Ce este Big Data? Care sunt cele 5 V-uri? Tehnologii, progrese și statistici

Promisiunea de Datele mari este că companiile vor avea la dispoziție mult mai multă inteligență pentru a lua decizii și predicții precise cu privire la modul în care funcționează afacerea lor. Big Data nu numai că oferă informațiile necesare pentru analizarea și îmbunătățirea rezultatelor afacerii, dar oferă și combustibilul necesar pentru AI algoritmi pentru a învăța și a face predicții sau decizii. La rândul său, ML poate ajuta la înțelegerea unor seturi de date complexe, diverse și la scară largă, care sunt dificil de procesat și analizat folosind metode tradiționale.

Ce este Big Data?

Big Data este un termen folosit pentru a descrie colectarea, procesarea și disponibilitatea unor volume uriașe de date în flux în timp real. Companiile combină marketing, vânzări, date despre clienți, date tranzacționale, conversații sociale și chiar date externe, cum ar fi prețurile acțiunilor, vremea și știrile, pentru a identifica modele de corelare și cauzalitate valide statistic pentru a le ajuta să ia decizii mai precise.

Gartner

Big Data este caracterizată de 5 Vs:

1. Volum: Cantități mari de date sunt generate din diverse surse, cum ar fi rețelele sociale, IoT dispozitive și tranzacții comerciale.
2. Viteză: Viteza cu care datele sunt generate, procesate și analizate.
3. Varietate: Diferitele tipuri de date, inclusiv date structurate, semi-structurate și nestructurate, provin din surse diverse.
4. veridicitatea: Calitatea și acuratețea datelor, care pot fi afectate de inconsecvențe, ambiguități sau chiar dezinformare.
5. Valoare: Utilitatea și potențialul de a extrage informații din date care pot conduce la o mai bună luare a deciziilor și inovare.

Statistici Big Data

Iată un rezumat al statisticilor cheie de la Juriul tehnic privind tendințele și predicțiile Big Data:

• Creșterea volumului de date: Până în 2025, sfera globală de date este de așteptat să atingă 175 zettabytes, arătând creșterea exponențială a datelor.
• Creșterea dispozitivelor IoT: Se estimează că numărul de dispozitive IoT va ajunge la 64 de miliarde până în 2025, contribuind și mai mult la creșterea Big Data.
• Creșterea pieței Big Data: Dimensiunea pieței globale Big Data a fost anticipată să crească la 229.4 miliarde USD până în 2025.
• Cererea în creștere pentru oamenii de știință de date: Până în 2026, cererea de oameni de știință în date era estimată să crească cu 16%.
• Adoptarea AI și ML: Până în 2025, s-a estimat că dimensiunea pieței AI va ajunge la 190.61 miliarde de dolari, datorită adoptării tot mai mari a tehnologiilor AI și ML pentru analiza Big Data.
• Soluții de Big Data bazate pe cloud: Se preconiza că cloud computing va reprezenta 94% din volumul total de muncă până în 2021, subliniind importanța tot mai mare a soluțiilor bazate pe cloud pentru stocarea și analiza datelor.
• Industria retail și Big Data: Retailerii care folosesc Big Data erau de așteptat să-și crească marjele de profit cu 60%.
• Utilizarea în creștere a Big Data în domeniul sănătății: S-a estimat că piața de analiză a sănătății va ajunge la 50.5 miliarde de dolari până în 2024.
• Social media și Big Data: Utilizatorii rețelelor sociale generează 4 petabytes de date zilnic, evidențiind impactul rețelelor sociale asupra creșterii Big Data.

Big Data este, de asemenea, Great Band

Nu despre asta vorbim aici, dar ai putea la fel de bine să asculți o melodie grozavă în timp ce citești despre Big Data. Nu includ videoclipul muzical propriu-zis... nu este chiar sigur pentru muncă. PS: Mă întreb dacă au ales numele pe care să-l ia prin valul de popularitate pe care se construia big data.

De ce diferă Big Data?

Pe vremuri... știi... acum câțiva ani, folosim sisteme pentru a extrage, transforma și încărca date (ETL) în depozite de date gigantice care aveau soluții de business intelligence construite peste ele pentru raportare. Periodic, toate sistemele făceau copii de rezervă și combinau datele într-o bază de date în care puteau rula rapoarte și toată lumea putea obține o perspectivă asupra a ceea ce se întâmplă.

Problema era că tehnologia bazei de date pur și simplu nu putea gestiona fluxuri multiple și continue de date. Nu a putut gestiona volumul de date. Nu a putut modifica datele primite în timp real. Și lipseau instrumentele de raportare care nu puteau gestiona altceva decât o interogare relațională din partea de sus. Soluțiile Big Data oferă găzduire în cloud, structuri de date extrem de indexate și optimizate, capabilități automate de arhivare și extracție și interfețe de raportare care au fost concepute pentru a oferi analize mai precise care să permită companiilor să ia decizii mai bune.

Deciziile de afaceri mai bune înseamnă că companiile pot reduce riscul deciziilor lor și pot lua decizii mai bune care reduc costurile și cresc eficiența marketingului și a vânzărilor.

Care sunt beneficiile Big Data?

Informatică trece prin riscurile și oportunitățile asociate valorificării datelor mari în corporații.

• Big Data este la timp - 60% din fiecare zi lucrătoare, lucrătorii cu cunoștințe cheltuiesc încercarea de a găsi și gestiona date.
• Big Data este accesibil - Jumătate dintre directorii superiori declară că accesul la datele corecte este dificil.
• Big Data este holistică – Informațiile sunt în prezent păstrate în siloz în cadrul organizației. Datele de marketing, de exemplu, pot fi găsite în analize web, analize mobile, analize sociale, CRM-uri, instrumente de testare A/B, sisteme de marketing prin e-mail și multe altele... fiecare cu accent pe silozul său.
• Big Data este demn de încredere - 29% dintre companii măsoară costul monetar al unei calități slabe a datelor. Lucruri la fel de simple precum monitorizarea mai multor sisteme pentru actualizările informațiilor de contact ale clienților pot economisi milioane de dolari.
• Big Data este relevantă - 43% dintre companii sunt nemulțumite de capacitatea instrumentelor de a filtra date irelevante. Ceva la fel de simplu ca filtrarea clienților de pe web Google Analytics vă poate oferi o grămadă de informații despre eforturile dvs. de achiziție.
• Big Data este sigur - Încălcarea medie a securității datelor costă 214 USD per client. Infrastructurile sigure construite de găzduirea de date mari și partenerii tehnologici pot economisi companiei medii 1.6% din veniturile anuale.
• Big Data este autoritară - 80% dintre organizații se luptă cu mai multe versiuni ale adevărului în funcție de sursa datelor lor. Prin combinarea mai multor surse verificate, mai multe companii pot produce surse de informații extrem de precise.
• Big Data este acționabil - Datele depășite sau defecte au ca rezultat 46% dintre companii care iau decizii proaste care pot costa miliarde.

Tehnologii Big Data

Pentru a procesa datele mari, au existat progrese semnificative în tehnologiile de stocare, arhivare și interogare:

• Sisteme de fișiere distribuite: Sisteme precum Hadoop Distributed File System (HDFS) permite stocarea și gestionarea unor volume mari de date pe mai multe noduri. Această abordare oferă toleranță la erori, scalabilitate și fiabilitate atunci când se manipulează Big Data.
• Baze de date NoSQL: Baze de date precum MongoDB, Cassandra și Couchbase sunt concepute pentru a gestiona date nestructurate și semi-structurate. Aceste baze de date oferă flexibilitate în modelarea datelor și oferă scalabilitate orizontală, făcându-le potrivite pentru aplicațiile Big Data.
• MapReduce: Acest model de programare permite procesarea unor seturi mari de date în paralel într-un mediu distribuit. MapReduce permite împărțirea sarcinilor complexe în subsarcini mai mici, care sunt apoi procesate independent și combinate pentru a produce rezultatul final.
• ApacheSpark: Un motor de procesare a datelor open-source, Spark poate gestiona atât procesarea în lot, cât și procesarea în timp real. Oferă performanțe îmbunătățite în comparație cu MapReduce și include biblioteci pentru învățarea automată, procesarea graficelor și procesarea fluxului, făcându-l versatil pentru diferite cazuri de utilizare Big Data.
• Instrumente de interogare asemănătoare SQL: Instrumente precum Hive, Impala și Presto permit utilizatorilor să execute interogări pe Big Data folosind familiar SQL sintaxă. Aceste instrumente le permit analiștilor să extragă informații din Big Data fără a necesita experiență în limbaje de programare mai complexe.
• Lacuri de date: Aceste depozite de stocare pot stoca date brute în formatul său nativ până când sunt necesare pentru analiză. Lacurile de date oferă o soluție scalabilă și rentabilă pentru stocarea unor cantități mari de date diverse, care pot fi ulterior procesate și analizate după cum este necesar.
• Soluții de depozitare a datelor: Platforme precum Snowflake, BigQuery și Redshift oferă medii scalabile și performante pentru stocarea și interogarea unor cantități mari de date structurate. Aceste soluții sunt concepute pentru a gestiona analiza Big Data și pentru a permite interogări și raportări rapide.
• Cadre de învățare automată: Cadre precum TensorFlow, PyTorch și scikit-learn permit modele de antrenament pe seturi mari de date pentru sarcini precum clasificarea, regresia și gruparea. Aceste instrumente ajută la obținerea de informații și predicții din Big Data folosind tehnici avansate de inteligență artificială.
• Instrumente de vizualizare a datelor: Instrumente precum Tableau, Power BI și D3.js ajută la analiza și prezentarea informațiilor din Big Data într-o manieră vizuală și interactivă. Aceste instrumente permit utilizatorilor să exploreze datele, să identifice tendințele și să comunice rezultatele în mod eficient.
• Integrarea datelor și ETL: Instrumente precum Apache NiFi, Talend și Informatica permit extragerea, transformarea și încărcarea datelor din diverse surse într-un sistem central de stocare. Aceste instrumente facilitează consolidarea datelor, permițând organizațiilor să construiască o imagine unificată a datelor lor pentru analiză și raportare.

Big Data și AI

Suprapunerea AI și Big Data constă în faptul că tehnicile AI, în special învățarea automată și învățarea profundă (DL), poate fi folosit pentru a analiza și extrage informații din volume mari de date. Big Data oferă combustibilul necesar pentru ca algoritmii AI să învețe și să ia predicții sau decizii. La rândul său, AI poate ajuta la înțelegerea seturilor de date complexe, diverse și la scară largă, care sunt dificil de procesat și analizat folosind metode tradiționale. Iată câteva zone cheie în care AI și Big Data se intersectează:

1. Procesarea datelor: Algoritmii bazați pe inteligență artificială pot fi folosiți pentru a curăța, preprocesa și transforma datele brute din sursele Big Data, ajutând la îmbunătățirea calității datelor și pentru a se asigura că acestea sunt gata pentru analiză.
2. Extragerea caracteristicii: Tehnicile AI pot fi folosite pentru a extrage automat caracteristici și modele relevante din Big Data, reducând dimensionalitatea datelor și făcându-le mai ușor de gestionat pentru analiză.
3. Analize predictive: Învățarea automată și algoritmii de învățare profundă pot fi antrenați pe seturi mari de date pentru a construi modele predictive. Aceste modele pot fi utilizate pentru a face predicții precise sau pentru a identifica tendințele, ceea ce duce la o mai bună luare a deciziilor și la îmbunătățirea rezultatelor afacerii.
4. Detectarea anomaliilor: AI poate ajuta la identificarea tiparelor neobișnuite sau a valorii aberante în Big Data, permițând detectarea timpurie a potențialelor probleme, cum ar fi frauda, ​​intruziunile în rețea sau defecțiunile echipamentelor.
5. Procesarea limbajului natural (PNL): Tehnicile NLP bazate pe inteligență artificială pot fi aplicate pentru a procesa și analiza date textuale nestructurate din surse de Big Data, cum ar fi rețelele sociale, recenziile clienților sau articolele de știri, pentru a obține informații valoroase și analiză a sentimentelor.
6. Analiza imagini si video: Algoritmi de învățare profundă, în special rețele neuronale convoluționale (CNN), poate fi folosit pentru a analiza și extrage informații din volume mari de date de imagini și video.
7. Personalizare și recomandare: AI poate analiza cantități mari de date despre utilizatori, comportamentul și preferințele acestora pentru a oferi experiențe personalizate, cum ar fi recomandări de produse sau publicitate direcționată.
8. Optimizare: Algoritmii AI pot analiza seturi mari de date pentru a identifica soluții optime la probleme complexe, cum ar fi optimizarea operațiunilor lanțului de aprovizionare, managementul traficului sau consumul de energie.

Sinergia dintre AI și Big Data permite organizațiilor să valorifice puterea algoritmilor AI pentru a da sens unor cantități masive de date, conducând în cele din urmă la luarea deciziilor mai informate și la rezultate mai bune în afaceri.

Acest infografic de la BBVA, Big Data Prezent și Viitor, relatează progresele în Big Data.

Legate de Martech Zone Conţinut

Navigarea peisajului datelor în 2025: un ghid cuprinzător pentru terminologia modernă a datelor

10 tehnologii moderne care transformă marketingul digital

Marketingul are nevoie de date de calitate care să fie bazate pe date – Lupte și soluții

10 moduri prin care companiile reduc costurile de stocare și păstrare a datelor