¿Qué significa big data? ¿Cómo entender el concepto de big data?
Big data (big?data, mega?data), o big data, se refiere a datos masivos y de gran volumen que requieren nuevos modelos de procesamiento para tener mayor poder de decisión, conocimiento y capacidades de optimización de procesos. Tasas de crecimiento y activos de información diversos.
En "La era del big data", escrito por Victor Meier-Schoenberg y Kenneth Cukier, big data se refiere al uso de atajos como el análisis aleatorio (encuesta de muestreo) en lugar de Todos los datos se analizan y procesan. Las características de 4V del big data: volumen, velocidad, variedad y valor.
Gartner, una organización de investigación sobre “Big Data”, da esta definición. Los "grandes datos" son un activo de información enorme, diverso y de alto crecimiento que requiere nuevos modelos de procesamiento para tener un mayor poder de toma de decisiones, descubrimiento de conocimientos y capacidades de optimización de procesos.
Técnicamente, la relación entre big data y computación en la nube es tan inseparable como las dos caras de una misma moneda. Los big data no pueden ser procesados por una sola computadora y deben utilizar una arquitectura distribuida. Su característica radica en la extracción de datos distribuidos de datos masivos, pero debe depender del procesamiento distribuido, la base de datos distribuida y el almacenamiento en la nube, y la tecnología de virtualización de la computación en la nube.
Con la llegada de la era de la nube, el big data (Big?data) también ha atraído cada vez más atención. El equipo de analistas de "Zhu Yuntai" cree que los big data (Big?data) se utilizan generalmente para describir la gran cantidad de datos no estructurados y datos semiestructurados creados por una empresa. Estos datos se descargarán a una base de datos relacional para su análisis. Gastar demasiado tiempo y dinero. 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 marcos como MapReduce para distribuir el trabajo a decenas, cientos o incluso miles de computadoras.
Big data requiere técnicas especiales para manejar eficientemente grandes cantidades de datos durante un período de tiempo tolerable. Las tecnologías aplicables a big data incluyen bases de datos de procesamiento masivo paralelo (MPP), redes de minería de datos, sistemas de archivos distribuidos, bases de datos distribuidas, plataformas de computación en la nube, Internet y sistemas de almacenamiento escalables. ?
Características del big data. La cantidad de datos es grande, los tipos de datos son muchos, los requisitos para el rendimiento en tiempo real son estrictos y el valor contenido en los datos es excelente. Los macrodatos existen en todos los ámbitos de la vida, pero la gran cantidad de información y consulta es complicada. Necesitamos buscar, procesar, analizar, resumir y resumir sus patrones profundamente arraigados. ?
Recolección de datos de gran tamaño. El desarrollo de la ciencia, la tecnología e Internet está impulsando el advenimiento de la era del big data. Todos los ámbitos de la vida producen enormes cantidades de fragmentos de datos todos los días. Las unidades de medida de datos se han desarrollado desde Byte, KB, MB, GB, TB hasta PB. , EB, ZB, YB o incluso BB, NB, DB a medida. En la era del big data, la recopilación de datos ya no es un problema técnico. Simplemente, frente a tantos datos, ¿cómo podemos encontrar sus leyes inherentes?
Minería y procesamiento de big data. Los grandes datos inevitablemente no pueden ser calculados y estimados por el cerebro humano, ni procesados por una sola computadora. Debe adoptar una arquitectura informática distribuida y depender del procesamiento distribuido, la base de datos distribuida, el almacenamiento en la nube y la tecnología de virtualización de la computación en la nube. La minería y el procesamiento de datos deben utilizar tecnología en la nube.
Internet es una red mágica y el desarrollo de big data también es un modelo. Si realmente quieres comprender el big data, puedes venir aquí. El número inicial de esta bestia es 187 y el número del medio. es Saner0. El último es 14250, que se puede encontrar combinándolos en orden. Lo que quiero decir es que, a menos que quieras hacerlo o entiendas este aspecto, si solo te estás uniendo a la diversión, no vengas. .
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¿Aplicaciones del big data?
Las aplicaciones del big data pueden ayudarnos a obtener valor útil en la vida.
A medida que la aplicación de big data se generaliza cada vez más, las industrias en las que se aplica también son cada vez más bajas. Podemos ver algunas aplicaciones novedosas de big data todos los días, lo que ayuda a las personas a obtener resultados reales. información útil del mismo. Muchas organizaciones o individuos se verán afectados por el análisis de big data, pero ¿cómo ayuda el big data a las personas a extraer información valiosa? Echemos un vistazo a nueve aplicaciones de big data extremadamente valiosas. Todas estas son áreas clave de datos. Aplicación de análisis:
1. Comprender a los clientes y satisfacer sus necesidades de servicio.
La aplicación de big data es ahora la más conocida en este campo. La atención se centra en cómo utilizar big data para comprender mejor a los clientes, sus preferencias y comportamientos. A las empresas les encanta recopilar datos sociales, registros de navegador, analizar texto y datos de sensores para comprender a sus clientes de manera más integral. Normalmente, se crea un modelo de datos para hacer predicciones. Por ejemplo, Target, un famoso minorista estadounidense, obtiene información valiosa a través del análisis de big data y predice con precisión cuándo los clientes quieren tener hijos. Además, mediante la aplicación de big data, las empresas de telecomunicaciones pueden predecir mejor la pérdida de clientes, Wal-Mart puede predecir con mayor precisión qué productos serán populares, la industria de seguros de automóviles puede comprender las necesidades y las habilidades de conducción de los clientes, y el gobierno también puede comprender las preferencias de los electores.
2. Optimización de procesos de negocio
El big data también ayuda a optimizar los procesos de negocio. Se pueden extraer datos valiosos mediante el uso de datos de redes sociales, búsquedas en la web y pronósticos meteorológicos. La aplicación más utilizada de big data es la optimización de las cadenas de suministro y las rutas de entrega. En ambas áreas, la geolocalización y la identificación por radiofrecuencia rastrean mercancías y vehículos de reparto, utilizando datos de rutas de tráfico en tiempo real para desarrollar rutas más optimizadas. El negocio de recursos humanos también se mejora a través del análisis de big data, que incluye la optimización de la captación de talento.
3. Los macrodatos están mejorando nuestras vidas
Los macrodatos no sólo se aplican a empresas y gobiernos, sino que también se aplican a todas las personas en nuestras vidas. Podemos utilizar los dispositivos que usamos (como relojes inteligentes o pulseras inteligentes) para generar datos actualizados, lo que nos permite realizar un seguimiento de nuestro consumo de calorías y patrones de sueño. Y también utilizamos análisis de big data para encontrar nuestro amor. La mayoría de las veces, los sitios web de citas son herramientas de aplicación de big data para ayudar a las personas necesitadas a encontrar la pareja adecuada.
4. Mejorar la atención médica y la investigación y el desarrollo
La potencia informática de las aplicaciones de análisis de big data nos permite decodificar todo el ADN en pocos minutos. Y nos permite desarrollar los últimos planes de tratamiento. Al mismo tiempo, las enfermedades se pueden comprender y predecir mejor. Al igual que los datos que pueden generar las personas que usan relojes inteligentes, los big data también pueden ayudar a los pacientes a tratar mejor sus afecciones. La tecnología de big data se utiliza ahora en los hospitales para controlar a los bebés prematuros y enfermos. Al registrar y analizar los latidos del corazón del bebé, los médicos pueden hacer predicciones sobre posibles síntomas de malestar en el cuerpo del bebé. Esto puede ayudar a los médicos a salvar mejor a los bebés.
La estructura del concepto de big data
El big data es solo una manifestación o característica del desarrollo de Internet hasta la etapa actual, no es necesario mitificarlo ni mantenerlo. asombro en la nube En el contexto de la innovación tecnológica representada por la informática, estos datos que originalmente eran difíciles de recopilar y usar han comenzado a utilizarse fácilmente. A través de la innovación continua en todos los ámbitos de la vida, los grandes datos crearán gradualmente más valor. para la humanidad.
En segundo lugar, si desea comprender sistemáticamente los big data, debe descomponerlos de manera integral y cuidadosa. Comenzaré desde tres niveles:
El primer nivel es la teoría. camino para la cognición, y también es la base ampliamente reconocida y difundida.
Aquí, comprenderemos la descripción y caracterización general de big data de la industria a partir de la definición de las características de big data, analizaremos en profundidad el valor de big data a partir de la discusión sobre el valor de big data y obtendremos información sobre las tendencias de desarrollo; big data; y partiendo del tema especial e importante de la privacidad de big data, examine el juego a largo plazo entre las personas y los datos desde una perspectiva. ?
El segundo nivel es la tecnología. La tecnología es el medio para encarnar el valor de los macrodatos y la piedra angular del progreso. Aquí, se explicará todo el proceso de big data desde la recopilación, el procesamiento, el almacenamiento hasta la formación de resultados desde la perspectiva del desarrollo de la computación en la nube, la tecnología de procesamiento distribuido, la tecnología de almacenamiento y la tecnología de percepción.
El tercer nivel es la práctica, y la práctica es la máxima manifestación de valor de big data. Aquí, describiremos el hermoso escenario que ha mostrado el big data y el plan para su próxima realización desde cuatro aspectos: big data de Internet, big data gubernamental, big data empresarial y big data personal.
El significado, usos y desventajas del concepto de big data
1. ¿El poder de cambiar el valor?
En el Los próximos diez años, China será determinada. El criterio de significado central para determinar si existe una gran sabiduría (el "pensador") es la felicidad nacional. El primero se refleja en los medios de vida de las personas, aclarando las cosas a través de big data y viendo si nuestra relación con las personas es más significativa que antes. El segundo se refleja en la ecología, viendo lo bien que nos va en la relación entre la naturaleza y las personas. ¿Es más significativo que antes? En resumen, pasemos de la era del caos de significado de los últimos 10 años a la era de clarificación del significado de los próximos 10 años.
2. El poder de cambiar la economía
Los productores son valiosos y los consumidores son el significado del valor. Sólo lo que tiene significado puede ser valioso si los consumidores no están de acuerdo con ello, no se puede vender y su valor no se puede realizar. Sólo lo que los consumidores están de acuerdo se puede vender y se puede realizar su valor. Los macrodatos nos ayudan a identificar el significado de la fuente de los consumidores, ayudando así a los productores a obtener valor. Éste es el principio de estimular la demanda interna.
3. El poder de cambiar las organizaciones
Con el desarrollo de la infraestructura de datos y los recursos de datos con las características de la Web Semántica, los cambios organizacionales se vuelven cada vez más inevitables. Los macrodatos impulsarán las estructuras de red para generar poder organizacional desorganizado. Las primeras en reflejar esta característica estructural son varias aplicaciones WEB2.0 descentralizadas, como RSS, wikis, blogs, etc. ?La razón por la que los big data se han convertido en una fuerza transformadora de la época es que adquieren sabiduría al seguir el significado.
¿Cuáles son los usos de big data?
Big data se puede dividir en campos como tecnología de big data, ingeniería de big data, ciencia de big data y aplicaciones de big data. De lo que más se habla ahora es de la tecnología de big data y de sus aplicaciones. Las cuestiones científicas y de ingeniería aún no se han tomado en serio. La ingeniería de big data se refiere a la ingeniería sistemática de la planificación, construcción, operación y gestión de big data; la ciencia de big data se centra en descubrir y verificar las leyes de big data y su relación con las actividades naturales y sociales durante el desarrollo y operación de redes de big data.
El Internet de las cosas, la computación en la nube, el Internet móvil, el Internet de los vehículos, los teléfonos móviles, las tabletas, las PC y varios sensores repartidos por todos los rincones de la tierra son fuentes de datos o métodos de transporte.
Algunos ejemplos incluyen blogs, RFID, redes de sensores, redes sociales, datos sociales (gracias a la revolución de los datos en la sociedad), índices de búsqueda de textos y archivos de Internet; registros detallados de llamadas, astronomía, ciencias atmosféricas, genomas científicos, biogeoquímicos, biológicos y otras investigaciones científicas complejas y/o interdisciplinarias, reconocimiento militar, registros médicos, archivos de vídeo y comercio electrónico a gran escala;
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¿Cuáles son las desventajas de las aplicaciones de big data?
Si bien los defensores de big data ven un gran potencial en el uso de big data, también hay defensores de la privacidad que se preocupan Esto se debe a que cada vez más personas recopilan datos relevantes, ya sea que los revelen intencionalmente o los publiquen a través de las redes sociales, o incluso si, sin saberlo, revelan detalles numéricos específicos al compartir sus vidas.
El análisis de estos enormes conjuntos de datos distorsionará nuestras capacidades predictivas y conducirá a muchas decisiones equivocadas importantes y dañinas.
Además, los datos son mal utilizados por personas o instituciones poderosas con agendas manipuladoras egoístas para lograr los resultados deseados.