Co to są dane big data?

Dane big data to zbiór dużych, złożonych informacji, które są zbyt masywne i skomplikowane, aby można było nimi zarządzać przy użyciu tradycyjnego narzędzia do zarządzania danymi. Ilość informacji to jeden z aspektów danych big data. Inne istotne aspekty to szybkość ich zmieniania się, różnorodność ich formatów oraz wnioski uzyskiwane podczas ich analizy. Razem te elementy pozwalają zrozumieć, co to są dane big data i jak można ich używać.

W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów danych opartych na pojedynczym komputerze lub scentralizowanym rozwiązaniu do magazynowania, danymi big data zarządza się za pomocą przetwarzania rozproszonego — wielu połączonych komputerów i systemów magazynowania. Takie podejście rozdziela przetwarzanie między wiele maszyn, z których każda równocześnie obsługuje część danych. Przetwarzanie rozproszone umożliwia efektywniejszą pracę z danymi złożonymi i o dużej skali prawie w czasie rzeczywistym, eliminując ograniczenia nakładane przez pojedynczy procesor lub urządzenie magazynujące.

Gdy mówimy o znaczeniu danych big data i tym, co odróżnia je od tradycyjnych danych, odnosimy się do cech znanych jako „pięć kluczowych cech (V) danych big data”:
 

• Volume (ilość): Dane są generowane w ogromnych ilościach. Mogą one obejmować wszystko, od transakcji online i połączonych czujników po wpisy w mediach społecznościowych i strumienie wideo.
  
  
• Velocity (szybkość): Dane poruszają się szybko. Są tworzone, przesyłane strumieniowo i analizowane w czasie rzeczywistym lub prawie w czasie rzeczywistym.
  
  
• Variety (różnorodność): Dane nie są jednego typu lub jednej grupy. Występują w szerokim zakresie formatów — od ustrukturyzowanych tabel po zawartość bez struktury, taką jak pliki dźwiękowe, obrazy czy dowolny tekst.
  
  
• Veracity (wiarygodność): Dane mogą być niedokładne lub niespójne. Wiarygodność odnosi się do niezawodności danych — czy są „czyste” lub spójne — zwłaszcza gdy pochodzą z „zaszumionych” lub niepełnych źródeł.
  
  
• Value (wartość): Dane muszą być użyteczne. Wartość danych big data polega na ich przydatności we wspieraniu decyzji, usprawnianiu procesów i osiąganiu wymiernych rezultatów — dostarczaniu wniosków z analizy.

Razem tych pięć cech definiuje, co sprawia, że dane big data są unikatowe. Pojedyncza organizacja może generować złożone dane w ramach interakcji z klientami, łańcuchów dostaw, systemów pracowniczych i aplikacji w chmurze. Zbieranie i analiza danych big data pozwala połączyć wszystkie te informacje, zarządzać przepływem danych między systemami oraz odkrywać wzorce, które wspierają bardziej przemyślane decyzje i lepsze wyniki.

Jak działają dane big data?

Praca z danymi big data polega na łączeniu złożonych zbiorów danych z wielu źródeł, efektywnym zarządzaniu nimi oraz ich analizie w sposoby ułatwiające osiąganie celów. Te etapy są ze sobą ściśle powiązane i każdy odgrywa kluczową rolę w przekształcaniu pierwotnych informacji w przydatne wnioski.

Integracja: dane big data pochodzą z wielu systemów, formatów i lokalizacji — na platformach chmurowych, aplikacjach i urządzeniach połączonych. Łączniki danych — narzędzia, oprogramowanie lub interfejsy integrujące dane między systemami — zbierają informacje w centralnym środowisku, gdzie można uzyskiwać do nich dostęp, organizować je i przygotować do analizy. Często obejmuje to zarówno dane historyczne, jak i dane w czasie rzeczywistym, formaty ze strukturą lub bez niej oraz informacje z całej organizacji.

Zarządzanie: Gdy dane są już zgromadzone w jednym miejscu, należy je odpowiednio przygotować, aby były gotowe do użycia. Ten proces może obejmować czyszczenie, oznaczanie etykietami, zabezpieczanie oraz organizowanie danych. Zarządzanie obejmuje także stosowanie zasad zarządzania danymi oraz mechanizmów kontroli dostępu, gdy jest to konieczne. Dzięki odpowiednim systemom zarządzanie danymi staje się wspólną odpowiedzialnością zespołów, a nie wyłącznie zadaniem obsługiwanym przez dział IT.

Analiza. Znajdowanie wniosków w danych to moment, gdy zaczynają się wyłaniać wzorce, trendy i zależności. Analitycy, programiści i eksperci branżowi używają narzędzi danych big data do analizowania wydarzeń, identyfikowania szans i testowania pomysłów. Część analiz danych odbywa się w czasie rzeczywistym, a inne są realizowane partiami. W obu przypadkach cel pozostaje taki sam: wspieranie podejmowania decyzji i poprawianie wyników na podstawie tego, co wykazują dane.

Te etapy — integracja, zarządzanie i analiza — razem stanowią fundament sposobu działania danych big data. Gdy każdy element jest na swoim miejscu, organizacje mogą działać szybciej, podejmować lepsze decyzje i z większą jasnością oraz elastycznością dostosowywać się do zmieniających się warunków.