Kas ir lielie dati?

Lielie dati ir liela un kompleksa informācijas kopa, kas ir pārāk apjomīga un sarežģīta, lai to pārvaldītu ar tradicionāliem datu pārvaldības rīkiem. Informācijas apjoms ir viens no lielo datu būtiskajiem aspektiem. Svarīgs ir arī datu mainīšanās ātrums, formātu daudzveidība un ieskati, kas rodas analīzes procesā. Kopā šie elementi ir būtiski, lai izprastu, kas ir lielie dati un kā tos izmantot.

Atšķirībā no tradicionālajām datu sistēmām, kas paļaujas uz vienu datoru vai centralizētu glabāšanas risinājumu, lielos datus pārvalda, izmantojot izkliedēto skaitļošanu – daudzus savienotus datorus un glabāšanas sistēmas. Šī pieeja sadala apstrādes slodzi starp vairākām iekārtām, un katra no tām vienlaikus apstrādā kādu datu daļu. Izkliedētā skaitļošana ļauj efektīvāk un gandrīz reāllaika ātrumā apstrādāt lielus un kompleksus datus, apejot viena procesora vai atmiņas ierīces ierobežojumus.

Runājot par lielo datu nozīmīgumu un atšķirību no parastajiem datiem, tiek izcelti šādas iezīmes, kas pazīstamas kā “lielo datu pieci V”.
 

• Apjoms (volume): dati tiek ģenerēti milzīgos apjomos. Tie var ietvert visu – no tiešsaistes darījumiem un pievienotajiem sensoriem līdz sociālo tīklu ierakstiem un video straumēm.
  
  
• Ātrums (velocity): dati un pārvietojas ļoti ātri. Tie tiek radīti, straumēti un analizēti reāllaikā vai tuvu tam.
  
  
• Daudzveidība (variety): dati nav vienveidīgi. Tie pastāv dažādos formātos no strukturētām tabulām līdz nestrukturētam saturam, piemēram, audio failiem, attēliem un teksta brīvā formātā.
  
  
• Patiesums (veracity): dati var būt neprecīzi vai nekonsekventi. Patiesums attiecas uz datu uzticamību – to, vai tie ir “tīri” un konsekventi, īpaši tad, ja nāk no “trokšņainiem” vai nepilnīgiem avotiem.
  
  
• Vērtība (value): datiem jābūt noderīgiem. Lielo datu vērtība ir to spējā pamatot lēmumus, uzlabot procesus un veicināt nozīmīgus rezultātus, nodrošinot vērtīgus ieskatus no to analīzes.

Kopā šīs piecas īpašības definē lielo datu unikalitāti. Viena organizācija var ģenerēt kompleksus datus no mijiedarbībām ar klientiem, piegādes ķēdēm, darbinieku sistēmām un mākoņa lietojumprogrammām. Lielo datu apkopošana un analīze ļauj apvienot visu šo informāciju, pārvaldīt datu plūsmu starp sistēmām un atklāt kopsakarības, kas veicina pamatotus lēmumus un labākus rezultātus.

Kā darbojas lielie dati?

Darbs ar lielajiem datiem ietver kompleksu datu kopu apvienošanu no dažādiem avotiem, to labu pārvaldību un tādu analīzi, kas palīdz sasniegt jūsu mērķus. Šīs darbības ir cieši saistītas, un katra ir būtiska, lai pārvērstu neapstrādātu informāciju vērtīgos ieskatos.

Integrācija: lielie dati nāk no dažādām sistēmām, formātiem un vietām – mākoņplatformām, lietojumprogrammām un savienotajām ierīcēm. Datu savienotāji ir rīki, programmatūra vai saskarnes, kas integrē datus starp sistēmām – apvieno informāciju centrālā vidē, kur tai var piekļūt, to var organizēt un sagatavot analīzei. Tas bieži ietver gan vēsturiskos, gan reāllaika datus, strukturētus un nestrukturētus formātus, kā arī informāciju no visas organizācijas.

Pārvaldība: kad dati ir apkopoti vienuviet, tie jāsagatavo tā, lai tie būtu gatavi lietošanai. Šis process var ietvert datu tīrīšanu, marķēšanu, aizsardzību un organizēšanu. Pārvaldība ietver arī datu pārvaldības noteikumu un piekļuves kontroļu piemērošanu, kad tas nepieciešams. Ar atbilstošā m sistēmām datu pārvaldība kļūst par kopīgu atbildību visām komandām, ne tikai IT nodaļai.

Analīze. Atrodot datus ieskatus, sāk atklāties kopsakarības, tendences un saistības. Analītiķi, izstrādātāji un nozares eksperti izmanto lielo datu rīkus, lai izpētītu notiekošo, identificētu iespējas un pārbaudītu idejas. Daļa datu analīzes notiek reāllaikā, bet cita daļa tiek veikta partijās. Abos gadījumos mērķis ir viens – pamatot lēmumus un uzlabot rezultātus, balstoties uz datu atklājumiem.

Kopā šīs darbības – integrācija, pārvaldība un analīze – veido lielo datu darbības pamatu. Kad ir nodrošināts katrs elements, organizācijas var darboties ātrāk, pieņemt labākus lēmumus un pielāgoties mainīgajiem apstākļiem ar lielāku skaidrību un elastību.