Was ist Big Data und warum ist es eine große Sache?

Big Data ist heutzutage das Schlagwort in der Tech-Szene. Wie bei Cloud, KI und maschinellem Lernen ist das Konzept ziemlich schwierig zu erklären.

Kein Wunder, dass so viele Verschwörungstheoretiker einen großen Tag haben. Jetzt bringen sie der neugierigen Öffentlichkeit ihre verstörenden Versionen bei. Zunächst einmal gibt es keine Verbindung zwischen diesem Konzept und der Weltherrschaft. Sie können sich jetzt ruhig ausruhen.

Was also bedeutet Big Data?

Es bedeutet ein riesiges Datenvolumen. Aber es hört hier nicht auf. Es umfasst auch das Studium dieser enormen Datenmenge mit dem Ziel, ein Muster darin zu entdecken. Es ist eine kostengünstige und komplizierte Möglichkeit, Informationen zu verarbeiten, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen.

Wie viele Daten werden heute gespeichert?

Heute ist das geschätzte Volumen von Daten online sind ungefähr 2,7 Zettabytes. Zum Vergleich: Ein Zettabyte entspricht einer Milliarde Terabyte!

Der Trend verlangsamt sich nicht. Studien zeigen, dass Facebook-Server täglich 500 Terabyte empfangen. Außerdem versenden wir täglich etwa 290 Milliarden E-Mails. Wir erwarten, dass wir bis 2020 produzieren werden 44 mal mehr Daten als 2009!

Die oben genannten Statistiken sind faszinierend. Die Datenmenge, die wir in zwei Tagen produzieren, entspricht der Menge, die wir seit Anbeginn der Zeit bis 2003 generiert haben.

Die heutige Datenmenge ist ein direktes Ergebnis der Erfindung des Computers und des Internets. Die auf Social-Media-Plattformen, Foren, Unternehmen usw. hochgeladenen Informationen sind alle Teil dieses Konzepts.

Eigenschaften von Big Data

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

  1. Volumen – Natürlich kann man sie nicht als Big Data bezeichnen, es sei denn, die Datenmenge ist erheblich. Volumen ist das Hauptmerkmal des Konzepts.
  2. Vielfalt – Dieses Attribut befasst sich mit der Art und Art der Daten, die Computer analysieren.
  3. Geschwindigkeit – Big Data ist immer in Echtzeit verfügbar, was bedeutet, dass Sie auch bei der Analyse umfangreicher Datensätze immer noch auf die Daten zugreifen können.
  4. Variabilität – Die Konsistenz der Datensätze bestimmt, inwieweit die Daten diesem Konzept entsprechen.
  5. Richtigkeit – Richtigkeit ist die Qualität der für die Analyse verwendeten Daten. Nur Qualitätsdaten können Qualitätsrückschlüsse und -muster erzeugen. Ansonsten ist es Zeitverschwendung.

Big Data studieren

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Die Analyse solch großer Datenmengen ist sehr kompliziert. Jeden Tag schreiben Programmierer neuere Algorithmen, um riesige Datensätze zu verarbeiten. Diese Komplexität bedeutet auch, dass viel komplizierte Hardware in den Prozess eingebunden werden muss.

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

1. Erfassen der Daten

Der erste Schritt besteht darin, die Daten zu erfassen. Sie können Ihre Datenbibliothek nur erweitern, wenn Sie die Möglichkeit haben, Daten zu erhalten. Verwenden Sie einen ausgeklügelten Algorithmus, um die zum Auffüllen Ihrer Datenbibliothek erforderlichen Daten zu finden.

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2. Kuration

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

3. Daten indizieren – Daten durchsuchbar machen

Aufgrund der Geschwindigkeit des Datenflusses organisieren Data Scientists Datensätze in einer durchsuchbaren Bibliothek. Das System organisiert und indiziert alles. So kann jeder darin blättern und Informationen abrufen – in Echtzeit.

4. Lagerung

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Während alle oben genannten Prozesse ablaufen, speichert das System gleichzeitig Daten. Da sie jedoch noch roh und unberührt sind, werden Daten nur temporär gespeichert. Indizierung und Speicherung erfolgen gleichzeitig. So weiß der Algorithmus, der die Kontrolle hat, jederzeit, wo ein Datensatz zu finden ist.

5. Analyse der Daten

In dieser Phase passieren viele Dinge unter der Haube der Infrastruktur. Viele Algorithmen laufen, und Computerprozessoren heizen sich auf. Das System untersucht die gespeicherten Datensätze und analysiert die Muster.

6. Teilen und Übertragen

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

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7. Visualisierung

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

8. Datenschutz

Alle oben genannten Prozesse sind teuer. Sie sind auch vertraulich und sollten nicht aus dem betreffenden Unternehmen austreten. Der Datenschutz ist der letzte Prozess in diesem Konzept.

Erkennen Sie, dass das System zwar den gesamten Prozess serialisiert, aber im wirklichen Leben alles gleichzeitig passiert. Viele Prozessoren können einen Satz von Operationen handhaben, während andere andere Sätze bedienen.

Vorteile von Big Data

Big-Data-erklärte-Vorteile

Viele Unternehmen investieren viel in diese Technologie. Auch aus gutem Grund. Die Vorteile der Umsetzung dieses Konzepts in die Geschäftsstrategie rechtfertigen die Investition.

  1. Spart Geld: Die Umsetzung des Konzepts hilft Unternehmen, die kosteneffektivsten Wege zu finden, um Geschäfte zu machen.
  2. Spart Zeit: Die Entwicklung einfacherer Methoden durch die Analyse großer Datenmengen über einen Prozess spart Ihnen Zeit.
  3. Verstehen Sie Ihre Konkurrenz: Die Umsetzung des Big-Data-Konzepts hilft Unternehmen, ihrer Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und ihre Gewinne zu steigern.
  4. Entwickeln Sie neue und bessere Produkte: Aufgrund der großen Datenmengen, die untersucht werden, stehen Ihre Chancen auf eine neue Produktidee hoch.
  5. Den Verbraucher oder Markt verstehen: Es ist nicht unwahrscheinlich, dass das System das Verbraucherverhalten untersucht und ein Muster entwickelt.
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Häufige Fallstricke, die Sie kennen sollten

Big-Data-Erklärung-Vor-und-Nachteile

Ja, Big Data kann Ihnen dabei helfen, Ihre Arbeit zum Kinderspiel, angenehmer und profitabler zu machen. Aber es sind nicht alle Rosen ohne Dornen. Benutzer sind auf einige der unten aufgeführten Fallstricke gestoßen:

  • Dieses Konzept eignet sich nicht für maßgeschneiderte Abfragelösungen.
  • Die Umwandlung Ihrer gesammelten Daten in nützliche Erkenntnisse kann mühsam und komplex sein.
  • Die Datenanalyse kann Sie irreführen.
  • Big Data erfordert eine schnelle Datenbereitstellung, um mit genauen Updates Schritt zu halten. Wenn Ihre Echtzeit-Datenbereitstellung nicht schnell genug ist, ist Ihre Analyse falsch oder qualitativ minderwertig. Und manchmal sind Daten überhaupt nicht verfügbar.
  • Hohe Gemeinkosten.

Einpacken

Big Data ist ein komplexes Thema und erfordert intensive Forschung und möglicherweise einige praktische Übungen, um es vollständig zu verstehen. Aber mit diesem Artikel sind Sie auf dem richtigen Weg. Die Vorteile sind weitreichend, und der Fortschritt lässt nicht so schnell nach. Wenn Sie ein Unternehmen sind, das innovative Lösungen sucht, sollten Sie JETZT auf diesen Zug aufspringen!

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