Suurandmed on mahukas ja keeruline teabekogum, mida traditsiooniliste andmehaldustööriistadega on raske hallata. Andmete suur maht on üks suurandmete põhijooni. Olulised on ka andmete muutumise kiirus, vormingute mitmekesisus ning analüüsi käigus tekkivad teadmised. Need elemendid koos defineerivad suurandmeid ja annavad aluse nende kasutusele.
Erinevalt traditsioonilistest andmesüsteemidest, mis tuginevad ühele arvutile või tsentraliseeritud salvestuslahendusele, kasutatakse suurandmete haldamiseks hajutatud arvutust — paljude masinate ja salvestussüsteemide võrgustikku. See meetod jagab andmetöötluse paljude masinate vahel, kus iga masin töötleb samaaegselt oma osa andmetest. Hajutatud arvutus võimaldab efektiivselt töödelda suuri ja keerukaid andmekogumeid peaaegu reaalajas, ületades üksiku protsessori või salvestusseadme piirangud.
Suurandmete olemust ja eripära kirjeldavad nn suurandmete viis V-d:
- Maht (volume): andmeid genereeritakse tohututes kogustes. Need võivad hõlmata kõike alates veebitehingutest ja ühendatud anduritest kuni sotsiaalmeedia postituste ja videovoogudeni.
- Kiirus (velocity): andmed liiguvad kiiresti. Neid luuakse, voogesitatakse ja analüüsitakse reaalajas või peaaegu reaalajas.
- Mitmekesisus (variety): andmed ei kuulu ühte tüüpi või rühma. Need esinevad paljudes vormingutes, alates struktureeritud tabelitest kuni struktureerimata sisuni nagu helifailid, pildid ja vabatekst.
- Usaldusväärsus (veracity): andmed võivad olla ebatäpsed või ebajärjekindlad. Usaldusväärsus viitab andmete kvaliteedile – kas need on „puhtad“ ja järjepidevad – eriti „mürarikaste“ või puudulike allikate puhul.
- Väärtuslikkus (value): andmed peavad olema kasulikud. Suurandmete väärtus seisneb nende võimes toetada otsuseid, parandada protsesse ja saavutada märkimisväärseid tulemusi, pakkudes analüüsi kaudu väärtuslikke teadmisi.
Need viis omadust koos määratlevad suurandmete unikaalsuse. Organisatsioon võib genereerida keerukaid andmeid kliendisuhtlustest, tarneahelatest, töötajate süsteemidest ja pilvrakendustest. Suurandmete kogumine ja analüüs võimaldavad kogu selle teabe koondamist,
andmevoo haldamist süsteemide vahel ning mustrite avastamist, mis toetavad teadlikumaid otsuseid ja paremaid tulemusi.
Kuidas suurandmed töötavad?
Suurandmetega töötamine hõlmab keerukate andmekogumite ühendamist paljudest allikatest, nende tõhusat haldamist ja analüüsi, mis aitab saavutada teie ärilisi eesmärke. Need sammud on omavahel tihedalt seotud ning igaüks neist on oluline, et muuta toorandmed väärtuslikeks teadmisteks.
Integreerimine: suurandmed pärinevad paljudest süsteemidest, vormingutest ja asukohtadest pilveplatvormidel, rakendustes ja ühendatud seadmetes.
Andmekonnektorid– tööriistad, tarkvara või liidesed, mis ühendavad andmeid süsteemide vahel – koondavad teabe keskkonda, kus seda saab hõlpsasti hallata, organiseerida ja analüüsimiseks ette valmistada. See hõlmab sageli nii ajaloolisi kui ka reaalajas andmeid, struktureeritud ja struktureerimata vorminguid ning teavet kogu organisatsioonist.
Haldus: kui andmed on koondatud ühte kohta, tuleb need korralikult ette valmistada, et neid saaks tõhusalt kasutada. See protsess võib hõlmata andmete puhastamist, märgistamist, turvamist ja korrastamist. Halduse juurde kuulub vajadusel ka
andmekorralduse reeglite ja juurdepääsukontrollide rakendamine. Õigete süsteemide olemasolul muutub andmehaldus meeskondade ühiskohustuseks, mitte ainult IT osakonna ülesandeks.
Analüüs. Andmetest teadmiste leidmine on see, kus hakkavad ilmnema mustrid, trendid ja seosed. Analüütikud, arendajad ja valdkonnaeksperdid kasutavad suurandmete tööriistu selleks, et mõista toimuvat, avastada võimalusi ja testida ideid. Mõned andmeanalüüsid toimuvad reaalajas, teised aga partiide kaupa. Mõlema puhul on eesmärk sama: toetada otsuseid ja parandada andmete põhjal tulemusi.
Need sammud – integreerimine, haldamine ja analüüs – moodustavad suurandmete toimimise aluse. Kui kõik komponendid on paigas, saavad organisatsioonid tegutseda kiiremini, teha paremaid otsuseid ning kohaneda muutuvate tingimustega selgema arusaama ja suurema paindlikkusega.
Jälgige Microsoft Fabricut