Co jsou velká data? Co je to 5V? Technologie, pokroky a statistiky

Příslib velké údajů spočívá v tom, že společnosti budou mít k dispozici mnohem více informací, aby mohly přijímat přesná rozhodnutí a předpovídat, jak jejich podnikání funguje. Big Data nejenže poskytují informace potřebné pro analýzu a zlepšování obchodních výsledků, ale poskytují také potřebné palivo AI algoritmy pro učení a předpovědi nebo rozhodnutí. na druhou stranu ML může pomoci porozumět složitým, různorodým a rozsáhlým datovým sadám, jejichž zpracování a analýza pomocí tradičních metod je náročná.

Co je Big Data?

Velká data je termín používaný k popisu sběru, zpracování a dostupnosti obrovských objemů streamovaných dat v reálném čase. Společnosti kombinují marketingová, prodejní, zákaznická data, transakční data, sociální konverzace a dokonce externí data, jako jsou ceny akcií, počasí a zprávy, aby identifikovaly statisticky platné modely korelace a příčinné souvislosti, které jim pomohou přijímat přesnější rozhodnutí.

Gartner

Velká data se vyznačují 5 vs:

1. Objem: Velké množství dat je generováno z různých zdrojů, jako jsou sociální média, IoT zařízení a obchodní transakce.
2. Rychlost: Rychlost, jakou jsou data generována, zpracovávána a analyzována.
3. Odrůda: Různé typy dat, včetně strukturovaných, polostrukturovaných a nestrukturovaných dat, pocházejí z různých zdrojů.
4. Pravdivost: Kvalita a přesnost dat, která může být ovlivněna nesrovnalostmi, nejednoznačnostmi nebo dokonce dezinformacemi.
5. Hodnota: Užitečnost a potenciál získat poznatky z dat, které mohou vést k lepšímu rozhodování a inovacím.

Big Data Statistics

Zde je souhrn klíčových statistik z TechJury o trendech a předpovědích velkých dat:

• Růst objemu dat: Do roku 2025 se očekává, že globální datová sféra dosáhne 175 zettabytů, což ukazuje exponenciální růst dat.
• Zvyšování počtu zařízení IoT: Předpokládá se, že počet IoT zařízení do roku 64 dosáhne 2025 miliard, což dále přispěje k růstu Big Data.
• Růst trhu s velkými daty: Očekávalo se, že velikost globálního trhu Big Data do roku 229.4 vzroste na 2025 miliardy dolarů.
• Rostoucí poptávka po datových vědcích: Do roku 2026 se předpokládá, že poptávka po datových vědcích vzroste o 16 %.
• Přijetí AI a ML: Předpovídalo se, že do roku 2025 dosáhne velikost trhu s umělou inteligencí 190.61 miliardy dolarů, a to díky rostoucímu přijímání technologií AI a ML pro analýzu velkých dat.
• Cloudová řešení Big Data: Očekávalo se, že cloud computing bude do roku 94 představovat 2021 % celkové pracovní zátěže, což zdůrazňuje rostoucí význam cloudových řešení pro ukládání dat a analýzu.
• Maloobchod a velká data: Očekávalo se, že maloobchodníci využívající velká data zvýší své ziskové marže o 60 %.
• Rostoucí využití Big Data ve zdravotnictví: Předpokládalo se, že trh s analytickými službami ve zdravotnictví dosáhne do roku 50.5 2024 miliardy dolarů.
• Sociální média a velká data: Uživatelé sociálních médií generují 4 petabajty dat denně, což zdůrazňuje dopad sociálních médií na růst Big Data.

Big Data jsou také skvělá kapela

Není to to, o čem zde mluvíme, ale můžete si také poslechnout skvělou píseň, když čtete o velkých datech. Nezahrnuji skutečné hudební video... není to opravdu bezpečné pro práci. PS: Zajímalo by mě, jestli si vybrali jméno, aby zachytili vlnu popularity big data, která se hromadila.

Proč se velká data liší?

Za starých časů… víte… před několika lety jsme používali systémy k extrahování, transformaci a načítání dat (ETL) do obřích datových skladů, na kterých byla postavena řešení business intelligence pro vytváření sestav. Všechny systémy by pravidelně zálohovaly a spojovaly data do databáze, kde bylo možné spouštět zprávy a každý mohl získat přehled o tom, co se děje.

Problém byl v tom, že databázová technologie prostě nedokázala zpracovat více nepřetržitých toků dat. Nezvládl objem dat. Nebylo možné upravit příchozí data v reálném čase. A chyběly nástroje pro vytváření sestav, které by nezvládly nic jiného než relační dotaz na back-endu. Řešení pro velká data nabízejí cloudový hosting, vysoce indexované a optimalizované datové struktury, možnosti automatické archivace a extrakce a rozhraní pro vytváření sestav, která byla navržena tak, aby poskytovala přesnější analýzy, které podnikům umožňují přijímat lepší rozhodnutí.

Lepší obchodní rozhodnutí znamenají, že společnosti mohou snížit riziko svých rozhodnutí a přijímat lepší rozhodnutí, která snižují náklady a zvyšují efektivitu marketingu a prodeje.

Jaké jsou výhody velkých dat?

Informatika prochází riziky a příležitostmi spojenými s využitím velkých objemů dat ve společnostech.

• Big Data je aktuální - 60% z každého pracovního dne, znalostní pracovníci utrácejí za hledání a správu dat.
• Big Data jsou přístupná - Polovina vedoucích pracovníků uvádí, že přístup ke správným údajům je obtížný.
• Big Data jsou holistické – Informace jsou v současné době uchovávány v silech v rámci organizace. Marketingová data lze například nalézt ve webové analýze, mobilní analýze, sociální analýze, CRM, nástroje pro A/B testování, systémy e-mailového marketingu a další… každý se zaměřením na své silo.
• Big Data je důvěryhodný - 29% společností měří peněžní náklady na špatnou kvalitu dat. Jednoduché věci jako sledování více systémů pro aktualizaci kontaktních informací o zákazníkovi mohou ušetřit miliony dolarů.
• Big Data jsou relevantní - 43% společností není spokojeno se schopností svých nástrojů odfiltrovat irelevantní data. Něco tak jednoduchého jako filtrování zákazníků z vašeho webu analytika může poskytnout hromadu vhledu do vašeho akvizičního úsilí.
• Big Data jsou bezpečné - Průměrné narušení zabezpečení dat stojí 214 $ na zákazníka. Zabezpečená infrastruktura budovaná velkými datovými hostingovými a technologickými partnery může průměrné společnosti ušetřit 1.6% ročních výnosů.
• Big Data jsou autoritativní - 80% organizací zápasí s více verzemi pravdy v závislosti na zdroji jejich dat. Kombinací více prověřených zdrojů může více společností vytvářet vysoce přesné zdroje zpravodajských informací.
• Big Data je žalovatelný - Zastaralé nebo špatné údaje způsobují, že 46% společností dělá špatná rozhodnutí, která mohou stát miliardy.

Velké datové technologie

Aby bylo možné zpracovávat velká data, došlo k významnému pokroku v technologiích ukládání, archivace a dotazování:

• Distribuované systémy souborů: Systémy jako Hadoop Distributed File System (HDFS) umožňují ukládání a správu velkých objemů dat napříč více uzly. Tento přístup poskytuje odolnost proti chybám, škálovatelnost a spolehlivost při práci s velkými daty.
• NoSQL databáze: Databáze jako MongoDB, Cassandra a Couchbase jsou navrženy tak, aby zpracovávaly nestrukturovaná a polostrukturovaná data. Tyto databáze nabízejí flexibilitu při modelování dat a poskytují horizontální škálovatelnost, díky čemuž jsou vhodné pro aplikace Big Data.
• MapReduce: Tento programovací model umožňuje paralelní zpracování velkých datových sad v distribuovaném prostředí. MapReduce umožňuje rozdělit složité úkoly na menší dílčí úkoly, které jsou pak samostatně zpracovávány a kombinovány do konečného výsledku.
• ApacheSpark: Spark, open-source engine pro zpracování dat, zvládne dávkové zpracování i zpracování v reálném čase. Nabízí lepší výkon ve srovnání s MapReduce a zahrnuje knihovny pro strojové učení, zpracování grafů a zpracování streamů, díky čemuž je univerzální pro různé případy použití velkých dat.
• Dotazovací nástroje podobné SQL: Nástroje jako Hive, Impala a Presto umožňují uživatelům spouštět dotazy na velká data pomocí známých SQL syntax. Tyto nástroje umožňují analytikům extrahovat poznatky z velkých dat, aniž by vyžadovali odborné znalosti ve složitějších programovacích jazycích.
• Datová jezera: Tato úložiště mohou ukládat nezpracovaná data ve svém nativním formátu, dokud nejsou potřebná pro analýzu. Datová jezera poskytují škálovatelné a nákladově efektivní řešení pro ukládání velkého množství různorodých dat, která lze později zpracovávat a analyzovat podle potřeby.
• Řešení pro datové sklady: Platformy jako Snowflake, BigQuery a Redshift nabízejí škálovatelná a výkonná prostředí pro ukládání a dotazování velkého množství strukturovaných dat. Tato řešení jsou navržena tak, aby zvládla analýzu velkých dat a umožnila rychlé dotazování a vytváření sestav.
• Rámce strojového učení: Rámce jako TensorFlow, PyTorch a scikit-learn umožňují tréninkové modely na velkých souborech dat pro úkoly, jako je klasifikace, regrese a shlukování. Tyto nástroje pomáhají odvodit poznatky a předpovědi z velkých dat pomocí pokročilých technik umělé inteligence.
• Nástroje pro vizualizaci dat: Nástroje jako Tableau, Power BI a D3.js pomáhají analyzovat a prezentovat statistiky z velkých dat vizuálním a interaktivním způsobem. Tyto nástroje umožňují uživatelům zkoumat data, identifikovat trendy a efektivně sdělovat výsledky.
• Integrace dat a ETL: Nástroje jako Apache NiFi, Talend a Informatica umožňují extrakci, transformaci a načítání dat z různých zdrojů do centrálního úložného systému. Tyto nástroje usnadňují konsolidaci dat a umožňují organizacím vytvořit jednotný pohled na svá data pro analýzu a vytváření sestav.

Velká data a AI

Překrývání AI a Big Data spočívá ve skutečnosti, že techniky AI, zejména strojové učení a hluboké učení (DL), lze použít k analýze a získávání poznatků z velkých objemů dat. Velká data poskytují algoritmům umělé inteligence potřebné palivo, aby se učily a dělaly předpovědi nebo rozhodnutí. Umělá inteligence zase může pomoci porozumět složitým, různorodým a rozsáhlým datovým sadám, jejichž zpracování a analýza pomocí tradičních metod je náročná. Zde je několik klíčových oblastí, kde se AI a velká data protínají:

1. Zpracování dat: Algoritmy s umělou inteligencí lze použít k čištění, předzpracování a transformaci nezpracovaných dat ze zdrojů velkých dat, což pomáhá zlepšit kvalitu dat a zajistit, aby byla připravena k analýze.
2. Extrakce funkcí: Techniky umělé inteligence lze použít k automatickému extrahování relevantních funkcí a vzorů z velkých dat, čímž se sníží rozměrnost dat a bude lépe spravovatelná pro analýzu.
3. Prediktivní analytika: Algoritmy strojového učení a hlubokého učení lze trénovat na velkých souborech dat a vytvářet tak prediktivní modely. Tyto modely lze použít k vytváření přesných předpovědí nebo identifikaci trendů, což vede k lepšímu rozhodování a lepším obchodním výsledkům.
4. Detekce anomálií: Umělá inteligence může pomoci identifikovat neobvyklé vzorce nebo odlehlé hodnoty ve velkých datech, což umožňuje včasné odhalení potenciálních problémů, jako jsou podvody, narušení sítě nebo selhání zařízení.
5. Zpracování přirozeného jazyka (NLP): Techniky NLP založené na umělé inteligenci lze použít ke zpracování a analýze nestrukturovaných textových dat ze zdrojů velkých dat, jako jsou sociální média, zákaznické recenze nebo zpravodajské články, a získat tak cenné poznatky a analýzu sentimentu.
6. Analýza obrazu a videa: Algoritmy hlubokého učení, zejména konvoluční neuronové sítě (CNN), lze použít k analýze a extrahování náhledů z velkých objemů obrazových a video dat.
7. Personalizace a doporučení: Umělá inteligence dokáže analyzovat obrovské množství dat o uživatelích, jejich chování a preferencích a poskytovat personalizované zážitky, jako jsou doporučení produktů nebo cílená reklama.
8. Optimalizace: Algoritmy umělé inteligence mohou analyzovat velké datové sady a identifikovat optimální řešení složitých problémů, jako je optimalizace operací dodavatelského řetězce, řízení provozu nebo spotřeby energie.

Synergie mezi umělou inteligencí a velkými daty umožňuje organizacím využít sílu algoritmů umělé inteligence k pochopení obrovského množství dat, což v konečném důsledku vede k informovanějšímu rozhodování a lepším obchodním výsledkům.

Tato infografika od BBVA, Velká data současnost a budoucnost, zaznamenává pokroky v oblasti Big Data.