Definición y análisis de uso de la industria de big data
Análisis de definición y uso de la industria del big data_Examen de analista de datos
Con la llegada de la era de la nube, el big data (Big data) está atrayendo cada vez más atención. El análisis de big data a menudo se asocia con la computación en la nube porque el análisis en tiempo real de grandes conjuntos de datos requiere el uso de marcos como MapReduce para distribuir el trabajo entre docenas, cientos o incluso miles de computadoras. El siguiente es un análisis y una recopilación de la definición y los usos de la industria de big data realizado por China Report Hall.
La organización de investigación Gartner da esta definición de "big data". "Big data" se refiere a la necesidad de nuevos modelos de procesamiento para tener un mayor poder de toma de decisiones, descubrimiento de conocimientos y capacidades de optimización de procesos para activos de información diversos, masivos y de alto crecimiento.
Según Wikipedia, big data se refiere a colecciones de datos que no pueden capturarse, gestionarse y procesarse en un plazo asequible utilizando herramientas de software tradicionales.
La importancia estratégica de la tecnología de big data no radica en dominar una gran cantidad de información, sino en especializar estos datos significativos. En otras palabras, si se compara el big data con una industria, entonces la clave para la rentabilidad de esta industria es mejorar la "capacidad de procesamiento" de los datos y lograr el "valor agregado" de los datos mediante el "procesamiento". "Técnicamente hablando, la relación entre big data y computación en la nube es tan inseparable como las dos caras de una moneda. Los big data no pueden ser procesados por una sola computadora y deben utilizar una arquitectura distribuida. Según el Centro de Investigación de Mercado Yubo Zhiye, el "Big Data El Informe de análisis y estudio del mercado industrial" muestra que big data se caracteriza por la extracción distribuida de datos masivos, pero debe depender del procesamiento distribuido, bases de datos distribuidas, almacenamiento en la nube y tecnologías de virtualización de la computación en la nube.
Grande Los datos requieren tecnologías especiales para procesar eficientemente cantidades masivas de datos que toleran el paso del tiempo. Las tecnologías adecuadas para big data incluyen bases de datos de procesamiento masivo paralelo (MPP), redes de minería de datos y sistemas de archivos distribuidos, bases de datos distribuidas, plataformas de computación en la nube e Internet. y sistema de almacenamiento escalable
Análisis del uso de big data
Big data se puede dividir en tecnología de big data, ingeniería de big data y ciencia y aplicaciones de big data. Las más comentadas son la tecnología de big data y las aplicaciones de big data a las que aún no se les ha prestado atención. La ingeniería de big data se refiere a la ingeniería sistemática de la planificación, construcción, operación y gestión de big data; el descubrimiento y verificación de las leyes del big data y su relación con las actividades naturales y sociales durante el desarrollo y operación de redes de big data
Internet de las cosas (IoT), computación en la nube, Internet móvil, Internet. Los vehículos, los teléfonos móviles, las tabletas, las computadoras personales y diversos sensores ubicados en todos los rincones de la tierra son fuentes o portadores de datos.
Algunos ejemplos incluyen registros web, RFID, redes de sensores y redes sociales. , datos sociales (debido a la revolución de los datos en la sociedad), textos y documentos de Internet, índices de búsqueda de Internet, registros detallados de llamadas, astronomía, ciencias atmosféricas, genómica, biogeoquímica, biología y otras investigaciones científicas complejas y/o interdisciplinarias, reconocimiento militar, registros médicos, archivos de fotografías, archivos de videos y comercio electrónico a gran escala.
Lo anterior es la definición y el análisis de aplicaciones de la industria de big data. Para obtener más información, puede prestar atención a Global Green Ivy. para compartir más información seca