¿Cuál es la escala del big data?

Big data es una recopilación, gestión y análisis de datos a gran escala que supera con creces las capacidades de las herramientas de software de bases de datos tradicionales. Tiene cuatro características: escala de datos masiva, flujo de datos rápido, diversos tipos de datos y baja densidad de valor. Si se compara el big data con una industria, entonces la clave para la rentabilidad de esta industria radica en mejorar las "capacidades de procesamiento" de los datos y lograr el "valor agregado" de los datos a través del "procesamiento".

Desde una perspectiva técnica, la relación entre big data y computación en la nube es tan inseparable como las dos caras de una moneda. Inevitablemente, los macrodatos no pueden ser procesados ​​por una sola computadora, sino que deben distribuirse. Se caracteriza por la minería 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.

Con el advenimiento de la era de la nube y la creciente atención de la gente al big data, un equipo de análisis cree que el big data se utiliza a menudo para describir las grandes cantidades de datos no estructurados y semiestructurados creados por las empresas. 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.

Big data requiere tecnologías especiales para procesar eficientemente grandes cantidades de datos en un tiempo asequible. Las tecnologías aplicables a big data incluyen bases de datos de procesamiento paralelo masivo, minería de datos, sistemas de archivos distribuidos, centros de datos distribuidos, plataformas de computación en la nube, Internet y sistemas de almacenamiento escalables.

Hoy hemos entrado en la era del big data, Gary King, profesor de sociología en la Universidad de Harvard, afirmó: "Esto es una revolución. La gran cantidad de recursos de datos ha permitido que todos los campos comiencen a cuantificarse. proceso, ya sea académico Ya sea la industria, las empresas o el gobierno, todos los campos iniciarán este proceso "

El desarrollo de Internet de las cosas es inseparable del big data. El big data proporciona recursos confiables y. Al mismo tiempo, los macrodatos también promueven el desarrollo del Internet de las cosas. Un ejemplo: conectar sensores en automóviles y combinarlos con big data y análisis para predecir cuándo es probable que falle un automóvil antes de que realmente falle. Este proceso no sólo informa a los conductores, sino que también les informa que su vehículo puede funcionar mal antes de que se puedan realizar las reparaciones, lo que permite a los fabricantes de automóviles investigar posibles defectos y mejorar los modelos futuros.