Термин « большие данные^{(Big Data)} » все чаще используется практически везде на планете — онлайн и офлайн. И это касается не только компьютеров. Он подпадает под общий термин « Информационные технологии^{(Information Technology)} », который теперь является частью почти всех других технологий и областей исследований и бизнеса. Большие данные^{(Big Data)} не имеют большого значения. Ажиотаж вокруг этого, безусловно, довольно большой, чтобы сбить вас с толку. В этой статье мы рассмотрим, что такое большие данные^{(Big Data)} . Он также содержит пример того, как NetFlix использовала свои данные, а точнее, большие данные^{(Big Data)} , чтобы лучше удовлетворять потребности своих клиентов.

Что такое большие данные

Данные, лежащие на серверах вашей компании, до вчерашнего дня были просто данными — отсортированными и подшитыми. Внезапно стал популярен сленг Big Data , и теперь данные в вашей компании — это ^{(Big Data)}Big Data . Этот термин охватывает все без исключения данные, которые ваша организация хранила до сих пор. Он включает в себя данные, хранящиеся в облаках, и даже URL^(URLs) -адреса , которые вы добавили в закладки. Возможно, ваша компания не оцифровала все данные. Возможно, вы еще не структурировали все данные. Но тогда все цифровые, бумажные, структурированные и неструктурированные данные вашей компании теперь являются большими данными^{(Big Data)} .

Короче говоря, все данные, независимо от того, классифицированы они или нет, присутствующие на ваших серверах, в совокупности называются БОЛЬШИМИ ДАННЫМИ^{(BIG DATA)} . Все эти данные можно использовать для получения разных результатов с помощью разных видов анализа. Не обязательно, чтобы все анализы использовали все данные. В другом анализе используются разные части БОЛЬШИХ ДАННЫХ^{(BIG DATA)} для получения необходимых результатов и прогнозов.

Большие данные^{(Big Data)} — это, по сути, данные, которые вы анализируете для получения результатов, которые можно использовать для прогнозов и других целей. При использовании термина « большие данные » ваша компания или организация вдруг начинает работать с ^{(Big Data)}информационными^{(Information)} технологиями высшего уровня для получения различных типов результатов с использованием одних и тех же данных, которые вы намеренно или непреднамеренно хранили в течение многих лет.

Насколько велики большие данные

По сути, все объединенные данные представляют собой большие данные^{(Big Data)} , но многие исследователи согласны с тем, что большими данными^{(Big Data –)} как таковыми нельзя манипулировать с помощью обычных электронных таблиц и обычных инструментов управления базами данных. Им нужны специальные инструменты анализа, такие как Hadoop (мы изучим это в отдельном посте), чтобы все данные можно было проанализировать за один раз (может включать итерации анализа).

Вопреки вышесказанному, хотя я и не являюсь экспертом в этом вопросе, я бы сказал, что данные любой организации — большой или маленькой, организованной или неорганизованной — являются большими данными для этой организации, и что организация может выбирать свои собственные инструменты для анализа данных. данные.^{(Contrary to the above, though I am not an expert on the subject, I would say that data with any organization – big or small, organized or unorganized – is Big Data for that organization and that the organization may choose its own tools to analyze the data.)}

Обычно для анализа данных люди создают разные наборы данных на основе одного или нескольких общих полей, чтобы упростить анализ. В случае с большими данными^{(Big Data)} нет необходимости создавать подмножества для их анализа. Теперь у нас есть инструменты, которые могут анализировать данные независимо от того, насколько они огромны. Вероятно, эти инструменты сами классифицируют данные, даже когда они их анализируют.

Считаю важным упомянуть два предложения из книги «Большие данные» Джимми Гутермана^{(Jimmy Guterman)} :

“Big Data: when the size and performance requirements for data management become significant design and decision factors for implementing a data management and analysis system.”

-И-

“For some organizations, facing hundreds of gigabytes of data for the first time may trigger a need to reconsider data management options. For others, it may take tens or hundreds of terabytes before data size becomes a significant consideration.”

Итак, вы видите, что и объем, и анализ являются важной частью больших данных^{(Big Data)} .

Читать^(Read) : Что такое интеллектуальный анализ данных?^{(What is Data Mining?)}

Концепции больших данных

Это еще один момент, с которым большинство людей не согласны. Некоторые эксперты говорят, что концепции больших данных^{(Big Data Concepts)} состоят из трех частей:

1. Объем
2. Скорость
3. Разнообразие

Некоторые другие добавляют к концепции еще несколько V:

1. Визуализация
2. Правдивость (Надежность)
3. Изменчивость и
4. Ценность

Я расскажу о концепциях больших данных^{(Big Data)} в отдельной статье, так как этот пост уже становится большим. На мой взгляд, первых трех букв достаточно, чтобы объяснить концепцию больших данных^{(Big Data)} .

Пример больших данных — как NetFlix^{(Big Data Example – How NetFlix)} использовал их для решения своих проблем

Ближе к 2008 году в NetFlix произошел сбой,^(NetFlix) из-за которого многие клиенты остались в неведении. Хотя некоторые все еще могли получить доступ к потоковым сервисам, большинство из них не могли. Некоторым клиентам удалось получить арендованные DVD^(DVDs) -диски, тогда как другим не удалось. В сообщении в блоге Wall Street Journal говорится , что Netflix только что начал потоковую передачу по запросу.

Отключение заставило руководство задуматься о возможных проблемах в будущем и, следовательно,; он обратился к большим данным^{(Big Data)} . Он проанализировал области с высоким трафиком, уязвимые точки, пропускную способность сети и т. Д., Используя эти данные, и работал над этим, чтобы сократить время простоя, если в будущем возникнет проблема, когда она станет глобальной. Вот ссылка^{(the link)} на блог Wall Street Journal^{(Wall Street Journal Blog)} , если вы хотите ознакомиться с примерами больших данных^{(Big Data)} .

Вышеизложенное резюмирует, что такое большие данные на языке непрофессионала. Вы можете назвать это очень простым введением. Я планирую написать еще несколько статей о сопутствующих факторах, таких как « Концепции^(Concepts) », « Анализ»^(Analysis) , « Инструменты^(Tools) » и «Использование больших данных^{(uses of Big Data)} », « Большие данные 3 V» и т. д . Между тем, если вы хотите что-то добавить к вышесказанному, прокомментируйте и поделитесь. с нами.

Читать дальше^{(Read next)} : Что такое веб-скрейпинг^{(Web Scraping)} ?

What is Big Data - A Simple Explanation with Example

The term Big Data is being increasingly used almost everywhere on the planet – online and offline. And it is not related to computers only. It comes under a blanket term called Information Technology, which is now part of almost all other technologies and fields of studies and businesses. Big Data is not a big deal. The hype surrounding it is a sure pretty big deal to confuse you. This article takes a look at what is Big Data. It also contains an example of how NetFlix used its data, or rather, Big Data, to better serve its clients’ needs.

What is Big Data

The data lying in the servers of your company was just data until yesterday – sorted and filed. Suddenly, the slang Big Data got popular, and now the data in your company is Big Data. The term covers each and every piece of data your organization has stored until now. It includes data stored in clouds and even the URLs that you bookmarked. Your company might not have digitized all the data. You may not have structured all the data already. But then, all the digital, papers, structured and non-structured data with your company is now Big Data.

In short, all the data – whether or not categorized – present in your servers are collectively called BIG DATA. All this data can be used to get different results using different types of analysis. It is not necessary that all analyses use all the data. The different analysis uses different parts of the BIG DATA to produce the results and predictions necessary.

Big Data is essentially the data that you analyze for results that you can use for predictions and other uses. When using the term Big Data, suddenly your company or organization is working with top-level Information technology to deduce different types of results using the same data that you stored intentionally or unintentionally over the years.

How big is Big Data

Essentially, all the data combined is Big Data, but many researchers agree that Big Data – as such – cannot be manipulated using normal spreadsheets and regular tools of database management. They need special analysis tools like Hadoop (we’ll study this in a separate post) so that all the data can be analyzed at one go (may include iterations of analysis).

Contrary to the above, though I am not an expert on the subject, I would say that data with any organization – big or small, organized or unorganized – is Big Data for that organization and that the organization may choose its own tools to analyze the data.

Normally, for analyzing data, people used to create different data sets based on one or more common fields so that analysis becomes easy. In the case of Big Data, there is no need to create subsets for analyzing it. We now have tools that can analyze data irrespective of how huge it is. Probably, these tools themselves categorize the data even as they are analyzing it.

I find it important to mention two sentences from the book “Big Data” by Jimmy Guterman:

“Big Data: when the size and performance requirements for data management become significant design and decision factors for implementing a data management and analysis system.”

-And-

“For some organizations, facing hundreds of gigabytes of data for the first time may trigger a need to reconsider data management options. For others, it may take tens or hundreds of terabytes before data size becomes a significant consideration.”

So you see that both volume and analysis are an important part of Big Data.

Read: What is Data Mining?

Big Data Concepts

This is another point where most people don’t agree. Some experts say that the Big Data Concepts are three V’s:

1. Volume
2. Velocity
3. Variety

Some others add few more V’s to the concept:

1. Visualization
2. Veracity (Reliability)
3. Variability and
4. Value

I will cover concepts of Big Data in a separate article as this post is already getting big. In my opinion, the first three V’s are enough to explain the concept of Big Data.

Big Data Example – How NetFlix used it to fix its problems

Towards 2008, there was an outage at NetFlix due to which many customers were left in the dark. While some could still access the streaming services, most of them could not. Some customers managed to get their rented DVDs whereas others failed. A blog post on the Wall Street Journal says Netflix had just started on-demand streaming.

The outage made the management think about the possible future problems and hence; it turned to Big Data. It analyzed high traffic areas, susceptible points, and network throughput, etc. using that data and worked on it to lower the downtime if a future problem arises as it went global. Here is the link to the Wall Street Journal Blog, if you wish to check out the examples of Big Data.

The above summarizes what is Big Data in a layman’s language. You can call it a very basic introduction. I plan to write a few more articles on associated factors such as – Concepts, Analysis, Tools, and uses of Big Data, Big Data 3 V’s, etc. Meanwhile, if you would like to add anything to the above, please comment and share with us.

Read next: What is Web Scraping?

Related posts

• Big Data Consumption. Каковы использование Big Data

• Что такое Data Analytics и что он используется для

• В чем разница между Data and Information

• Как установить Drupal с помощью WAMP на Windows

• Best Software & Hardware Bitcoin Wallets для Windows, iOS, Android

• Как Encrypt и добавьте пароли до документов LibreOffice

• Бесплатный Task Management Software для управления совместной работой

• Cyber Monday & Black Friday Sale Советы по магазинам Вы хотите следовать

• Лучшие инструменты для отправки SMS бесплатно с вашего компьютера

• 10 лучших USB LED лампы для ноутбуков

• Best бесплатный Secure Digital Notebook Software & Online Services

• SMS Organizer: SMS Application Powered на Machine Learning

• Fix Partner не подключался к ошибке маршрутизатора в TeamViewer на Windows 10

• Что такое Magnet link и как открыть Magnet link S в браузере

• Online Reputation Management Tips, Tools & Services

• Apps OpenGL не работает на дисплее Miracast wireless в Windows 10

• Лучшие возможности в LibreOffice Calc

• Disqus comment коробка не загружается или показ на веб-сайт

• NASA's Eyes помогает вам исследовать Universe, как Astronauts

• Заблокирован Plex Server and Server Settings? Вот исправление!