Big Data: convertir "números" en "datos" es la clave
Big data ha sido el tema candente más vanguardista en el campo del análisis de datos en los últimos dos años. La importancia estratégica de los big data no radica en dominar una gran cantidad de información, sino en el procesamiento profesional de estos datos significativos y en cómo transformar "datos" masivos en "datos" para la toma de decisiones.
En otras palabras, si se compara el big data con una industria, entonces la clave de la rentabilidad de esta industria reside en cómo mejorar las "capacidades de procesamiento" de los datos y lograr el "valor añadido" de los mismos. datos mediante el "procesamiento". La clave para la rentabilidad en esta industria radica en cómo mejorar las "capacidades de procesamiento" de los datos y lograr el "valor agregado" de los datos a través del "procesamiento". Los "grandes datos" son un activo de información "4V" que requiere modelos de procesamiento más nuevos y avanzados para tener un mayor poder de toma de decisiones, conocimiento y capacidades de optimización de procesos. Los llamados "4V" de big data se refieren a las características de volumen (Volumen), variedad (Variety), alto valor comercial (Value) y rápida velocidad de procesamiento (Velocity).
En definitiva, utilizar nuevas tecnologías y nuevos modelos para obtener rápidamente información valiosa en un tiempo limitado a partir de una enorme cantidad y variedad de datos es la tecnología big data, que convierte la cantidad en datos, descubre patrones, ayuda a la toma de decisiones. y predecir el futuro. Éste es el valor de los big data y también el potencial de la tecnología de big data para avanzar hacia las empresas, la sociedad y las aplicaciones en la era de Internet y la Internet de las cosas. Se espera que para 2025, la cantidad de información social se dispare hasta 200 veces la de 2006. Cómo utilizar una gran cantidad de datos sin explotar (especialmente datos multimedia, datos cross-media, datos no estructurados, etc.) para crear nuevo valor (especialmente (visualización, toma de decisiones, predicción, etc.), lo que brindará un gran espacio para el desarrollo y la aplicación de tecnología de big data.
Por ejemplo, en el ámbito agrícola, mediante la recopilación y el análisis continuos de grandes cantidades de datos obtenidos de redes de sensores como la temperatura y el suelo, es posible juzgar el estado de crecimiento de los cultivos, realizar fertilizaciones y mantenimiento. decisiones y predecir el período de cosecha, predecir el rendimiento de los cultivos, etc., para brindar apoyo a las decisiones para mejorar la eficiencia de la producción agrícola y la calidad de los cultivos en el campo del transporte, mediante el análisis de datos recopilados por sensores montados en vehículos y mediante análisis automáticos; El controlador puede contar con la visualización más efectiva de los rendimientos de los cultivos, los métodos de visualización y predicción. En el campo del transporte, al analizar los datos recopilados por los sensores montados en los vehículos y mediante el análisis automático, se puede proporcionar a los conductores la mejor y más corta guía de ruta, y se pueden proporcionar rutas transitables en tiempo real en caso de un desastre, verdaderamente incorporando el poder del procesamiento de big data "rápido" en el campo financiero, al analizar una gran cantidad de registros de operaciones recopilados durante el uso de cajeros automáticos y tarjetas de crédito, las autoridades reguladoras pueden monitorear y descubrir el uso ilegal de tarjetas lo antes posible; garantizar que los usuarios y los bancos estén protegidos contra el uso ilegal. En el ámbito financiero, al analizar una gran cantidad de registros de operaciones recopilados durante el uso de cajeros automáticos y tarjetas de crédito, las autoridades reguladoras pueden monitorear y detectar tempranamente el uso ilegal de tarjetas para garantizar la seguridad de los usuarios y bancos en el campo de las compras en línea; analizar una gran cantidad de consumidores La extracción y el análisis en profundidad de datos de consumo, datos de comportamiento, etc. pueden proporcionar una gran cantidad de datos de consumo valiosos, una gran cantidad de información valiosa para operadores, creadores de plataformas, gerentes y autoridades comerciales. y proporcionar publicidad precisa, inventario preciso, servicio preciso, gestión precisa y otra información para construir un ecosistema comercial y de consumo en línea más refinado y humanizado.
En el contexto de "Internet", "Internet" se convertirá en un poderoso apoyo para el desarrollo de la economía de Internet.
Pero, en general, big data sigue siendo un concepto nuevo y algo nuevo, que necesita desarrollarse más, profundizar su integración con diversas industrias y fortalecer su velocidad de procesamiento. Cómo recolectarlo para hacerlo más grande, cómo procesarlo para hacerlo más rápido y cómo aplicarlo para hacerlo más valioso, todo queda por explorar y explorar en futuras investigaciones y desarrollo.
Creo que con la exploración y aplicación continua de "big data", cada vez más industrias se involucrarán en el campo de big data y cada vez más usuarios experimentarán big data. datos y conveniencias. Con el tiempo llegará la era del desarrollo y la aplicación integrales de big data.