Große Daten: Wie ist es ein Spiel Wechsler?

In der Wirtschaft ist angewandtes Wissen Macht und Daten ermöglichen dieses Wissen. Der Experte schätzte, dass das Datenvolumen in diesem Jahr 44 Billionen Gigabyte überschreiten könnte, indem große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten genutzt werden, um die Leistung von Big Data zu nutzen.

Es gibt verschiedene Definitionen von Big Data, aber die meisten basieren auf dem Konzept von „Drei-V“ -Big-Data:
1. Volumen – Die Daten werden anhand des Werts der physikalischen Menge gemessen.
2. Geschwindigkeit – Dies definiert den Impuls und die Geschwindigkeit, mit der Daten regelmäßig verarbeitet und aktualisiert werden
3. Vielfalt – Daten stammen aus einer Vielzahl von Quellen in verschiedenen Formaten (Online-Magazine, Interaktion in sozialen Netzwerken, Online-Handel und Online-Transaktionen, Finanztransaktionen usw.).

In modernen Systemen sind zwei zusätzliche Faktoren aufgetreten:
• Variabilität – Bursts unstrukturierter Informationen sind schwierig zu verwalten und erfordern leistungsstarke Verarbeitungstechnologien.
• Datenwert (Wert) – Informationen können für die Wahrnehmung und Verarbeitung unterschiedlich komplex sein, was die Arbeit intelligenter Systeme erschwert. Die Aufgabe besteht darin, den Grad der Wichtigkeit der eingehenden Informationen für eine schnelle Strukturierung zu bestimmen.

Wann wird Big Data benötigt?
Trotz aller verfügbaren Informationen sind sich viele Unternehmen nicht bewusst, dass sie mit einem Big-Data-Problem konfrontiert sind, oder sind nicht bereit, in solchen Kategorien zu denken. Ein Unternehmen kann von Big-Data-Technologien profitieren, wenn seine vorhandenen Anwendungen und Datenbanken nicht mehr in der Lage sind, plötzliche Erhöhungen des Datenvolumens oder der Datenvielfalt oder deren Anforderungen an die Verarbeitungsgeschwindigkeit zu skalieren und zu bewältigen.
Wenn Sie nicht rechtzeitig den richtigen Ansatz für die Arbeit mit Big Data finden, kann dies zu höheren Kosten sowie zu einer Verringerung der Arbeitseffizienz und Wettbewerbsfähigkeit führen. Eine intelligente Big-Data-Strategie kann Ihrem Unternehmen helfen, Kosten zu senken und zusätzliche Geschäftsvorteile zu erzielen, indem fortlaufend große Workloads mithilfe von Big-Data-Technologien implementiert und neue Anwendungen bereitgestellt werden, um Chancen zu nutzen.

Die Entwicklung der Big Data-Verarbeitung

Big Data-Technologien entwickeln sich weiter. Heutzutage haben Unternehmen die Wahl zwischen verschiedenen Analysetypen, um verschiedene Funktionen zu implementieren.

Die deskriptive Analyse hilft Benutzern bei der Beantwortung der Frage: Was ist passiert und warum? Ein Beispiel ist die traditionelle Abfrage- und Berichtsumgebung mit Dashboards und Bewertungssystemen.

Mithilfe der prädiktiven Analyse können Benutzer die Wahrscheinlichkeit bestimmter Ereignisse in der Zukunft beurteilen. Beispiele hierfür sind Prognosesysteme, Frühwarnung und Betrugserkennung sowie Anwendungen zur vorbeugenden Wartung.

Die präskriptiven Analyseformulare für die benutzerspezifischen Empfehlungen (Rezepte). Es hilft, die Frage zu beantworten: „Was ist, wenn Ereignis X auftritt?“

Anfänglich unterstützten Big-Data-Infrastrukturen wie Hadoop nur Batch-Workloads. Große Datenpakete wurden zur sofortigen Verarbeitung geladen, und das Warten auf Ergebnisse erstreckte sich auf Stunden und sogar Tage. Allmählich wurde dies zu einem kritischen Faktor, und die erforderliche Geschwindigkeit für die Verarbeitung von Big Data diente als Impuls für die Entwicklung neuer Infrastrukturen wie Apache Spark, Apache Kafka, Amazon Kinesis usw., die die Echtzeit-Streaming-Datenverarbeitung unterstützen können.

Wie funktioniert Big Data?
Zu den Big-Data-Technologien gehören neue Tools für alle Phasen des Datenverarbeitungszyklus, deren Verwendung sowohl aus technischer als auch aus finanzieller Sicht recht erschwinglich ist. Mit diesen Tools können Sie die Probleme beim Sammeln und Speichern großer Datenpakete lösen und diese verarbeiten, um neue wertvolle analytische Informationen zu erhalten. In den meisten Fällen umfasst die Arbeit mit Big Data einen Standardworkflow: vom Sammeln von Rohdaten bis zum Abrufen nützlicher Informationen.

Erfassung: Die Erfassung von Rohdaten (Transaktionen, Protokolle, Ereignisse mobiler Geräte usw.) ist das erste Problem, mit dem Unternehmen bei der Arbeit mit Big Data konfrontiert sind. Eine qualitativ hochwertige Plattform für die Arbeit mit Big Data vereinfacht diese Phase und bietet Entwicklern die Möglichkeit, eine Vielzahl von strukturierten oder unstrukturierten Daten in jeder Geschwindigkeit von der Echtzeit- bis zur Stapelverarbeitung zu erfassen.

Speicher: Jede Plattform für die Arbeit mit Big Data sollte ein zuverlässiges, sicheres und skalierbares Repository zum Speichern von Daten vor und nach der Verarbeitung enthalten. Abhängig von den spezifischen Anforderungen ist eine temporäre Speicherung erforderlich.

Verarbeitung und Analyse: Zu diesem Zeitpunkt werden die Rohdaten in ein verwendbares Format konvertiert. In der Regel wird dies durch Sortieren, Aggregieren, Kombinieren oder Verwenden spezieller erweiterter Funktionen und Algorithmen erreicht. Danach werden die resultierenden Datenpakete zur weiteren Verarbeitung gespeichert oder mithilfe von Business Intelligence- und Visualisierungstools zur Verwendung bereitgestellt.

Visualisierung: Das Hauptziel der Arbeit mit Big Data besteht darin, wertvolle analytische Schlussfolgerungen auf der Grundlage ihrer praktischen Anwendung zu erhalten. Im Idealfall sollten Big Data für alle interessierten Parteien zugänglich sein, damit sie Datenpakete mithilfe von Business Intelligence-Tools und einer benutzerdefinierten Visualisierung, die für die unabhängige Verwendung konzipiert ist, einfach und schnell untersuchen können. Abhängig von der Art der Analyse erhalten Endbenutzer die fertigen Ergebnisse in Form von Daten aus statischen „Prognosen“ (im Fall von Predictive Analytics) oder empfohlenen Maßnahmen (im Fall von Prescriptive Analytics).

Zusammenfassung
Wir können uns nicht vor Technologie verstecken. Big Data verändert bereits die Welt und dringt langsam in unsere Städte, Häuser, Wohnungen und Geräte ein. Wie schnell Technologie den Planeten erfasst, ist schwer zu sagen. Eines ist sicher – halten Sie an der Mode fest oder sterben Sie im Mist, wie Bob Kelso in der TV-Serie Clinic sagte.

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