Czym są duże zbiory danych

Słowo big data pojawiło się w naszym życiu w ostatnich latach. To jest stosunkowo nowe w naszych umysłach. Ale można go doszukiwać się w latach sześćdziesiątych i siedemdziesiątych. W tym czasie światowe dane dopiero zaczęły budować pierwsze centrum danych i relacyjną bazę danych.

Na początku XXI wieku ludzie zaczęli zdawać sobie sprawę, że użytkownicy generowali dużo danych za pośrednictwem Facebooka, YouTube'a i innych serwisów internetowych. W tym samym roku powstał Hadoop (struktura open-source stworzona specjalnie do przechowywania i analizowania dużych zbiorów danych). NoSQL stał się również popularny.

Rozwój platform typu open source, takich jak Hadoop (i niedawny Spark), ma kluczowe znaczenie dla rozwoju Big Data. Ponieważ dzięki nim big data jest łatwiejsza w użyciu i tańsza w przechowywaniu. Od tamtej pory ilość dużych danych gwałtownie wzrosła. Użytkownicy nadal generują dużą ilość danych.

Wraz z pojawieniem się Internetu Rzeczy (IoT) coraz więcej urządzeń może być podłączonych do Internetu. Zbieranie danych na temat wzorców użytkowania klientów i wydajności produktów. Pojawienie się uczenia maszynowego przyniosło więcej danych.

Choć wydaje się, że ścieżka rozwoju big data dobiegła końca, jej rzeczywiste zastosowanie dopiero się zaczęło. Przetwarzanie w chmurze jeszcze bardziej rozszerza możliwości big data. Chmura zapewnia rzeczywistą elastyczność i skalowalność. Programiści mogą po prostu uruchomić tymczasowy klaster, aby przetestować podzbiór danych. Wszystko to zapewni dużą wygodę w naszym codziennym życiu.

Big Data opracowała nowe technologie przechowywania danych. Ale ilość danych podwoi się za około dwa lata. Kraje i przedsiębiorstwa starają się nadążyć za danymi. I znaleźć skuteczne sposoby przechowywania danych.

Ale samo przechowywanie danych nie wystarczy. Należy znaleźć cenne dane do wykorzystania. Czyste dane, dane dotyczące klienta oraz dane uporządkowane w sensowny sposób analizy wymagają dużo pracy. Analitycy danych muszą spędzać od 50% do 80% swojego czasu na sortowaniu i przygotowywaniu danych. Wtedy naprawdę mogą z nich korzystać. Koszt czasu to wielka strata.

Trzeba przechowywać duże dane. Nasze obecne rozwiązanie do przechowywania danych może znajdować się na dysku w chmurze, lokalnie lub w obu. Przechowujemy dane w dowolnej potrzebnej nam formie. W razie potrzeby wprowadź wymagane wymagania dotyczące przetwarzania i niezbędne silniki przetwarzania do tych zestawów danych. Chmura stopniowo staje się popularna. Obsługuje nasze obecne wymagania obliczeniowe. Pozwala nam to uruchamiać zasoby w razie potrzeby. .

Big data obejmowała niemal wszystkie aspekty ówczesnej działalności człowieka. Od prostego nagrywania wydarzeń po badania, projektowanie, produkcję i serwis. Następnie, aby pokazać konsumentom końcowym informacje o działaniu klasy, przetwarzaniu w chmurze i wszechobecnym połączeniu sieciowym itp. Obecne technologie zapewniają zautomatyzowaną platformę dla procesów gromadzenia, przechowywania i wizualizacji danych.