-
7/25/2019 BIG DATA Proiect (1)
1/3
BIG DATABIG DATA permite organizatiilor un amestec de date
structurate, semi-structuratesi nestructurate n cutare de informa
ii i perspective de afaceri valoros.
BIG DATA sunt folosite pentru a descoperi modele ascunse, corela
ii necunoscute,tendin ele pie ei, preferin ele clien ilor i alte
informa ii utile afaceri. Constatarile analitice pot duce la
comercializare mai eficiente, noi oportunit i de venituri,servicii
mai une clien ilor, eficien opera ional munt it, avanta!e
competitive peste organiza ii rivale i alte eneficii de
afaceri.
"copul principal al analizei BIG DATA este de a a!uta companiile
s ia decizii deusiness mai informate, permi #nd oamenilor de
stiinta de date, i al i profesioni ti
de analiz de a analiza volume mari de date de tranzac ie, precum
i alte forme de date care pot fi nee$ploatate de usiness
intelligence %BI&. Asta ar putea include
!urnale de server 'e i date clic(stream Internet, con inut
social media i rapoarte de activitate, re ele sociale, te$tul de la
e-mailuri de la clien i i rspunsuri sonda!, de telefonie moil
nregistrri ale detaliilor apelurilor i a datelor de ma ini
capturate de senzori conecta i la internetul oiectelor. )nii oameni
asociaza BIGDATA cu date semi-structurate i nestructurate de acest
gen, dar firme deconsultan , precum Gartner Inc. i *orrester
+esearc Inc. lua n considerare, de
asemenea, tranzac iile i alte date structurate a fi componente
valide in aplicatiile BIG DATA.
BIG DATA pot fi analizate cu instrumente softare utilizate n mod
oi nuit, caparte a analizei a unei discipline avansate, cum ar fi
analiza predictiva, datamining, analiz de te$t i analiza statistic.
ainstream BI instrumente de softarei date de vizualizare poate
!uca, de asemenea, un rol n procesul de analiz. Dar
datele semi-structurate i nestructurate ar putea s nu se
potriveasc ine ndepozitele de date tradi ionale, azate pe aze de
date rela ionale. ai mult dec#t
at#t, depozite de date nu pot fi n msur s se ocupe de cererile
de prelucraregenerate de seturi de date mari care treuie
actualizate frecvent sau ciar continuu -de e$emplu, date n timp
real cu privire la performan a de aplica ii moile sau de conducte
de petrol i gaze.
-
7/25/2019 BIG DATA Proiect (1)
2/3
Ca urmare, multe organiza ii care doresc s colecteze,
prelucreaze i sa analizeaze BIG DATA au apelat la o clas nou de
tenologii care include /adoop i alteinstrumente , cum ar fi,
ap+educe, "par(, /ive, precum i aze de date 0o"12.Aceste tenologii
formeaza nucleul unui cadru softare open source, care sus ine
prelucrarea de seturi mari si diverse date peste sisteme
cluster.
3n unele cazuri, grupurile /adoop i sisteme de 0o"12 sunt
utilizate ca tampoanede aterizare i zone de a teptare pentru date
nainte de a se ncarc ntr-un depozit de date pentru analiza, de
multe ori ntr-o form cuprinsa c este mai favorail
pentru structurile rela ionale. 3n astfel de aritecturi,
suseturi de date pot fi apoifiltrate de analiza n depozitele de
date i aze de date analitice, sau poate fianalizat direct n /adoop
folosind instrumente de interogare lot, softare de
procesare flu$ i "12 pe tenologii /adoop care se e$ecut
interactiv, interogrile
ad-oc scris n "12.
Capcanele poten iale care pot impiedica unele organiza ii pe
marile ini iative de analiz de date includ lipsa de competen e de
analiz interne i costul ridicat al ncirierii de profesioni ti cu
e$perien de analiz. Cantitatea de informa ii care este implicata n
mod oi nuit, iar varietatea ei, poate provoca, de asemenea dureride
cap de gestionare a datelor, inclusiv calitatea datelor i proleme
de consisten . 3n plus, integrarea sistemelor /adoop i depozite de
date poate fi o provocare, de i
diferiti v#nztori ofer acum conectori softare ntre /adoop i aze
de daterelationale, precum i alte date instrumente de integrare cu
capacit i mari de date.
Big Data are 4 caracteristici principale.
5. 6rima caracteristic este 782))2
Da, volumul de date este in crestere. 9$pertii prezic ca volumul
de date din lume,
va creste la :; de :>. Acelasi fenomen afecteaza fiecare
companie
- datele sunt in cre tere la aceeasi rata e$ponen iala. Dar nu
este numai volumul de
date care este in crestere, numrul de surse de date este de
asemenea in crestere.:. A doua caracteristica este 7IT9
-
7/25/2019 BIG DATA Proiect (1)
3/3
sau la secund. i lumea este, de asemenea, din ce n ce mai
instrumentat i
interconectat. 7olumul de date de streaming de pe aceste
instrumente este
e$ponen ial mai mare dec#t a fost ciar cu : ani n urm.
@. A treia caracteristica este 7A+I9TAT9A datelor.7arietatea
datelor prezint o provocare la fel de dificil. Cre terea surselor
de date
a alimentat i cre terea tipurilor de date. De fapt, > din
datele generate n lume
sunt date nestructurate. Cu toate acestea, metodele tradi ionale
de analiz se aplic
numai la informa ii structurate.
4. A patra caracteristica este 79+IDICITAT9A datelor
Cum se poate actiona pe aza acestor informatii, dac nu sunt de
incredere.
"tailirea increderii in datele pe care le folose te orice
companie reprezint oprovocare uria odat cu cresterea surselor i
tipurilor de date.
)n alt motiv pentru care Big Data este un suiect fierinte astazi
este noua
tenologie care permite unei organiza ii s eneficieze de
resursele interne de date.
Ceea ce este nou, este tenologia pentru a procesa si analiza
aceste date la volumul
si viteza dorita. "copul tenologiei Big Data este sa analizeze
toate datele
disponiile, eficient din punct de vedere costuri.
Datele pot veni de la sistemele noastre tradi ionale - sisteme
de facturare, sisteme9+6 si sisteme C+. De asemenea pot veni de la
ma ini - de la eticetele +*ID,
senzori si comutatoare de re ea. i datele vin de la oameni -
site-ul e, social
media, etc. Acest lucru face foarte dificil analiza datelor
sociale - e$tragerea
ideilor de con inut n mare parte su form de te$t ntr-un timp
foarte scurt.
