Einführung in Big Data
Big Data ist, wie der Name schon sagt, etwas, das mit Daten zusammenhängt, bei denen Big große oder riesige Daten impliziert. Einfach ausgedrückt bezieht sich Big Data auf große Datenmengen (in Bezug auf das Volumen), die mit herkömmlichen Datenverarbeitungsanwendungen nicht effektiv verarbeitet werden können. Je größer die Daten werden, desto komplexer werden sie. Um die gewünschten Daten zu erhalten, sind fortschrittlichere und robustere mathematische und statistische Techniken erforderlich.
Lassen Sie uns hier versuchen, die Einführung in Big Data anhand eines Beispiels zu verstehen: Zurückspulen bis in die 1940er Jahre, keine Computer, keine Handys, kein Internet, kein digitales Leben, also keine Daten, oder? Nun, es gab Daten, aber sie waren nicht digital. Zu dieser Zeit gab es kein Internet-Banking, aber es gab Banken und Banken, die Kunden hatten und von Kunden getätigte Transaktionen, die nicht digital, sondern auf Papier, Buchhaltung und Finanzen aufgezeichnet wurden und alle mit Stift und Papier erledigt wurden.
Mit dem schnellen Vorlauf bis in die 1990er Jahre kam die Technologie auf den Markt, Computer und Mobiltelefone kamen auf den Markt, Gewinn- und Verlustrechnungen und Bilanzen wurden auf Papier erstellt und in Registern gespeichert, in denen Daten von rund 500 Kunden gespeichert waren kann mehr als Tausende von Kundendaten speichern. In der Einführung in Big Data erfahren wir, dass sich Unternehmen mit einem exponentiellen Datenanstieg mit mehr Feuerkraft ausstatten, um Daten effektiver verarbeiten zu können. Jetzt werden an einem einzigen Tag 2, 5 Billionen Bytes (2.500.000 Terabytes) Daten generiert. Das ist riesig, oder? Mit fortschreitender Technologie werden in naher Zukunft fast alle Objekte in unserer Umgebung Daten generieren. Wir verfügen bereits über intelligente Schuhe, intelligente Lichter, intelligente Kissen und andere Geräte, die täglich Daten generieren. Daher ist die Einführung in Big Data eine der wichtigsten Technologien, die bei der Gestaltung der zukünftigen Welt eine wichtige Rolle spielen werden.
Hauptkomponenten von Big Data
Wie wir oben in der Einführung zu Big Data besprochen haben, beschäftigen wir uns jetzt mit den Hauptkomponenten von Big Data.
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Maschinelles Lernen
Es ist die Wissenschaft, Computer dazu zu bringen, Dinge selbst zu lernen. Beim maschinellen Lernen muss ein Computer Algorithmen und statistische Modelle verwenden, um bestimmte Aufgaben ohne ausdrückliche Anweisungen auszuführen. Anwendungen für maschinelles Lernen liefern Ergebnisse, die auf früheren Erfahrungen basieren. Heutzutage gibt es beispielsweise einige mobile Anwendungen, die Ihnen eine Übersicht über Ihre Finanzen und Rechnungen geben, Sie an Ihre Rechnungszahlungen erinnern und Ihnen möglicherweise Vorschläge für Sparpläne machen. Diese Funktionen werden durch Lesen Ihrer E-Mails und Textnachrichten ausgeführt.
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Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
Es ist die Fähigkeit eines Computers, die menschliche Sprache als gesprochen zu verstehen. Das offensichtlichste Beispiel, mit dem sich die Menschen heutzutage identifizieren können, sind Google Home und Amazon Alexa. Beide verwenden NLP und andere Technologien, um uns ein virtuelles Assistentenerlebnis zu bieten. NLP ist überall um uns herum, ohne dass wir es überhaupt bemerken. Wenn Sie eine E-Mail schreiben und dabei Fehler machen, korrigiert sie sich automatisch selbst. Heutzutage werden automatisch Vorschläge zum Vervollständigen der E-Mails gemacht und wir werden automatisch eingeschüchtert, wenn wir versuchen, eine E-Mail ohne den Anhang zu senden, auf den wir im Text der E-Mail verwiesen haben. Dies ist Teil von Natural Language Processing Applications, die im Backend ausgeführt werden.
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Business Intelligence
Business Intelligence (BI) ist eine Methode oder ein Prozess, die / der technologiegetrieben ist, um Erkenntnisse zu gewinnen, indem Daten analysiert und so dargestellt werden, dass Endbenutzer (in der Regel hochrangige Führungskräfte) wie Manager und Unternehmensleiter daraus einige umsetzbare Erkenntnisse gewinnen können Treffen Sie fundierte Geschäftsentscheidungen.
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Cloud Computing
Wenn wir den Namen nennen, sollte es auf Clouds berechnet werden, nun, es ist wahr, nur sprechen wir hier nicht über echte Clouds, Cloud ist hier eine Referenz für das Internet. Daher können wir Cloud Computing als die Bereitstellung von Computerdiensten definieren - Server, Speicher, Datenbanken, Netzwerke, Software, Analysen, Intelligenz und mehr - über das Internet („die Cloud“), um schnellere Innovationen, flexible Ressourcen und Größenvorteile anzubieten .
Merkmale von Big Data
In diesem Thema der Einführung in Big Data zeigen wir Ihnen auch die Merkmale von Big Data.
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Volumen:
Um den Wert von Daten zu bestimmen, muss die Größe berücksichtigt werden, was eine entscheidende Rolle spielt. Um festzustellen, ob ein bestimmter Datentyp in die Kategorie "Einführung in Big Data" fällt oder nicht, hängt das Datenvolumen ab.
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Vielfalt:
Vielfalt bedeutet unterschiedliche Arten von Daten entsprechend ihrer Art (strukturiert und unstrukturiert). Früher waren die einzigen Datenquellen, die von den meisten Anwendungen berücksichtigt wurden, Zeilen und Spalten, die normalerweise in Tabellenkalkulationen und Datenbanken enthalten waren. Aber heutzutage kommen Daten in jeder Form, die wir uns vorstellen können, wie E-Mails, Fotos, Videos, Audio und vieles mehr.
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Geschwindigkeit:
Die Geschwindigkeit, wie der Name schon sagt, gibt die Geschwindigkeit der Datenerzeugung an. Wie schnell Daten aus einer Quelle generiert und wie schnell sie verarbeitet werden können, bestimmt das Potenzial der Daten.
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Variabilität:
Daten können variabel sein, dh sie können inkonsistent sein, nicht im Datenfluss, was die effektive Verarbeitung und Verwaltung von Daten stört oder blockiert.
Anwendungen von Big Data
Big Data-Analysen werden auf folgende Arten verwendet
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Gesundheitsvorsorge:
Wir haben heutzutage tragbare Geräte und Sensoren, die in Echtzeit die Gesundheitserklärung eines Patienten aktualisieren.
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Bildung:
Der Fortschritt eines Schülers kann durch eine ordnungsgemäße Analyse mithilfe von Big-Data-Analysen verfolgt und verbessert werden.
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Wetter:
Wettersensoren und Satelliten, die weltweit eingesetzt werden, erfassen riesige Datenmengen und verwenden diese Daten, um das Wetter und die Umgebungsbedingungen zu überwachen sowie die Wetterbedingungen für die kommenden Tage vorherzusagen oder vorherzusagen.
Vor- und Nachteile von Big Data
Da wir uns jetzt mit der Einführung in Big Data befasst haben, werden wir die Vor- und Nachteile von Big Data wie folgt verstehen :
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Vorteile | Nachteile |
| Bessere Entscheidungsfindung | Datenqualität: Die Datenqualität muss gut sein und für die Durchführung von Big-Data-Analysen ausgelegt sein. |
| Gesteigerte produktivität | Hardwarebedarf: Der Kauf und die Wartung der Big Data-Umgebung erfordern Speicherplatz für die Unterbringung der Daten und die Netzwerkbandbreite für die Übertragung zu und von Analysesystemen. |
| Kosten reduzieren | Cybersicherheitsrisiken: Das Speichern sensibler und großer Datenmengen kann Unternehmen zu einem attraktiveren Ziel für Cyberangreifer machen, die die Daten für Lösegeld oder andere missbräuchliche Zwecke verwenden können. |
| Verbesserter Kundenservice | Probleme bei der Integration in Legacy-Systeme: Viele alte Unternehmen, die schon seit langer Zeit im Geschäft sind, haben Daten in unterschiedlichen Anwendungen und Systemen in unterschiedlichen Architekturen und Umgebungen gespeichert. Dies führt zu Problemen bei der Integration veralteter Datenquellen und beim Verschieben von Daten, was den Zeit- und Kostenaufwand für die Arbeit mit Big Data weiter erhöht. |
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