Какво е Big Data (големи данни)?

03.08.2022 2 113 0

Модерният начин на живот ни доведе до цифрова революция. Почти не пишем вече на лист хартия. По-скоро го правим на нашите мобилни телефони или компютри и го споделяме с множество хора, които също могат да добавят информация.

Ние не просто се наслаждаваме на ваканциите си, ние създаваме часове видео клипове и хиляди снимки и използваме социални мрежи и препоръки от интернет.

По време на работа правим срещи в календара и работим с хора от цял свят.

Нашите устройства правят GPS проследяване, интернет проследяване чрез бисквитки и много други.

Създаваме толкова много информация, че става все по-трудно да я осмислим. Някои казват, че 95% от данните се губят, защото не можем да ги разберем. Това е мястото, където идва Big Data (големите данни), за да организира по-добре всички сигнали, които се създават по света, и да въведе ред.

Но преди да преминем към Big Data, знаете ли какво представляват данните?

Какво представляват данните?

Просто казано, данните са фактическа информация (статистическа информация, числа, получени чрез измервания и т.н.), която хората могат да използват, за да разберат, обсъдят и направят различни изчисления. Данните обикновено имат количество, качество, те са факти, статистика или са свързани с измерване.

Когато говорим за компютърни данни, те са символи, знаци на количества с определено значение, въз основа на което се извършват различни компютърни операции. Компютърните данни могат да бъдат съхранявани по различни начини. Освен това те могат да се предават по кабел или безжично, чрез магнитни, оптични или други механични носители.

Видове данни

Има 3 вида данни, които специалистите по данни дефинират: структурирани, неструктурирани и полуструктурирани.

Структурирани данни

Структурираните данни са добре организирани и елементите им са подредени по начин, който позволява да се използват лесно за ефективен анализ. Обикновено структурираните данни имат формата на база данни с елементи, които следват определена логика в таблица с редове и колони.
В IT света структурираните данни често се записват в SQL бази данни, които използват SQL – Structured Query Language.

Такива данни могат да се създават както от хора, така и от машини.

За да разберете по-добре структурните данни, спомнете си най-новия файл на Excel, който сте използвали. Той е пълен с данни, които са разделени на множество колони и редове. Данните са добре организирани и са лесни за използване. Знаете как да добавяте нови данни и как да извършвате анализи с тях. Това са структурирани данни.

Неструктурирани данни

Това е най-големият процент данни в света – цялата информация, която не може лесно да се организира в колони и редове и да се съхранява в бази данни. Не е лесна за търсене. Освен това е по-трудно да се запази и управлява. Ако данните не могат да се организират лесно, то това значително влошава степента им на полезност.

Имате нужда от специални инструменти като AI (изкуствен интелект), за да структурирате и използвате данните.

Полуструктурирани данни

Полуструктурираните данни имат някои сходни характеристики както със структурираните, така и с неструктурираните данни. Този тип данни се характеризират с известна последователност и логика в подредбата си, но все пак не се поддават на типична структура като база данни. При тях имате някои параметри, които можете да използвате, за да ги организирате, но не всички налични данни се подчиняват на едни и същи критерии и това ги прави трудни за организиране.

За да разберете по-добре полуструктурираните данни, представете си вашите имейли. Те могат да имат всякакви различни данни от клиенти, колеги, доставчици и т.н. Но много от имейлите са прости текстове, които машината не може да разбере и подреди. И ако имате хиляди имейли, вие също не можете да го направите. В крайна сметка имате голяма купчина данни, която не е 100% полезна, както би могла да бъде, ако е добре разбрана и организирана.

Определение за Big Data (Големи данни)

Big Data (Големите данни) са набори от информация, много големи, сложни и разнообразни. Тези данни могат да идват от много различни източници и да са в различни формати. Това е извън обсега на традиционните методи и софтуер за събиране, обработка и използване на данните. Когато говорим за Big Data, има много предизвикателства. Тъй като идва от толкова много различни източници, улавянето на тази информация може да е трудно. След това трябва да съхраните всички тези данни в различни хранилища, които да са достъпни за по-нататъшна употреба.

Съхранените данни ще бъдат анализирани, за да можете да се възползвате от тях.

Важно е данните да могат да се търсят, така че анализаторите да могат да намерят правилния тип данни, от които се нуждаят.

Не само, че специалистите по данни трябва да могат да намерят информацията, но също така се нуждаят от метод за актуализиране на информацията, но и за модифициране ѝ, ако е необходимо. Също трябва да върши работа за визуализация на данните, така че и други хора да могат да я ползват.

Много е важно да можете да прехвърляте и споделяте тези данни, така че данните да могат да се използват на различни места.

Как работи анализът на Big Data (големи данни)?

Не можете просто да получите Big Data и магически да ги използвате. Анализът на големи данни има 4 основни стъпки: събиране, обработка, почистване на и анализ.

• Събиране на данните. Данните идват от различни източници – сензори, устройства и т.н., както и в различни формат – структурирани, неструктурирани и полуструктурирани. Те трябва да се съхраняват в хранилище на данни. Там ще чакат да бъдат обработени.

• Обработка на данните. Най-скоро получените данни трябва да преминат филтър. Те се проверяват, определени неща се премахват, сортират се по правилата за подреждане и т.н. Това помага с по-нататъшните стъпки, защото осигурява повече полезни, организирани данни.

• Пречистване на данни. След филтрирането на данни в предишната стъпка, идва ред на пречистването им. Данните се проверяват за наличие на конфликтна информация и излишъците и невалидните данни се отхвърлят. Това гарантира по-малко грешки в данните и по-високо качество на анализите с тях.

• Анализиране на данните. След всички тези стъпки сега данните са добре организирани и готови за анализ. С различни инструменти и техники за анализ на големи данни като AI, машинно обучение (ML), статистически анализ, прогнозен анализ и други данните ще се използват за показване на модели и разбиране на поведението.

Историята на Big Data

Количеството данни, което бизнесът използва, расте постепенно от години. Хората започнаха да се затрудняват с разбирането и обработката им. Например Бюрото за преброяване на населението на САЩ изчислява, че информацията, която е събрана през 1880 г., ще бъде обработена до 1888 г.

Неговите данни от 1890 г. имат подобна проекция и са обработени 10 години по-късно през 1900 г. Няма да се връщаме толкова назад, въпреки че историята на данните е очарователна, но не е фокусът на тази статия.

Доближавайки се до съвременните дни, терминът Big Data е използван през 90-те години от Джон Р. Маши. Той е компютърен учен от Пенсилванския държавен университет, който се фокусира най-вече върху RISC дизайна и във връзка с работата си той започна да използва термина „Big Data“.
Терминът се появява отново през 2005 г. благодарение на Роджър Магулас. Директорът на O’Reilly Media е друг, който се смята за баща на Big Data. Той публикува „Какво е Web 2.0?“ през 2005 г. и използва Big Data (големи данни).

И отново през последното десетилетие терминът е използван от много учени, така че сега е широко популярен.

Характеристики на Big Data

Първоначално Big Data се свързваше само с 3 понятия: количество, разнообразие и скорост. За да го направят по-лесен за използване, специалистите по данни добавиха друга концепция, наречена достоверност. Трябва да разберем всяка от тези 4 концепции, за да можем да разберем правилно Big Data. Ако искаме да влезем в детайли, можем да добавим още повече понятия, но тези 4 – количество, разнообразие, скорост и достоверност, са най-важните характеристики на Big Data.

Количество (обем данни)

Количеството – колко данни има. Големите данни трябва да работят с различна входна информация като данни от интернет, сензори, данни от социални мрежи и други, и да я преобразуват в полезна информация. Като обем това може да нарасне от няколко терабайта до безброй петабайта. Обемът вероятно е най-отличителната характеристика на Big Data, а величините са огромни.

Скорост

В днешния свят информацията трябва да се получава и обработва възможно най-бързо. Много продукти като здравни или проследяващи устройства разчитат на изчисления в реално време. С огромния приток на информация бавната обработка може да направи данните безполезни. Скоростта се отнася до скоростта на получаване на всички данни за обработка. Наистина е важно сървърите, които използвате за обработка на големи данни, да могат да се справят със скоростта им. Ако получите твърде много данни и не можете да ги обработите навреме, ги пропилявате.

Разнообразие

Big Data анализира информация от различни източници. Част от информацията е сурова, а друга част е структурирана. Big Data трябва да съхранява, организира и използва всички видове данни. Представете си Мeta (Facebook) за секунда. Те събират данни от своите приложения на множество платформи, също така имат информация, идваща от бисквитки, смарт устройства, сензори, изображения, видеоклипове и т.н. Разнообразието от данни, които събират, е безкрайно. Големите данни, които създават, трябва да бъдат добре организирани в профили, които да могат да използват за уеб реклами, промоции и други цели.

Достоверност

Достоверността е характеристика, която се отнася до качеството на данните. Можете да имате много информация, но ако тя не е полезна, няма смисъл от нея. Имате нужда от висококачествени организирани данни. Ако не се фокусирате върху качеството, можете да загубите много пари и ресурси за данни, които всъщност не допринасят с нищо за вашия бизнес. Това може да е голяма загуба, тъй като изчисленията с големи данни изискват много енергия и струват скъпо.

Други характеристики на Big Data

Други характеристики на Big Data, на които учените по данни обръщат по-малко внимание, са:

• Променливост. Променливостта показва големите разлики между всички входящи данни. Тя може да бъде структурирана или неструктурирана, идваща от различни източници с различна скорост.

• Изчерпателност. Показва дали цялата информация е уловена, или не. Каква част от общо създадените данни се улавят?

• Фини и уникални лексики. Разглежда данните елемент по елемент и се фокусира върху индексирането.

• Релации. Има ли още някаква връзка между събраните данни, която може да бъде полезна за анализ?

• Възможности за редакция. Можете ли лесно да се редактира и променя в бъдеще?

• Мащабируемост. Може ли цялата система да се разшири бързо в бъдеще?

Предимства на големите данни

Можете да използвате информация от външни източници. Социални мрежи като Facebook или Twitter могат да ви помогнат да опознаете по-добре клиентите си. По този начин можете да ги таргетирате по-точно.

Обслужване на клиенти. Големите данни, комбинирани с друга популярна технология – AI (изкуствен интелект), могат да ускорят обслужването на клиентите ви и в крайна сметка да сменят персонала с ботове. На много от въпросите от клиенти ботовете могат да отговорят автоматично и по-бързо от това, което ще постигнат служителите ви. Можете също така да използвате всички данни, които събирате за вашите клиенти, и по-късно да ги използвате, за да ги обслужвате по-качествено. Това може да повиши степента на задържане на клиенти и да направи клиентите ви по-удовлетворени от вашите продукти и услуги и от марката ви като цяло.

По-добро таргетиране. Можете да създадете по-ефективни и персонализирани промоции, ако имате по-добри данни. Идентифицирате модели на поведение между различни сайтове, платформи и устройства. Следвате тенденциите или създавате целеви кампании, за да постигнете своите бизнес цели.

Откривате бързо потенциалните рискове. Big Data може да се използва за откриване на по-бързи и ясни алармиращи сигнали. Поради това, че е в състояние да анализира много сигнали и да комбинира данните, може да се използва като система за предупреждение. Нещо повече – Big Data идентифицира потенциалните рискове по-бързо от всеки човек. Това може значително да облагодетелства вашата компания, като ви даде възможност да неутрализирате заплахите навреме.

Оперативна ефективност и намаляване на разходите. Можете да анализирате данни по-бързо от преди и да откриете по-лесно недостатъците в организациите и системите си. По-късно можете да използвате информацията, за да ги намалите или напълно да ги премахнете. Това например би могло да ви помогне да оптимизирате работата си с доставчици, като намалите разходите за доставка, за поддръжка и много други.

Big Data може да бъде невероятно полезен инструмент за вашия бизнес. Изисква много ресурси (бързи и модерни сървъри – проверете за изгодни оферти тук), но правилното му използване може да донесе редица ползи на вашата компания.

Използвайте Big Data за иновации. Комбинирайки информацията от всички заинтересовани страни (клиенти, доставчици, производители и т.н.), за да получите по-добра картина на вашите процеси и крайните продукти. Използвайки тази информация, вие можете да създадете продукти, които по-добре отговарят на нуждите на вашите клиенти, да използвате най-оптималните материали според доставките и цените и в същото време да увеличите стойността за вашите акционери. Иновациите, базирани на големи данни, са по-бързи и могат да се използват като конкурентно предимство, което много от вашите конкуренти няма да могат да пресъздадат.

Защо трябва да ви е грижа за големите данни?

Големите данни са тук и ще стават все по-популярни в бъдеще. Обемът им нараства, различни данни могат да се събират от всевъзможни източници и за разнообразни бизнес нужди. В днешно време е необходимост да анализираме данните, за да вземаме правилни бизнес решения по-бързо отпреди, както и да разбираме по-добре бизнес процесите в нашата организация.

Вашият коментар

Вашият имейл адрес няма да бъде публикуван.