Мир больших данных

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

Большие данные — одна из таких замечательных идей. В современном социально активном мире данные растут огромными темпами, равными 2,5 квинтиллионам байтов в день, что примерно увеличится в ближайшие годы.

Бизнес-гиганты, такие как Facebook, Google, LinkedIn, Twitter и т. Д., Были среди первых нескольких ассоциаций, чья работа вращалась вокруг мира 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 разнообразных данных. Это концепция сбора полезной информации о таких объемных объемах 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 обременительны для управления традиционными инструментами базы данных.

Почему необходимо обрабатывать большие данные?

Мы можем иметь данные без информации, но мы не можем иметь информацию без данных . С такими объемными данными возникает сложность управления ими с помощью методов, которые не только эффективны и удобны для человека, но и своевременно доставляют желаемые результаты.

Значимость больших данных зависит не только от объема информации, которую имеет организация, но и от того, как организация использует собранную информацию. Каждая организация использует информацию в соответствии со своими потребностями; чем опытнее организация использует информацию, тем более перспективны шансы на ее процветание.

Большие данные были находкой для предприятий и отраслей, особенно в области маркетинга, чьим условием является то, чтобы время от времени получать информацию об изменяющихся тенденциях и перспективах в экономике. В настоящее время такие среды, как HADOOP, Multiview Clustering, обнаружение выбросов и классификационный анализ, рассматриваются в дополнение к традиционным методам вычисления больших данных.

Большие данные сегодня играют ключевую роль в деловой среде. Мы можем понять это, взглянув на перечисленные ниже аспекты,

• Экономия средств: некоторые инструменты больших данных, такие как Hadoop и Cloud-Based Analytics, сообщают предприятиям о благоприятных условиях, когда необходимо отложить много информации, и эти инструменты дополнительно помогают выделить более эффективные методы совместной работы.
• Сокращение времени: быстрая природа таких инструментов, как Hadoop и аналитика в памяти, несомненно, может распознавать новые источники данных, которые помогают организациям мгновенно разбивать информацию и определять наиболее подходящее решение.
• Понимать экономические ситуации: анализ больших данных дает более четкую картину текущего экономического сценария. Например, нарушая практику покупок клиентов, организация может обнаружить товары, которые продаются больше всего, и доставить товары согласно этой схеме. Этим он может простираться за пределы своих конкурентов.

Довольно легко представить себе идею иметь доступ к колоссальному количеству данных одним нажатием кнопки. Последовательный анализ этих данных — лучший способ сделать их прибыльными для организаций. Однако с каждой новой тенденцией и технологией возникает необходимость взвесить их плюсы и минусы. Мы можем удобно выдвинуть тот факт, что Большие Данные находятся в одной лиге.

Преимущества:

• Ошибки внутри бизнеса известны сразу.
• Более высокий коэффициент конверсии и дополнительный доход.
• План действий вашей оппозиции виден в кратчайшие сроки.
• Вымогательство может быть признано в тот момент, когда оно происходит, и могут быть приняты законные меры для ограничения вреда.
• Основные интересы Big Data включают увеличение скорости, емкости и масштабируемости хранилища, а также наличие мер и инструментов для более эффективного обращения с данными.

С плюсами минусы непременно последуют. Конфиденциальность является основной заботой конечного пользователя. Следовательно, защита учетных данных конечного пользователя имеет первостепенное значение. Пользователи должны чувствовать себя в безопасности и быть уверенными, что информация, к которой они получают доступ, не будет передана какой-либо другой стороне.

Своевременность — еще одна проблема, с которой Большие Данные сталкиваются в реальном мире. Чем больше наборы данных, тем дольше будет время обработки, что в конечном итоге приведет к задержке в процессе принятия решений.

Недостатки:

• Данные собираются из любого возможного источника в течение определенного периода времени. Собранные данные являются необработанными, противоречивыми и поэтому подвергаются большему шуму.
• Безопасность — это одна из ключевых проблем, с которыми Big Data все еще борется, особенно в сфере социальных сетей.
• Большая часть данных, которые пользователь ищет в целях анализа и интерпретации, скрыта за брандмауэрами и частным облаком, доступ к которым возможен только при наличии технических знаний и опыта для превращения необработанных данных в релевантную информацию.

Несмотря на то, что у нас есть строгие знания о преимуществах и недостатках Больших Данных, существуют различные фирмы и предприятия, заинтересованные в создании значимых данных из этого огромного количества данных. Тем не менее, знания и опыт в отношении будущих инструментов и технологий кажутся недостаточными для удовлетворения потребностей конечного пользователя, чтобы придать данным какое-то значение. Вот несколько причин, почему проекты больших данных терпят неудачу в таком большом масштабе.

Почему большинство проектов Big Data терпят неудачу?

• То, как большие данные воспринимаются массами: большие данные обрабатываются так, как если бы они имели фиксированную начальную точку с фиксированной конечной точкой, тогда как это экскурсия, ведущая к последовательному анализу и проверке данных. Его можно использовать для определения закономерностей будущих деловых достижений. Однако, чтобы найти решение, вы можете взять процесс в качестве основной задачи и не ожидать ожидаемого результата от него. «Большие данные» — это постоянное исследование, направленное на повышение полезности, а не на то, чтобы делать выводы раньше, чем когда-либо. Суть этих данных обнаруживается, когда они помещаются в бизнес-среду, иначе это только огромный показатель данных.
• Нехватка квалифицированных специалистов по обработке данных. Отсутствие соответствующих исследований на предприятиях, связанных с большими данными, объясняется главным образом недоступностью профессиональных и опытных аналитиков данных. Для повышения производительности работы с большими данными требуется большой опыт, знания, большая адаптивность и увеличенные временные рамки.
• Снижение затрат и отсутствие бюджета: новые технологии могут быть использованы только с помощью соответствующих инструментов и когда системы хорошо оснащены. Иногда предприятия не хотят вкладывать большие средства в предприятия, которые обеспечивают многообещающую рентабельность инвестиций, но в долгосрочной перспективе. Жадность создания миллиардов за короткий промежуток времени ограничивает использование надлежащих инструментов и технологий. Это приводит к провалу этих проектов больших данных.
• Отсутствие ясности мышления и плохой стратегии . Первый и главный шаг решения проблемы должен включать в себя то, что конечный пользователь задается вопросом о том, на какой результат он фокусируется и какова причина этого. Исход проблемы может быть расплывчатым, предлагая широкий спектр возможностей, и может запутать пользователя и отвлечь его от конечной цели. Поэтому важно составить подробное изложение проблемы, чтобы получить максимальную выгоду от больших данных.

В Интернете 800 миллионов веб-сайтов, предоставляющих данные о больших данных. Большие данные — следующая огромная вещь после Облака. Большие данные сопровождают тонну шансов торговаться в здравоохранении, образовании, земле и предприятиях, но управлять информацией, имеющей огромный объем, используя традиционные модели, оказывается чрезвычайно проблематичным.

Сейчас время революции данных:

«Данные — драгоценная вещь, и они будут работать дольше, чем сами системы». Эта цитата прекрасно отражает истинную сущность Больших Данных и то, как они являются новым сырьем для различных предприятий и фирм.