{"id":476011,"date":"2023-08-09T07:25:33","date_gmt":"2023-08-09T07:25:33","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:11:50","modified_gmt":"2023-09-05T11:11:50","slug":"big-data","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wiki\/big-data\/","title":{"rendered":"Du\u017ce dane"},"content":{"rendered":"<p>Du\u017ce zbiory danych to dziedzina zajmuj\u0105ca si\u0119 sposobami analizowania, systematycznego wydobywania informacji z zestaw\u00f3w danych, kt\u00f3re s\u0105 zbyt du\u017ce lub z\u0142o\u017cone, aby mog\u0142y by\u0107 obs\u0142ugiwane przez tradycyjne aplikacje do przetwarzania danych, lub w inny spos\u00f3b radzi\u0107 sobie z nimi. Obejmuje wyj\u0105tkowe technologie umo\u017cliwiaj\u0105ce obs\u0142ug\u0119 du\u017cych ilo\u015bci danych, zar\u00f3wno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych, znacznie przekraczaj\u0105cych mo\u017cliwo\u015bci standardowych narz\u0119dzi programowych.<\/p>\n<h2>Geneza i wczesna historia Big Data<\/h2>\n<p>Termin \u201eBig Data\u201d powsta\u0142 na pocz\u0105tku lat 90. XX wieku, cho\u0107 szersze uznanie zyska\u0142 na pocz\u0105tku XXI wieku. Koncepcja du\u017cych zbior\u00f3w danych zrodzi\u0142a si\u0119 ze \u015bwiadomo\u015bci, \u017ce mo\u017cna wyci\u0105gn\u0105\u0107 cenne wnioski z analizy wi\u0119kszych zbior\u00f3w danych, znacznie przekraczaj\u0105cych ilo\u015b\u0107, r\u00f3\u017cnorodno\u015b\u0107 i pr\u0119dko\u015b\u0107 danych, jakie s\u0105 w stanie obs\u0142u\u017cy\u0107 tradycyjne bazy danych.<\/p>\n<p>Rozw\u00f3j Internetu i technologii cyfrowych w latach 90. i 2000. znacznie przyspieszy\u0142 tworzenie i gromadzenie danych, wyznaczaj\u0105c pocz\u0105tek ery du\u017cych zbior\u00f3w danych. Wprowadzenie w 2006 roku platformy Hadoop firmy Doug Cutting, platformy big data o otwartym kodzie \u017ar\u00f3d\u0142owym, by\u0142o kluczowym momentem w historii big data.<\/p>\n<h2>Kr\u00f3lestwo Big Data: Rozszerzenie tematu<\/h2>\n<p>Big data wykracza poza obj\u0119to\u015b\u0107, r\u00f3\u017cnorodno\u015b\u0107 i pr\u0119dko\u015b\u0107 uj\u0119te w zestaw \u201eV\u201d. Najcz\u0119\u015bciej rozpoznawane to:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Tom:<\/strong> Ilo\u015b\u0107 wygenerowanych i przechowywanych danych.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Pr\u0119dko\u015b\u0107:<\/strong> Szybko\u015b\u0107 generowania i przetwarzania danych.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>R\u00f3\u017cnorodno\u015b\u0107:<\/strong> Rodzaj i charakter danych.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Prawdziwo\u015b\u0107:<\/strong> Jako\u015b\u0107 przechwyconych danych, kt\u00f3ra mo\u017ce si\u0119 znacznie r\u00f3\u017cni\u0107.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Warto\u015b\u0107:<\/strong> Przydatno\u015b\u0107 danych w podejmowaniu decyzji.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>Wraz z post\u0119pem technologii rozpoznano dodatkowe litery V, w tym <strong>Zmienno\u015b\u0107<\/strong> (zmiany danych w czasie lub kontek\u015bcie) oraz <strong>Wyobra\u017canie sobie<\/strong> (prezentowanie danych w spos\u00f3b jasny i intuicyjny).<\/p>\n<h2>Jak dzia\u0142a Big Data: struktura wewn\u0119trzna<\/h2>\n<p>Big data dzia\u0142a poprzez kombinacj\u0119 narz\u0119dzi programowych, algorytm\u00f3w i metod statystycznych u\u017cywanych do eksploracji i analizy danych. Tradycyjne narz\u0119dzia do zarz\u0105dzania danymi nie s\u0105 w stanie przetwarza\u0107 tak du\u017cych ilo\u015bci danych, co prowadzi do rozwoju wyspecjalizowanych narz\u0119dzi i platform big data, takich jak Hadoop, bazy danych NoSQL i Apache Spark.<\/p>\n<p>Technologie te maj\u0105 na celu dystrybucj\u0119 zada\u0144 przetwarzania danych na wiele w\u0119z\u0142\u00f3w, zapewniaj\u0105c skalowalno\u015b\u0107 poziom\u0105 i odporno\u015b\u0107 na awarie. Potrafi\u0105 obs\u0142ugiwa\u0107 dane w dowolnym formacie i z r\u00f3\u017cnych \u017ar\u00f3de\u0142, radz\u0105c sobie zar\u00f3wno z danymi ustrukturyzowanymi, jak i nieustrukturyzowanymi.<\/p>\n<h2>Kluczowe cechy du\u017cych zbior\u00f3w danych<\/h2>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Du\u017ca obj\u0119to\u015b\u0107:<\/strong> Podstawow\u0105 cech\u0105 du\u017cych zbior\u00f3w danych jest ich obj\u0119to\u015b\u0107, cz\u0119sto mierzona w petabajtach i eksabajtach.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Wysoka pr\u0119dko\u015b\u0107:<\/strong> Du\u017ce dane s\u0105 tworzone z niespotykan\u0105 dot\u0105d szybko\u015bci\u0105 i musz\u0105 by\u0107 przetwarzane w czasie zbli\u017conym do rzeczywistego, aby uzyska\u0107 maksymaln\u0105 warto\u015b\u0107.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Du\u017ca r\u00f3znorodno\u015b\u0107:<\/strong> Dane pochodz\u0105 z r\u00f3\u017cnych \u017ar\u00f3de\u0142 i w r\u00f3\u017cnych formatach \u2013 tekstowe, liczbowe, obrazy, audio, wideo itp.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Niska g\u0119sto\u015b\u0107:<\/strong> Big data cz\u0119sto zawiera wysoki procent nieistotnych lub zb\u0119dnych informacji.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Niezgodno\u015b\u0107:<\/strong> Czynniki szybko\u015bci i r\u00f3\u017cnorodno\u015bci mog\u0105 prowadzi\u0107 do niesp\u00f3jno\u015bci danych.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Rodzaje Big Data<\/h2>\n<p>Big data og\u00f3lnie dzieli si\u0119 na trzy typy:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Dane strukturalne:<\/strong> Uporz\u0105dkowane dane o okre\u015blonej d\u0142ugo\u015bci i formacie. Np. dane RDBMS.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Dane cz\u0119\u015bciowo ustrukturyzowane:<\/strong> Dane hybrydowe, kt\u00f3re nie maj\u0105 formalnej struktury modelu danych, ale maj\u0105 pewne w\u0142a\u015bciwo\u015bci organizacyjne, kt\u00f3re u\u0142atwiaj\u0105 analiz\u0119. Np. dane XML.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Dane nieustrukturyzowane:<\/strong> Dane bez okre\u015blonej formy i struktury. Np. dane z medi\u00f3w spo\u0142eczno\u015bciowych, nagrania z telewizji przemys\u0142owej.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Typ<\/th>\n<th>Opis<\/th>\n<th>Przyk\u0142ad<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Zbudowany<\/td>\n<td>Uporz\u0105dkowane dane o okre\u015blonej d\u0142ugo\u015bci i formacie<\/td>\n<td>Dane RDBMS<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>P\u00f3\u0142strukturalny<\/td>\n<td>Dane hybrydowe z pewnymi w\u0142a\u015bciwo\u015bciami organizacyjnymi<\/td>\n<td>Dane XML<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Nieustrukturyzowany<\/td>\n<td>Dane bez okre\u015blonej formy i struktury<\/td>\n<td>Dane z medi\u00f3w spo\u0142eczno\u015bciowych<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Wykorzystanie Big Data, problemy i rozwi\u0105zania<\/h2>\n<p>Du\u017ce zbiory danych s\u0105 wykorzystywane w r\u00f3\u017cnych bran\u017cach do analiz predykcyjnych, analiz zachowa\u0144 u\u017cytkownik\u00f3w i zaawansowanych interpretacji danych. Przekszta\u0142ci\u0142 takie sektory, jak opieka zdrowotna, handel detaliczny, finanse i produkcja, \u017ceby wymieni\u0107 tylko kilka.<\/p>\n<p>Pomimo swojego potencja\u0142u, du\u017ce zbiory danych stwarzaj\u0105 kilka wyzwa\u0144:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Przechowywanie i przetwarzanie danych:<\/strong> Sam rozmiar danych wymaga solidnych rozwi\u0105za\u0144 do przechowywania i wydajnych technik przetwarzania.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Ochrona danych:<\/strong> Du\u017ce ilo\u015bci danych cz\u0119sto zawieraj\u0105 informacje wra\u017cliwe, kt\u00f3re nale\u017cy chroni\u0107 przed naruszeniami.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Prywatno\u015b\u0107 danych:<\/strong> Przepisy dotycz\u0105ce prywatno\u015bci, takie jak RODO, wymagaj\u0105 ostro\u017cnego post\u0119powania z danymi osobowymi.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Jako\u015b\u0107 danych:<\/strong> Ogromna r\u00f3\u017cnorodno\u015b\u0107 danych mo\u017ce prowadzi\u0107 do niesp\u00f3jno\u015bci i niedok\u0142adno\u015bci.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Aby stawi\u0107 czo\u0142a tym wyzwaniom, firmy inwestuj\u0105 w zaawansowane narz\u0119dzia do zarz\u0105dzania danymi, wdra\u017caj\u0105 silne \u015brodki bezpiecze\u0144stwa, przestrzegaj\u0105 przepis\u00f3w dotycz\u0105cych prywatno\u015bci i wykorzystuj\u0105 metody czyszczenia danych.<\/p>\n<h2>Por\u00f3wnanie Big Data z podobnymi koncepcjami<\/h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Poj\u0119cie<\/th>\n<th>Opis<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Du\u017ce dane<\/td>\n<td>Obejmuje du\u017ce ilo\u015bci danych, kt\u00f3re s\u0105 zbyt z\u0142o\u017cone dla tradycyjnych baz danych<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Inteligencja biznesowa<\/td>\n<td>Odnosi si\u0119 do strategii i technologii wykorzystywanych przez przedsi\u0119biorstwa do analizy danych<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Eksploracja danych<\/td>\n<td>Proces odkrywania wzorc\u00f3w w du\u017cych zbiorach danych<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Nauczanie maszynowe<\/td>\n<td>Stosowanie algorytm\u00f3w i modeli statystycznych do wykonywania zada\u0144 bez jednoznacznych instrukcji<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Przysz\u0142o\u015b\u0107 Big Data<\/h2>\n<p>Przysz\u0142o\u015b\u0107 du\u017cych zbior\u00f3w danych jest powi\u0105zana z post\u0119pem w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, przetwarzaniu brzegowym, przetwarzaniu kwantowym i technologii 5G. Technologie te pomog\u0105 szybciej przetwarza\u0107 dane, u\u0142atwi\u0105 analiz\u0119 w czasie rzeczywistym i umo\u017cliwi\u0105 bardziej z\u0142o\u017con\u0105 analiz\u0119.<\/p>\n<h2>Serwery Big Data i proxy<\/h2>\n<p>Serwery proxy mog\u0105 odgrywa\u0107 kluczow\u0105 rol\u0119 w przypadku du\u017cych zbior\u00f3w danych, zapewniaj\u0105c warstw\u0119 bezpiecze\u0144stwa i anonimowo\u015bci. Korzystaj\u0105c z serwer\u00f3w proxy, firmy mog\u0105 maskowa\u0107 sw\u00f3j adres IP podczas gromadzenia danych, pomagaj\u0105c chroni\u0107 wra\u017cliwe dane przed potencjalnymi zagro\u017ceniami cybernetycznymi. Ponadto serwery proxy mog\u0105 r\u00f3wnie\u017c pom\u00f3c w zbieraniu danych, popularnej metodzie gromadzenia du\u017cych ilo\u015bci danych z Internetu, umo\u017cliwiaj\u0105cej analiz\u0119 du\u017cych zbior\u00f3w danych.<\/p>\n<h2>powi\u0105zane linki<\/h2>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.ibm.com\/analytics\/hadoop\/big-data-overview\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Wprowadzenie do Big Data: IBM<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.oracle.com\/big-data\/guide\/what-is-big-data.html\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Zrozumienie du\u017cych zbior\u00f3w danych: Oracle<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.sas.com\/en_us\/insights\/big-data\/what-is-big-data.html\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Czym s\u0105 du\u017ce dane? SAS<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/hbr.org\/2012\/10\/big-data-the-management-revolution\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Rewolucja wielkich zbior\u00f3w danych: Harvard Business Review<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ten obszerny artyku\u0142 zag\u0142\u0119bia si\u0119 w rozleg\u0142y \u015bwiat du\u017cych zbior\u00f3w danych, oferuj\u0105c szczeg\u00f3\u0142owe spojrzenie na jego histori\u0119, struktur\u0119, typy i zastosowania. W dobie informacji zrozumienie du\u017cych zbior\u00f3w danych ma kluczowe znaczenie zar\u00f3wno dla firm, jak i os\u00f3b prywatnych. W miar\u0119 wchodzenia w er\u0119 cyfrow\u0105 znaczenie zarz\u0105dzania du\u017cymi zbiorami danych i ich zrozumienia b\u0119dzie nadal ros\u0142o.<\/p>","protected":false},"featured_media":467719,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-476011","wiki","type-wiki","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"faq_title":"Frequently Asked Questions about <mark>Big Data: The Expanding Universe of Information<\/mark>","faq_items":null},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/476011","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/476011\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/467719"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=476011"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}