Turinys:
Apibrėžimas - ką reiškia didieji duomenys?
Dideli duomenys yra procesas, kuris naudojamas, kai tradiciniai duomenų gavybos ir tvarkymo būdai negali atskleisti pagrindinių duomenų įžvalgos ir prasmės. Duomenys, kurie yra nestruktūruoti ar jautrūs laikui ar tiesiog labai dideli, negali būti apdoroti reliacinių duomenų bazių varikliais. Tokio tipo duomenims reikalingas kitoks duomenų tvarkymo metodas, vadinamas dideliaisiais duomenimis, kurie naudoja didelę lygiagrečią lengvai prieinamos aparatūros dalį.
„Techopedia“ paaiškina „Big Data“
Paprasčiausiai, dideli duomenys atspindi kintantį pasaulį, kuriame gyvename. Kuo daugiau dalykų keičiasi, tuo daugiau pokyčių fiksuojami ir įrašomi kaip duomenys. Paimkite orą kaip pavyzdį. Orų prognozuotojui visame pasaulyje yra surinkta daug duomenų apie vietos sąlygas. Logiškai mąstant, būtų prasminga, kai vietos aplinka diktuoja regioninį poveikį, o regioninis poveikis diktuoja visuotinį poveikį, tačiau taip gali būti ir atvirkščiai. Vienaip ar kitaip, šie orų duomenys atspindi didelių duomenų atributus, kai reikalingas apdorojimas realiuoju laiku dideliam duomenų kiekiui ir kai daug įvestų duomenų gali būti generuojami mašina, asmeniniai stebėjimai ar išorės jėgos, pavyzdžiui, saulės dėmės.
Apdorojant tokią informaciją paaiškinama, kodėl dideli duomenys tapo tokie svarbūs:
- Daugelis dabar surinktų duomenų yra nestruktūrizuoti ir reikalauja kitokio saugojimo ir apdorojimo, nei randami tradicinėse reliacinėse duomenų bazėse.
- Turima skaičiavimo galia yra raketa, reiškianti, kad yra daugiau galimybių apdoroti didelius duomenis.
- Internetas demokratizavo duomenis, nuolat didindamas turimus duomenis, tuo pačiu generuodamas vis naujesnius duomenis.
Neapdoroti duomenys neturi jokios vertės. Duomenys turi būti tvarkomi, kad jie būtų vertingi. Tačiau čia slypi būdinga didelių duomenų problema. Ar duomenų tvarkymas iš vietinio objekto formato į naudingą įžvalgą yra vertas didelių kapitalo sąnaudų? Ar yra per daug duomenų su nežinomomis vertėmis, kad būtų galima pateisinti galimybę juos apdoroti naudojant didelius duomenų įrankius? Daugelis iš mūsų sutiktų, kad jei būtų galima numatyti orą, jis turėtų vertę, kyla klausimas, ar ši vertė galėtų atsverti išlaidas, susidarančias dėl visų realiojo laiko duomenų sugrupavimo į orų ataskaitą, į kurią būtų galima atsižvelgti.
