¿Qué significa big data? ¿Cómo entender el concepto de big data?
En "¿La era del Big Data?" escrito por Victor Meyer-Schoenberg y Kenneth Cukier. Los datos medianos y grandes se refieren al uso de todos los datos para el análisis y procesamiento sin el atajo del análisis aleatorio (encuesta por muestra). Las características de 4V de big data: volumen (masa), velocidad (alta velocidad), diversidad (diversidad) y valor (valor).
Para "big data" (¿grande?), la organización de investigación de datos Gartner ha dado esta definición. "Big data" es un activo de información diversificado, masivo y de alto crecimiento que requiere un nuevo modelo de procesamiento para tomar decisiones más sólidas. -poder de creación, conocimiento y descubrimiento, y capacidades de optimización de procesos.
Técnicamente, la relación entre big data y la computación en la nube es tan inseparable como las dos caras de la moneda: es procesada por una sola computadora y debe. Adopte una arquitectura distribuida. Se caracteriza por la extracción de datos distribuidos de datos masivos, pero debe depender del procesamiento distribuido, las bases de datos distribuidas, el almacenamiento en la nube y la tecnología de virtualización de la computación en la nube.
Con el advenimiento de la era de la nube. , big data (Big? Data) también ha atraído cada vez más atención. El equipo de analistas de Zhuo Yuntai cree que big data (Big? Data) se utiliza generalmente para describir la gran cantidad de datos creados por una empresa. datos estructurados, descargarlos a una base de datos relacional para su análisis consumirá 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 un marco como MapReduce Distribuido en docenas. cientos o incluso miles de computadoras
Big data requiere tecnologías especiales para procesar de manera efectiva grandes cantidades de datos dentro de un tiempo permitido. Las tecnologías adecuadas para big data incluyen bases de datos de procesamiento paralelo masivo (MPP) y red eléctrica de minería de datos. , sistema de archivos distribuido, base de datos distribuida, plataforma de computación en la nube, Internet y sistema de almacenamiento escalable.
¿Las características del big data son una gran cantidad de datos y muchos tipos de datos? Valor de los datos: Big data existe en todos los ámbitos de la vida, pero una gran cantidad de información y consulta es compleja y requiere que busquemos, procesemos, analicemos, resumamos y resumamos sus patrones profundamente arraigados. ?Recopilación de datos. El desarrollo de la tecnología e Internet ha promovido la llegada de la era de los big data. Todas las industrias están generando fragmentos de datos masivos y la unidad de medida de los datos ha cambiado de bytes, KB, MB a GB y GB. medido por PB, EB, ZB, YB o incluso BB, NB y DB. La recopilación de datos en la era del big data ya no es un problema técnico, pero ¿cómo podemos encontrar las reglas subyacentes? La minería y el procesamiento de datos no pueden ser calculados ni estimados por el cerebro humano, ni pueden ser procesados por una sola computadora. Debe adoptar una arquitectura informática distribuida y depender del procesamiento distribuido, bases de datos distribuidas, almacenamiento en la nube y virtualización de la computación en la nube. Por lo tanto, la minería y el procesamiento de big data deben utilizar tecnología en la nube.
Internet es una red mágica, y el desarrollo de big data también es un modelo. El número inicial de esta bestia es 187. El número del medio es el cero de tres niños y el último número es 14250. Lo que quiero decir es que, a menos que quieras hacer esto o sepas esto, si simplemente te unes a la diversión, entonces no vengas. /p>
¿Aplicaciones de big data?
Las aplicaciones de big data pueden ayudarnos a obtener valor útil en la vida.
A medida que la aplicación de big data se generaliza cada vez más y la industria de aplicaciones disminuye cada vez más, se pueden ver algunas aplicaciones novedosas de big data todos los días, lo que ayuda a las personas a obtener un valor verdaderamente útil de ellas. 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 de muy alto valor, que son áreas clave de big data en aplicaciones de análisis:
1. Comprender a los clientes y satisfacer sus necesidades de servicio.
El 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 obtener una comprensión más completa de sus clientes.
En circunstancias normales, los modelos de datos se crean para la predicción. Por ejemplo, Target, un conocido minorista estadounidense, obtiene información valiosa mediante el análisis de big data y predice con precisión cuándo los clientes querrán tener hijos. Además, mediante la aplicación de big data, las empresas de telecomunicaciones pueden predecir mejor la pérdida de clientes, Walmart puede predecir con mayor precisión qué productos se venderán bien, la industria de seguros de automóviles puede comprender las necesidades de los clientes y los niveles de conducción, y los gobiernos también pueden comprender las preferencias de los votantes.
2. Optimización de procesos de negocio
El big data también ayuda a optimizar los procesos de negocio. Se pueden extraer datos valiosos utilizando datos de redes sociales, búsquedas en línea y pronósticos meteorológicos, el más utilizado de los cuales es la optimización de las cadenas de suministro y las rutas de entrega. En ambos casos, 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. Las operaciones de recursos humanos también se mejoran mediante el análisis de big data, incluida la optimización de la contratación de talento.
3. Los macrodatos están mejorando nuestras vidas
Los macrodatos no solo son aplicables a empresas y gobiernos, sino también a todas las personas en nuestras vidas. Podemos utilizar los dispositivos que usamos, como relojes inteligentes o pulseras inteligentes, para generar datos actualizados que nos permitan realizar un seguimiento de nuestro consumo de calorías y patrones de sueño. Y también utilizamos análisis de big data para encontrar nuestro amor. Muchas veces, los sitios web de citas son herramientas de aplicación de big data que ayudan a las personas necesitadas a encontrar socios adecuados.
4. Mejorar la atención sanitaria y la investigación y el desarrollo
La potencia informática de las aplicaciones de análisis de big data nos permite decodificar todo el ADN en minutos. También nos permite desarrollar las últimas opciones de tratamiento. También puede comprender y predecir mejor las enfermedades. Al igual que los datos que pueden generar personas que usan relojes inteligentes, etc., los macrodatos también pueden ayudar a los pacientes a tratar mejor las enfermedades. La tecnología de big data ya se utiliza en los hospitales para controlar el estado de los bebés prematuros y enfermos. Al registrar y analizar los latidos del corazón de un bebé, los médicos pueden predecir posibles molestias físicas en el bebé. Esto puede ayudar a los médicos a ayudar mejor a los bebés.
La estructura del concepto de big data
Big data es sólo una representación o característica del desarrollo de Internet hasta su etapa actual. No hay necesidad de mitificarlo ni de asombrarle. En el contexto de la innovación tecnológica que representa la computación en la nube, estos datos que originalmente eran difíciles de recopilar y utilizar se han vuelto fáciles de usar. A través de la innovación continua en todos los ámbitos de la vida, los big data crearán gradualmente más valor para la humanidad.
En segundo lugar, si se quiere comprender sistemáticamente los big data, se debe realizar una descomposición exhaustiva y detallada. Partiré de tres niveles:
El primer nivel es la teoría, es el único camino hacia la cognición y es la base que es ampliamente reconocida y difundida. Aquí, a partir de la definición de las características de los grandes datos, podemos comprender la descripción y caracterización general de los grandes datos en la industria y podemos analizar en profundidad el valor de los grandes datos; tendencia de desarrollo de big data; este artículo comienza desde la perspectiva de la privacidad de big data. Una perspectiva especial e importante para examinar el juego a largo plazo entre las personas y los datos. ?
El segundo nivel es la tecnología. La tecnología es un medio para encarnar el valor del big data y es la piedra angular del progreso. Aquí, desde la perspectiva del desarrollo de la computación en la nube, la tecnología de procesamiento distribuido, la tecnología de almacenamiento y la tecnología de detección, se explica todo el proceso de big data desde la recopilación, el procesamiento y el almacenamiento hasta la formación de resultados.
El tercer nivel es la práctica, y la práctica es la máxima manifestación de valor de big data. Aquí, describimos las hermosas escenas que ha mostrado big data y el plan que se debe realizar desde cuatro aspectos: big data de Internet, big data gubernamental, big data empresarial y big data personal.
El significado, usos y carencias del concepto de big data
1. ¿El poder de cambiar valor?
En los próximos diez años, el criterio de significado central ("pensador") que determina si China tiene una gran sabiduría es la felicidad nacional. Uno se refleja en los medios de vida de las personas, aclarando las cosas a través de big data y viendo si lo que hacemos en las relaciones interpersonales es más significativo que antes; el segundo se refleja en la ecología, viendo si lo estamos haciendo mejor que en la relación entre la naturaleza y el hombre; antes Cosas más significativas. En resumen, pasemos de la era del caos de hace 10 años a la era de la claridad en los próximos 10 años.
2. El poder de cambiar la economía
Los productores son valiosos y los consumidores son el significado del valor. Lo que es significativo es valioso. Lo que los consumidores no están de acuerdo no se puede vender y el valor no se puede realizar. Sólo las cosas con las que los consumidores están de acuerdo se pueden vender y se puede realizar el 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 para 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 son cada vez más inevitables. Los macrodatos promoverán estructuras de red para generar poder organizacional desorganizado. Las primeras en incorporar esta característica estructural son varias aplicaciones WEB2.0 descentralizadas, como RSS, wiki, blog, 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.
¿Para qué sirve el big data?
Big data se puede dividir en tecnología de big data, ingeniería de big data, ciencia de big data y aplicaciones de big data. En la actualidad, la gente más habla de tecnología de big data y aplicaciones de big data. Las cuestiones científicas y de ingeniería no se toman en serio. La ingeniería de big data se refiere a la ingeniería sistemática de planificación, construcción, operación y gestión de big data. La ciencia 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; relación.
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 en todo el mundo 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, ciencia del genoma, biogeoquímica, biología y otras investigaciones científicas complejas y/o interdisciplinarias, reconocimiento militar y registros médicos; archivos de vídeo de archivos fotográficos 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 enorme potencial en el uso de big data, algunos defensores de la privacidad están preocupados por si los divulgarán a sabiendas o lo divulgarán a medida que más personas comiencen a publicar estos datos a través de las redes sociales. Incluso pueden publicar inconscientemente detalles numéricos específicos al compartir sus propias vidas.
Analizar estos enormes conjuntos de datos puede generar información falsa sobre nuestras capacidades predictivas, lo que lleva a muchas decisiones equivocadas importantes y dañinas. Además, personas o instituciones poderosas hacen un mal uso de los datos y las agendas se manipulan egoístamente para lograr los resultados deseados.