Big Data is tegenwoordig het buzzword in de tech-scene. Zoals de cloud, AI en machine learning, is het concept best lastig om uit te leggen.

Geen wonder dat zoveel complottheoretici een velddag hebben. Ze leren nu hun verontrustende versies aan het nieuwsgierige publiek. Ten eerste is er geen verband tussen dit concept en de wereldheerschappij. Je kunt nu rustig rusten.

Wat betekent big data dus?

Het betekent een enorme hoeveelheid gegevens . Maar daar stopt het niet. Het omvat ook het bestuderen van deze enorme hoeveelheid gegevens met als doel er een patroon in te ontdekken. Het is een kosteneffectieve en gecompliceerde manier om informatie te verwerken om nuttige inzichten te vinden.

Hoeveel gegevens worden er vandaag opgeslagen?

Vandaag is de geschatte hoeveelheid gegevens online ongeveer 2.7 zettabytes. Om dingen in perspectief te plaatsen, één Zettabyte is gelijk aan één miljard terabytes!

De trend vertraagt ​​niet. Studies tonen aan dat Facebook-servers dagelijks 500 terabytes ontvangen. Ook sturen we dagelijks ongeveer 290 miljard e-mails. We verwachten dat we in 2020 44 keer meer gegevens zullen produceren dan in 2009!

De bovenstaande statistieken zijn intrigerend. De hoeveelheid gegevens die we in twee dagen produceren, is gelijk aan het bedrag dat we vanaf het aanbreken van de tijd tot 2003 hebben gegenereerd.

De hoeveelheid gegevens die we vandaag hebben is een direct resultaat van de uitvinding van de computer en internet. De informatie die wordt geüpload naar platforms van sociale media, fora, bedrijven, enz. Maken allemaal deel uit van dit concept.

Kenmerken van Big Data

Big data heeft vijf kenmerken die het gebruik en de filosofie beschrijven:

  1. Volume - Natuurlijk, tenzij de grootte van de gegevens een aanzienlijk bedrag is, kunt u er niet naar verwijzen als big data. Volume is het belangrijkste kenmerk van het concept.
  2. Verscheidenheid - Dit kenmerk gaat in op de aard en het type gegevenscomputers dat wordt geanalyseerd.
  3. Velocity - Big data is altijd beschikbaar in real time, wat betekent dat zelfs tijdens het analyseren van substantiële datasets, je nog steeds toegang hebt tot de data.
  4. Variabiliteit - De consistentie van de gegevenssets bepaalt de mate waarin de gegevens in overeenstemming zijn met dit concept.
  5. Veracity - Veracity is de kwaliteit van de gegevens die voor analyse worden gebruikt. Alleen kwaliteitsgegevens kunnen kwaliteitsinferenties en -patronen produceren. Anders is het een verspilling van tijd.

Big data bestuderen

Het analyseren van dergelijke grote hoeveelheden gegevens is erg ingewikkeld. Elke dag schrijven programmeurs nieuwere algoritmen om enorme gegevenssets te verwerken. Dit niveau van complexiteit betekent ook dat veel ingewikkelde hardware moet deelnemen aan het proces.

Maar omwille van de eenvoud, hier volgt een op een hoog niveau overzicht van de betrokken processen.

1. Vastleggen van de gegevens

De eerste stap is om de gegevens vast te leggen. Je kunt alleen je gegevensbibliotheek laten groeien als je middelen hebt om gegevens te verzamelen. Gebruik een geavanceerd algoritme om de gegevens te vinden die nodig zijn om uw gegevensbibliotheek te vullen.

2. Curatie

Het systeem beheert de vastgelegde gegevens en sorteert ze in kleinere eenheden. Een algoritme is ook verantwoordelijk voor dit proces. De reden voor dit sorteren is om vereenvoudiging toe te staan ​​in de latere fase van het proces.

3. Indexering van de gegevens - Gegevens doorzoekbaar maken

Vanwege de snelheid van de gegevensstroom, organiseren data scientists datasets in een doorzoekbare bibliotheek. Het systeem organiseert en indexeert alles. Op die manier kan iedereen er doorheen kijken en informatie ophalen - in real time.

4. Opslag

Terwijl alle bovenstaande processen aan de gang zijn, slaat het systeem tegelijkertijd gegevens op. Maar omdat het nog steeds rauw en onaangeroerd is, worden gegevens slechts tijdelijk opgeslagen. Indexering en opslag gebeuren gelijktijdig. Dus op elk moment weet het algoritme in controle waar een dataset te vinden is.

5. Analyse van de gegevens

In deze fase zijn er veel dingen gaande onder de motorkap van de infrastructuur. Er zijn veel algoritmen actief en computerprocessors worden opgewarmd. Het systeem onderzoekt de opgeslagen gegevenssets en analyseert de patronen.

6. Delen en overbrengen

Hier maakt het systeem de geanalyseerde dataset deelbaar en overdraagbaar. Deze nieuwe gegevens die worden gegenereerd, zijn ook nog steeds bereid om het hele proces opnieuw te doorlopen.

7. Visualisatie

De patronen ontdekt in de analyse van de gegevens creëren visuele beschrijvingen met behulp van een algoritme. Deze illustraties tonen de relaties tussen verschillende datasets en gegevenstypen. Het biedt ook patronen en gevolgtrekkingen.

8. Informatieprivacy

Alle bovenstaande processen zijn duur. Ze zijn ook vertrouwelijk en mogen niet uit het betreffende bedrijf lekken. Informatieprivacy is het laatste proces in dit concept.

Realiseer je dat terwijl het systeem het hele proces serialiseert, het tegelijkertijd in het echte leven gebeurt. Veel processors hanteren mogelijk één set bewerkingen, terwijl andere zich bezighouden met andere sets.

Voordelen van Big Data

Veel bedrijven investeren veel in deze technologie. Om een ​​goede reden ook. De voordelen van het implementeren van dit concept in de bedrijfsstrategie rechtvaardigen de investering.

  1. Bespaart geld : de implementatie van het concept helpt bedrijven bij het bestuderen van de meest kosteneffectieve manieren om zaken te doen.
  2. Bespaart tijd : eenvoudigere methoden ontwikkelen door het analyseren van grote hoeveelheden gegevens over een proces bespaart u tijd.
  3. Begrijp uw concurrentie : de implementatie van het big data-concept helpt bedrijven om hun concurrentie voor te blijven en hun winst te vergroten.
  4. Ontwikkel nieuwe en betere producten : vanwege het grote aantal gegevens dat wordt onderzocht, zijn uw kansen op een nieuw productidee groot.
  5. Begrijp de consument of markt : het is niet onwaarschijnlijk dat het systeem het gedrag van consumenten bestudeert en een patroon ontwikkelt.

Veelvoorkomende valkuilen die u moet weten

Ja, Big Data kan u helpen om uw werk een fluitje van een cent te maken, aangenamer en winstgevender te maken. Maar het zijn niet allemaal rozen zonder doornen. Gebruikers zijn enkele van de valkuilen tegengekomen die hieronder worden vermeld:

  • Dit concept leent zich niet voor op maat gemaakte queryoplossingen.
  • Het omzetten van uw verzamelde gegevens in nuttige inzichten kan lastig en ingewikkeld zijn.
  • Gegevensanalyse kan u misleiden.
  • Big data vereist een snelle levering van gegevens om op de hoogte te blijven van nauwkeurige updates. Als uw snelheid van real-time gegevensaflevering niet snel genoeg is, is uw analyse onjuist of inferieur qua kwaliteit. En soms zijn gegevens helemaal niet beschikbaar.
  • Hoge overheadkosten.

Afsluiten

Big Data is een complex onderwerp en zal intensief onderzoek en misschien een aantal praktische oefeningen nodig hebben om het volledig te begrijpen. Maar met dit artikel bent u op de goede weg. De voordelen zijn verreikend en de vooruitgang vertraagt ​​niet snel. Als je een bedrijf bent dat op zoek is naar innovatieve oplossingen, wil je NU NU op deze bandwagon springen!