Concept în definiție ABC

Trăim într-o epocă în care abundă datele. Să ne gândim puțin: ce date despre noi pot fi Internet, plutind în spațiul cibernetic? Numele, prenumele, poate adresa (produsul unei achiziții pe care am făcut-o online și care, în mod firesc, a trebuit să ajungă la noi acasă), muzică ce auzim (din listele noastre Spotify sau ce ascultăm pe Soundcloud), la ce articole ne uităm (produsul paginilor pe care le vedem pe Amazon și alte magazine online) și multe altele.

Această cantitate de date, odată prelucrate și analizate, ne poate conduce la concluzii, atât despre persoane individuale, cât și despre seturi de populației, și chiar pentru a le diferenția în funcție de preferințele lor, concluzii pe care, la rândul lor, le putem aplica anumitor indivizi sub formă de recomandări. Pentru aceasta, disciplina de Date mare.

Definim Date mare ca disciplină a științei computaționale care se ocupă cu capturarea, gestionarea și analiza marilor seturi de date, extragerea concluziilor din această analiză și aplicarea acestor concluzii la cazuri beton.

Adică Date mare este o disciplină completă și nu doar colecția și depozitare de seturi mari de date.

Într-o eră în care datele nu numai că nu sunt rare, dar în multe cazuri avem mai mult decât ne-am dori sau care poate fi cu adevărat util, Date mare de asemenea, se ocupă cu modul de alegere a datelor care ne sunt cu adevărat utile pentru efectuarea analizelor și tragerea concluziilor.

Scopul final al Date mare este de a obține un beneficiu pentru compania sau inițiativa noastră.

Să luăm un caz concret: să presupunem că avem un magazin de muzică online și că, din ceea ce aud clienții noștri, Stocăm informații precum titlul melodiei, numele artistului și numărul de redări ale fiecăruia. cântec.

Odată ce toate aceste date au fost analizate, putem ajunge la mai multe concluzii. Să presupunem că vedem că fiecare dintre noi client Este obișnuit să clasificăm opțiunile lor muzicale într-unul sau câteva genuri specifice și că putem clasifica fiecare dintre grupurile și artiștii pe care îi avem în catalogul nostru în aceste genuri.

Deci, putem folosi Date mare să le recomandăm clienților din magazinul nostru să asculte (și să cumpere ulterior, desigur!) muzică de la anumite grupuri care se potrivesc preferințelor lor.

În acest fel, oferim un serviciu mai adaptat la preferințele personale ale fiecăruia dintre noi clienților, făcându-l mai personalizat și, prin urmare, oferindu-le „magazinul dvs.” în locul unui magazin generic.

Date mare Este disciplina pe care o folosesc, de exemplu, în rețelele de socializare pentru a sugera pagini și profiluri de urmat sau site-urile de conținut pentru a sugera lecturi.

Amazon este una dintre afacerile care exemplifică utilizarea Date mareÎntrucât din analiza întrebărilor și achizițiilor tuturor utilizatorilor acestui faimos site web, se concluzionează ce sugestii pentru produse noi ar trebui să fie arătate fiecărui utilizator individual.

Cu toate acestea, trebuie remarcat faptul că nu tot ce ne este sugerat pe internet este rezultatul analizei tendințelor Date mare.

De asemenea, trebuie să ținem cont de acordurile comerciale dintre companiile care fac sugestii și producătorii de produse, astfel încât al lor să fie cei care apar în sugestiile menționate.

Tehnologic, utilizarea soluțiilor Date mare necesită o mare putere de procesare.

De aceea, ei se obișnuiesc să folosească sisteme de calculatoare dedicate, cum ar fi servere mari și facilități firme dedicate pe care firmele specializate le închiriază pentru studii specifice sau clienților pentru utilizare pe tot parcursul an.

De multe ori Date mare necesită tratarea colecțiilor de date care nu sunt complet structurate. De aceea sunt necesare soluții specifice pentru utilizarea în aceste tipuri de aplicații.

S-a spus că profilurile tehnice s-au specializat în Date mare vor avea mare cerere în viitor.

Cu alte cuvinte, dacă vă gândiți la un loc de muncă în informatică, ar trebui gândi specializați serios în zona Date mare, în care există o lipsă de ofertă pentru a acoperi cererea.

Colectarea datelor pentru analiza ulterioară nu se realizează numai pe internet și pe oameni, ci se poate face și folosind senzori IoT.

În acest fel, de exemplu, putem a analiza tiparele de comportament ale șoferilor, colectând date de la senzorii de parcare pentru a cunoaște orele cele mai aglomerate sau circulaţie.

Fotografii: Fotolia - lasse / georgejmclittle

Subiecte în Big Data