Великі дані стосуються сфери, яка має справу зі способами аналізу, систематичного вилучення інформації з або іншим чином обробляє набори даних, які є занадто великими або складними, щоб з ними мати справу традиційні програмні додатки для обробки даних. Він включає виняткові технології для обробки великих обсягів даних, як структурованих, так і неструктурованих, що значно перевищує можливості стандартних програмних засобів.
Походження та рання історія великих даних
Термін «Великі дані» було введено на початку 1990-х років, хоча він отримав більш широке визнання на початку 2000-х років. Концепція великих даних виникла з усвідомлення того, що цінні висновки можна отримати з аналізу більших наборів даних, які значно перевищують обсяг, різноманітність і швидкість даних, які можуть обробляти традиційні бази даних.
Розвиток Інтернету та цифрових технологій у 1990-х і 2000-х роках значно пришвидшив створення та збір даних, поклавши початок ери великих даних. Випуск у 2006 році Hadoop Дага Каттінга, платформи великих даних з відкритим кодом, став ключовим моментом в історії великих даних.
Царство великих даних: розширення теми
Великі дані виходять за межі обсягу, різноманітності та швидкості, інкапсульовані набором «V». Найбільш поширеними є:
-
обсяг: Кількість створених і збережених даних.
-
швидкість: Швидкість, з якою дані генеруються та обробляються.
-
різноманітність: Тип і характер даних.
-
правдивість: Якість отриманих даних може сильно відрізнятися.
-
Значення: Корисність даних для прийняття рішень.
З розвитком технологій були визнані додаткові V, зокрема Варіативність (зміни даних з часом або контекстом) і Візуалізація (представлення даних у чіткій та інтуїтивно зрозумілій формі).
Як працюють великі дані: внутрішня структура
Великі дані працюють за допомогою поєднання програмних засобів, алгоритмів і статистичних методів, які використовуються для видобутку й аналізу даних. Традиційні інструменти керування даними нездатні обробляти такі великі обсяги даних, що призвело до розробки спеціалізованих інструментів і платформ для великих даних, таких як Hadoop, бази даних NoSQL і Apache Spark.
Ці технології призначені для розподілу завдань обробки даних між кількома вузлами, забезпечуючи горизонтальну масштабованість і стійкість до збоїв. Вони можуть обробляти дані в будь-якому форматі та з різних джерел, маючи справу як зі структурованими, так і з неструктурованими даними.
Основні характеристики великих даних
-
Великий обсяг: Основною характеристикою великих даних є величезний обсяг, який часто вимірюється в петабайтах і ексабайтах.
-
Висока швидкість: Великі дані створюються з безпрецедентною швидкістю, і їх потрібно обробляти майже в режимі реального часу, щоб отримати максимальну цінність.
-
Розмаїття: Дані надходять із різних джерел і в різних форматах – текстові, цифрові, зображення, аудіо, відео тощо.
-
Низька щільність: Великі дані часто містять високий відсоток нерелевантної або надлишкової інформації.
-
Невідповідність: Фактори швидкості та різноманітності можуть призвести до неузгодженості даних.
Типи великих даних
Великі дані зазвичай поділяють на три типи:
-
Структуровані дані: Упорядковані дані певної довжини та формату. Наприклад, дані RDBMS.
-
Напівструктуровані дані: Гібридні дані, які не мають формальної структури моделі даних, але мають деякі організаційні властивості, які полегшують їх аналіз. Наприклад, дані XML.
-
Неструктуровані дані: Дані без конкретної форми чи структури. Наприклад, дані соціальних мереж, відео з камер відеоспостереження.
| Тип | опис | приклад |
|---|---|---|
| Структурований | Упорядковані дані певної довжини та формату | дані RDBMS |
| Напівструктурований | Гібридні дані з деякими організаційними властивостями | Дані XML |
| Неструктурований | Дані без конкретної форми чи структури | Дані соціальних мереж |
Використання великих даних, проблеми та рішення
Великі дані використовуються в різних галузях для прогнозної аналітики, аналізу поведінки користувачів і розширеної інтерпретації даних. Це змінило такі сектори, як охорона здоров’я, роздрібна торгівля, фінанси та виробництво тощо.
Незважаючи на свій потенціал, великі дані представляють кілька проблем:
-
Зберігання та обробка даних: Величезний розмір даних вимагає надійних рішень для зберігання та ефективних технологій обробки.
-
Безпека даних: Великі обсяги даних часто містять конфіденційну інформацію, яку необхідно захистити від злому.
-
Конфіденційність даних: Положення про конфіденційність, такі як GDPR, вимагають обережного поводження з особистою інформацією.
-
Якість даних: Величезна різноманітність даних може призвести до невідповідностей і неточностей.
Щоб подолати ці проблеми, компанії інвестують у передові інструменти керування даними, запроваджують суворі заходи безпеки, дотримуються законів про конфіденційність і використовують методи очищення даних.
Порівняння великих даних із подібними поняттями
| Концепція | опис |
|---|---|
| Великі дані | Охоплює великі обсяги даних, надто складні для традиційних баз даних |
| Бізнес-аналітика | Відноситься до стратегій і технологій, які використовують підприємства для аналізу даних |
| Видобуток даних | Процес виявлення закономірностей у великих наборах даних |
| Машинне навчання | Використання алгоритмів і статистичних моделей для виконання завдань без явних інструкцій |
Майбутнє великих даних
Майбутнє великих даних пов’язане з досягненнями в області ШІ та машинного навчання, периферійних обчислень, квантових обчислень і технології 5G. Ці технології допоможуть швидше обробляти дані, сприятимуть аналітиці в реальному часі та уможливлять більш складний аналіз.
Великі дані та проксі-сервери
Проксі-сервери можуть відігравати вирішальну роль у великих даних, забезпечуючи рівень безпеки та анонімності. Використовуючи проксі-сервери, компанії можуть маскувати свою IP-адресу під час збору даних, допомагаючи захистити конфіденційні дані від потенційних кіберзагроз. Крім того, проксі-сервери також можуть допомогти у збиранні даних, популярному методі збору великих обсягів даних з Інтернету, уможливлюючи аналітику великих даних.
Пов'язані посилання
Ця вичерпна стаття заглиблюється у великий світ великих даних, пропонуючи детальний огляд їх історії, структури, типів і застосувань. В епоху інформації розуміння великих даних має вирішальне значення як для компаній, так і для окремих людей. У міру просування в цифрову еру важливість управління великими даними та їхнього розуміння буде тільки зростати.
