Introduzione ai big data
I big data, come suggerisce il nome, sono qualcosa in relazione ai dati, dove big implica grandi o grandi. In parole povere, i Big Data si riferiscono a grandi quantità di dati (in termini di volume) che non possono essere digeriti (elaborati) con le tradizionali applicazioni di elaborazione dei dati in modo efficace. Man mano che i dati diventano più grandi, diventa anche più complesso e richiede tecniche matematiche e statistiche più avanzate e robuste per ottenere ciò che vogliamo dai dati.
Qui, proviamo a comprendere l'introduzione ai big data con un esempio, Riavvolgi indietro agli anni '40, niente computer, niente telefoni cellulari, niente internet, niente vita digitale, quindi niente dati, giusto? Bene, c'erano dei dati, ma non erano digitali. Non c'era internet banking a quel tempo ma c'erano banche, e le banche avevano clienti e i clienti effettuavano transazioni che venivano registrate, non digitalmente ma su carta, contabilità e finanza e tutte venivano fatte su carta e penna.
Velocemente fino agli anni '90, la tecnologia entra in gioco, entrano sul mercato computer e telefoni cellulari, conti economici e bilanci che sono stati fatti su carte e archiviati in registri che avevano dati di circa 500 clienti ora venivano fatti su Excel e salvati in unità che può memorizzare più di migliaia di dati dei clienti. Qui, nell'introduzione ai big data, impareremo che, man mano che i dati aumentavano in modo esponenziale, le organizzazioni si sono dotate di più potenza di fuoco per gestire i dati in modo più efficace. Ora, in un solo giorno, vengono generati 2, 5 quintilioni di byte (2.500.000 Terabyte) di dati. È enorme, vero? Con l'avanzamento della tecnologia, nel prossimo futuro, quasi tutti gli oggetti nei nostri dintorni genereranno alcuni dati. Abbiamo già scarpe intelligenti, luci intelligenti, cuscini intelligenti e altri gadget disponibili che generano dati su base giornaliera. Pertanto, Introduzione ai Big Data è una delle tecnologie vitali che giocheranno un ruolo importante nel plasmare il mondo futuro.
Componenti principali di big data
Come abbiamo discusso in precedenza nell'introduzione ai big data che si tratta di big data, ora stiamo andando avanti con i componenti principali dei big data.
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Apprendimento automatico
È la scienza per far sì che i computer imparino le cose da soli. Nell'apprendimento automatico, un computer dovrebbe utilizzare algoritmi e modelli statistici per eseguire attività specifiche senza istruzioni esplicite. Le applicazioni di apprendimento automatico forniscono risultati basati sull'esperienza passata. Ad esempio, in questi giorni ci sono alcune applicazioni mobili che ti daranno un riepilogo delle tue finanze, fatture, ti ricorderanno i pagamenti delle bollette e potrebbero anche darti suggerimenti per andare su alcuni piani di risparmio. Queste funzioni vengono eseguite leggendo le e-mail e i messaggi di testo.
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Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)
È la capacità di un computer di comprendere il linguaggio umano come parlato. Gli esempi più ovvi a cui le persone possono riferirsi in questi giorni sono google home e Amazon Alexa. Entrambi usano la PNL e altre tecnologie per darci un'esperienza di assistente virtuale. La PNL ci circonda senza che nemmeno ce ne accorgiamo. Quando si scrive una mail, pur facendo errori, si corregge automaticamente e in questi giorni fornisce suggerimenti automatici per il completamento delle e-mail e ci intimidisce automaticamente quando proviamo a inviare un'e-mail senza l'allegato a cui abbiamo fatto riferimento nel testo dell'email, questo fa parte delle applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale che sono in esecuzione sul back-end.
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Business Intelligence
La Business Intelligence (BI) è un metodo o un processo guidato dalla tecnologia per ottenere informazioni approfondite analizzando i dati e presentandoli in modo tale che gli utenti finali (di solito dirigenti di alto livello) come manager e dirigenti aziendali possano ottenere alcune informazioni fruibili da esso e prendere decisioni aziendali informate al riguardo.
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Cloud computing
Se prendiamo il nome, dovrebbe essere un calcolo fatto su nuvole, beh, è vero, proprio qui non stiamo parlando di nuvole reali, il cloud qui è un riferimento per Internet. Quindi possiamo definire il cloud computing come la fornitura di servizi di elaborazione (server, archiviazione, database, reti, software, analisi, intelligenza e altro) su Internet ("il cloud") per offrire innovazione più veloce, risorse flessibili ed economie di scala .
Caratteristiche dei big data
In questo argomento di Introduzione ai Big Data, ti mostriamo anche le caratteristiche dei Big Data.
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Volume:
Al fine di determinare il valore in base ai dati, è necessario considerare la dimensione, che svolge un ruolo cruciale. Inoltre, al fine di identificare se un determinato tipo di dati rientra o meno nell'introduzione alla categoria Big Data, dipende dal volume.
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Varietà:
Varietà significa diversi tipi di dati in base alla loro natura (strutturati e non strutturati). In precedenza, le uniche fonti di dati considerate dalla maggior parte delle applicazioni erano in forma di righe e colonne che di solito venivano fornite in fogli di calcolo e database. Ma al giorno d'oggi, i dati arrivano in ogni forma che possiamo immaginare come e-mail, foto, video, audio e molti altri.
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Velocità:
La velocità come suggerisce il nome suggerisce la velocità di generazione dei dati. Da una fonte, la velocità con cui i dati possono essere generati e la velocità con cui possono essere elaborati, determina il potenziale dei dati.
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Variabilità:
I dati possono essere variabili, significa che possono essere incoerenti, non nel flusso, che interferiscono o diventano un blocco nella gestione e nella gestione dei dati in modo efficace.
Applicazioni di Big Data
L'analisi dei Big Data viene utilizzata nei seguenti modi
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Assistenza sanitaria:
Al giorno d'oggi disponiamo di dispositivi e sensori indossabili che forniscono aggiornamenti in tempo reale alla dichiarazione sulla salute di un paziente.
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Formazione scolastica:
I progressi di uno studente possono essere monitorati e migliorati mediante un'analisi adeguata attraverso l'analisi dei big data.
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Tempo metereologico:
I sensori meteorologici e i satelliti, che sono stati distribuiti in tutto il mondo, raccolgono enormi quantità di dati e li utilizzano per monitorare le condizioni meteorologiche e ambientali e anche prevedere o prevedere le condizioni meteorologiche per i prossimi giorni.
Vantaggi e svantaggi dei Big Data
Dato che abbiamo studiato l'introduzione dei big data, ora capiremo i vantaggi e gli svantaggi dei big data :
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vantaggi | svantaggi |
| Migliore processo decisionale | Qualità dei dati: la qualità dei dati deve essere buona e organizzata per procedere con l'analisi dei big data. |
| Produttività incrementata | Esigenze hardware: lo spazio di archiviazione che deve essere lì per ospitare i dati, l'ampiezza di banda della rete per trasferirli da e verso i sistemi di analisi, sono tutti costosi da acquistare e mantenere l'ambiente Big Data. |
| Ridurre i costi | Rischi per la sicurezza informatica: l'archiviazione di grandi quantità di dati sensibili può rendere le aziende un obiettivo più interessante per i cyberattaccanti, che possono utilizzare i dati per riscatto o altri scopi illeciti. |
| Servizio clienti migliorato | Singhiozzo nell'integrazione con i sistemi legacy: molte vecchie aziende che sono in attività da molto tempo hanno archiviato i dati in diverse applicazioni e sistemi in diverse architetture e ambienti. Ciò crea problemi nell'integrazione di origini dati obsolete e nello spostamento di dati, il che aumenta ulteriormente il tempo e le spese per lavorare con i big data. |
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Questa è stata una guida all'introduzione ai Big Data. Qui abbiamo discusso di Introduzione ai Big Data con i principali componenti, caratteristiche, vantaggi e svantaggi dei big data. Puoi anche consultare i seguenti articoli:
- Software di analisi dei Big Data
- Data Scientist vs Big Data
- Lavori di analisi dei Big Data
