Die Welt entwickelt sich immer mehr zu einem Datenraum, in dem täglich mehr Daten generiert werden. Einer Studie zufolge laden Nutzer jeden Tag 55 Millionen Bilder, 340 Millionen Tweets und 1 Milliarde Dokumente hoch, was insgesamt 2,5 Billionen Daten entspricht. Ja, Sie haben richtig gelesen!
Die Frage ist nun, wie wir diese Datenmenge verwalten können, wenn herkömmliche Datenverarbeitungsanwendungen dafür nicht ausreichen. Die immer intensivere Datenerzeugung hat zu einer neuen Technik geführt, die wir Big Data nennen. Es handelt sich einfach um eine neuere Technik zum Speichern, Verwalten und Teilen großer Datenwerte. Big Data gewann Anfang der 2000er Jahre an Bedeutung, seine Bedeutung boomt jedoch auch in der Gegenwart. Für den Uneingeweihten umfasst es drei Vs: Volume, Velocity und Variety.
- Volume : Daten werden aus verschiedenen Quellen wie Geschäftstransaktionen, sozialen Medien, Machine-to-Machine-Daten und anderen Quellen gesammelt. Zusammen ergibt sich daraus eine riesige Datensammlung, die über neue Technologien wie Hadoop verwaltet wird. Es handelt sich um eine Open-Source-Software, die die Verarbeitung größerer Datenmengen in einer verteilten Computerumgebung ermöglicht. Mit anderen Worten: Mit Hadoop können Sie in einem Bruchteil der Zeit nahtlos Tonnen von Daten speichern und verwalten.
- Geschwindigkeit: Dies ist die Geschwindigkeit, mit der Daten empfangen/gesammelt und verarbeitet werden auf. Search Cloud Computing sagt: „Jedes Big-Data-Analyseprojekt erfasst, korreliert und analysiert die Datenquellen und liefert dann eine Antwort oder ein Ergebnis basierend auf einer übergreifenden Abfrage. Das bedeutet, dass menschliche Analysten ein detailliertes Verständnis der verfügbaren Daten haben und ein Gespür dafür haben müssen, nach welcher Antwort sie suchen.“ Von nun an umfasst es nahezu Echtzeit- und Echtzeit-Datenanalysen für geeignetes Daten-Streaming.
- Vielfalt:Daten liegen typischerweise in verschiedenen Formen vor, z. B. als strukturierte und unstrukturierte Daten. Dazu gehören außerdem numerische Daten in herkömmlichen Datenbanken und Dokumenten, E-Mails, Audio- und Videodaten, Finanztransaktionen bzw. Börsentickerdaten. Während für die Verarbeitung strukturierter Daten keine Voraussetzungen erforderlich sind, gilt dies für unstrukturierte Daten. Zur Verarbeitung ist eine symmetrische Strukturierung erforderlich.
Diese Vs bilden die traditionelle Definition von Big Data. Die moderne Forschung hat jedoch zusätzliche Vs hinzugefügt:
- Wahrhaftigkeit: Ver Datengenauigkeit bezieht sich auf die Aussagekraft der Daten. Mit anderen Worten: Verzerrungen, Rauschen und Anomalien in den Daten. Obwohl Datenwerte bombardiert werden, sind nicht alle davon von Bedeutung. Die Daten sollten in der Phase der Sammlung und Analyse für das weitere Streaming gefiltert werden. Anscheinend erfordert die Datensichtung ein konkretes Team und Partner und stellt sicher, dass nur wertvolle Informationen verarbeitet werden, während die unwichtigen ignoriert werden.
- Gültigkeit: Datenvalidität ist ein weiterer Aspekt von Big Data. Ähnlich wie die Richtigkeit der Daten spielt auch die Validität eine entscheidende Rolle. Es bezieht sich auf die Richtigkeit und Genauigkeit der Daten für den vorgesehenen Verwendungszweck. Nach der Filterung werden sie weiter analysiert und verarbeitet.
- Volatilität: Die Volatilität von Big Data bezieht sich auf die Gültigkeit der Daten im Hinblick auf Zeit und Nützlichkeit. Dieser Aspekt umfasst Varianten wie die Gültigkeitsdauer von Daten und die Speicherdauer.
- Variabilität: Variabilität bezieht sich auf Daten, deren Bedeutung konstant ist Ändern. Häufiger geschieht dies bei Daten, die zu einem bestimmten Zeitpunkt auftauchen, wie z. B. Trends in sozialen Medien oder Informationen über einen bestimmten Zeitraum. Diese Art von Daten wird im Hinblick auf ihre Bedeutung analysiert und verarbeitet.
Wie Big Data das Szenario im Laufe der Zeit verändert hat und welche Auswirkungen es hat
Die ständig zunehmende Datenerfassung macht es für Unternehmen unumgänglich, Big-Data-Techniken einzuführen. Derzeit hat Big Data zu bestimmten spezifischen Veränderungen geführt. Anscheinend nennen wir diese Veränderungen auch die Zeit und das Zeitalter der Technologie.
- Soziale Netzwerke/Medien: Soziale Netzwerke sind über ihre verschiedenen Medien zum Mainstream geworden in der Gegenwart. Milliarden von Menschen nutzen soziale Medien, um mit Menschen in aller Welt in Kontakt zu treten, etwas zu verbreiten – Geschäfte, Werbung und Austausch usw. Von nun an werden über soziale Medien und ihre Netzwerke riesige Datenmengen generiert und sind eine Manifestation von Big Data.
- Datenquelle – öffentliche/offene Daten: Viele der privaten und öffentlichen Organisationen haben im Gegensatz zu früheren Zeiten den Benutzern viele Daten zum Lesen oder Verwenden zur Verfügung gestellt. Häufiger sind diese Informationen Bestandteil regionaler und nationaler Daten, datenbezogener wirtschaftlicher Aktivitäten, Informationen zu öffentlichen Dienstleistungen, zu demografischen oder ökologischen Phänomenen, Infomobilität und Verkehr.
- Internet der Dinge: Jedes Produkt und jedes Element der Zeit beinhaltet Minia Turisierung der Elektronik und allgegenwärtige, mobile und „allgegenwärtige“ Verbindungsmöglichkeiten, die eine digitale Steuerung der Dinge ermöglichen. Beispielsweise sind Autos und andere inländische Produkte in gewisser Weise auf Internet und Technologie ausgerichtet. Darüber hinaus heißt es im Ingenium Magazine: „Jeder Teil unserer Umwelt kann „bereichert“ werden, um Daten und Informationen zu Naturphänomenen (z. B. Erdrutschen, Klimaschwankungen, Naturphänomenen) sowie Verhaltens- und Sozialphänomenen (z. B. Verkehr, Menschenströme in städtischen Regionen) zu sammeln , Sicherheitsniveaus und Community-Überwachung). Jeder Bereich der heutigen Welt kann digitalisiert werden und so zu einer nahezu unbegrenzten Daten- und Informationsquelle werden.“
- Internet, Web, E-Commerce und Apps : Die heute generierten Informationen sind insbesondere im Internet/Web oder in zunehmend wachsenden Apps verfügbar. Auch wenn sie im Bereich Big Data entstehen, dürfen Internet/Web, E-Commerce und Apps nicht außer Acht gelassen werden. Dies sind Bereiche, auf die Benutzer im Allgemeinen angewiesen sind, wenn es um die Datennutzung geht.
Auswirkungen von Big Data
Da Big Data das Szenario verändert, haben bestimmte Branchen erhebliche Auswirkungen darauf ihnen. Nachfolgend sind einige dieser Auswirkungen je nach Branche aufgeführt.
- Auswirkungen auf das Marketing: Wenn es um Marketing geht, trägt Big Data zu einer besseren Einbindung und Bindung der Verbraucher bei und Loyalität zu verbessern und den optimalen Output/Leistung Ihrer Marketingstrategien zu erzielen. Man kann ohne Übertreibung sagen, dass Big Data das Marketingszenario von Grund auf verändert hat.
Bildquelle: forbes.com
- Auswirkungen auf Unternehmen: Kristina Roth, CEO und Gründerin von Matisia Consultants, sagt: „Mit Big Data können Unternehmen lernen, sich schneller, besser und zu geringeren Kosten zu verbessern, indem sie aus jedem Verbesserungsprojekt Lehren ziehen.“ Wir integrieren sie in das nächste Projekt.“ Darüber hinaus hat es Unternehmen dabei geholfen, ihre Daten sicher und geschützt zu halten. Eine der Umfragen hat die folgenden Aspekte ans Licht gebracht.
- 64 % der IT-Unternehmen investieren stark in Big Data.
- 69 % der Befragten „bestätigten, dass Big Data von entscheidender Bedeutung und hoher Priorität ist.“
- 75 % von CIOs haben offenbart, dass sich Big Data positiv auf ihre Produktivität und Gesamteffizienz ausgewirkt hat.
- 70 % der Teilnehmer gaben an, dass sich ihre Unternehmen aufgrund ihrer Big-Data-Investitionen positiv ausgewirkt haben
- Auswirkungen auf Soc iety: Big Data hat neben allem anderen auch Auswirkungen auf den Alltag und die Gesellschaft. Für mehr Klarheit können wir uns neuere Technologien ansehen, die das Leben durch Intelligenz einfacher machen, wie zum Beispiel selbstfahrende Autos, die vollständig durch Inti-Tech navigiert werden. In naher Zukunft werden Probleme gelöst sein, noch bevor sie an die Oberfläche kommen. Intelligente Apps und Gadgets werden wahrscheinlich auch die bestehenden ersetzen.
Darüber hinaus hat Big Data auch große Auswirkungen auf das medizinische Marketing und das Social-Media-Marketing , Werbung, andere Aspekte der Wirtschaft.
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Zukunftsaussichten von Big Data
Dennoch werden in naher Zukunft immer mehr Unternehmen Big Data einführen. Darüber hinaus haben Forscher verschiedene Perspektiven für die Zukunft von Big Data aufgezeigt. Hier sind einige davon:
- Eine Verlagerung von der operativen zur analytischen Technologie: Während die bestehende Technologie den Betrieb des Datenstreamings unterstützt hat, wird die kommende Technologie stärker auf die Analyse ausgerichtet sein Daten domänenübergreifend erfassen sie diese. Mit anderen Worten: Echtzeit-Streaming wird der zukünftige Aspekt von Big Data sein.
- Datenschutz wird eine Herausforderung sein: Wenn das Datenwachstum immer stärker wird Ohne eine Unterbrechung wird die Privatsphäre für diese aufstrebende Technik eine Herausforderung sein. Dies wird vor allem in Branchen wie Banken, sozialen Medien und Ähnlichem der Fall sein, in denen Benutzerinformationen erforderlich sind und eine entscheidende Rolle spielen.
- Unternehmen werden daraus enorme Vorteile ziehen: Wie oben erläutert, Unternehmen profitieren von Big Data. Das wird in Zukunft noch mehr sein. Eine verbesserte Optimierung und Produktivität werden die Hauptvorteile sein. Genauer gesagt wird erwartet, dass Unternehmen einen Produktivitätsvorteil von 430 Milliarden US-Dollar erzielen.
Wenn es eine große Technologie gibt, auf die wir jetzt blicken, dann ist es keine andere als Big Data Alles ist bereit, riesige Datenmengen anzuhäufen. Vor diesem Hintergrund wird Big Data mit der Zeit immer besser und die Welt zum Besseren verändern.
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