциальность - основная забота конечного пользователя. Поэтому защита учетных данных конечного пользователя имеет первостепенное значение. Пользователи должны чувствовать себя в безопасности и быть уверенными в том, что информация, к которой они имеют доступ, не передается какой-либо другой стороне.
Своевременность - это еще одна проблема, с которой большие данные сталкиваются в реальном мире. Чем больше набор данных, тем больше будет время обработки, что в конечном итоге приведет к задержке в процессе принятия решения.

Недостатки:

• Данные собираются из всех возможных источников в течение определенного времени. Собранные данные необработанные, непоследовательные и поэтому подвержены большему количеству шума.
• Безопасность - одна из ключевых проблем, с которой все еще борются большие данные, особенно в социальных сетях.
• Большая часть данных, которые пользователь ищет для целей анализа и интерпретации, скрыта за межсетевыми экранами и частным облаком, к которым можно получить доступ только при наличии технических знаний и опыта для преобразования необработанных данных в релевантную информацию.

Несмотря на то, что они хорошо осведомлены о преимуществах и недостатках больших данных, существуют различные фирмы и предприятия, стремящиеся взять на себя задачу создания значимых данных из этого нервного количества данных. Однако знаний и опыта в отношении будущих инструментов и технологий кажется недостаточно, чтобы удовлетворить потребности конечного пользователя и придать данным какой-то смысл. Вот несколько причин, по которым проекты больших данных терпят неудачу в таком большом масштабе.

Почему большинство проектов больших данных терпят неудачу?

• То, как большие данные воспринимаются массами: большие данные рассматриваются так, как если бы они имели фиксированную отправную точку с фиксированной конечной точкой, тогда как это экскурсия, ведущая к последовательному анализу и изучению данных. Его можно использовать для определения закономерностей для будущих деловых достижений. Однако, чтобы найти решение, вы можете рассматривать процесс как первоочередную задачу и не ожидать от него характерного результата. Большие данные - это постоянное исследование, направленное на получение полезной информации, а не на то, чтобы делать выводы раньше, чем когда-либо. Суть этих данных обнаруживается, когда они помещаются в бизнес-среду, иначе это всего лишь огромный объем данных.
• Отсутствие квалифицированных специалистов по анализу данных. Отсутствие надлежащих исследований в проектах, связанных с большими данными, в основном связано с недоступностью профессиональных и опытных аналитиков данных. Большой опыт, знания, большая адаптируемость и увеличенные временные рамки необходимы для повышения продуктивности работы с большими данными.
• Снижение затрат и недостаток бюджета: новые технологии можно использовать только с помощью соответствующих инструментов и при хорошем оборудовании систем. Иногда компании не готовы вкладывать большие средства в предприятия, которые обеспечивают многообещающую окупаемость инвестиций в долгосрочной перспективе. Жадность заработать миллионы за короткий промежуток времени ограничивает использование надлежащих инструментов и технологий. Это приводит к провалу этих проектов Big Data.
• Отсутствие ясности в мыслях и плохая стратегия: первый и самый важный шаг в решении проблемы должен включать в себя то, что конечный пользователь задаст себе вопрос о том, на каком результате он сосредоточен, и о причине, стоящей за ним. Результат проблемы может быть неопределенным, предлагая широкий спектр возможностей, и может сбить с толку пользователя и отвлечь его от его конечной цели. Поэтому важно составить подробное описание проблемы, чтобы извлечь максимальную пользу из больших данных.

В Интернете насчитывается 800 миллионов веб-сайтов, содержащих данные о больших данных. Большие данные - это следующая огромная вещь после облака. Большие данные сопровождают кучу шансов заключить сделку в сфере здравоохранения, образования, земли и предприятий, но управление огромным объемом информации с использованием традиционных моделей оказывается чрезвычайно проблематичным.

Настало время революции данных:
«Данные - это драгоценность, и они прослужат дольше, чем сами системы». Эта цитата прекрасно отражает истинную сущность больших данных и то, как они являются новым сырьем для различных предприятий и фирм.