Big data predstavlja velike i složene skupove podataka koji su preveliki i prekomplikovani za upravljanje tradicionalnim alatkama. Količina podataka je samo jedan od aspekata big data. Drugi ključni faktori su brzina promene podataka, raznovrsnost formata i uvidi koji se dobijaju analizom. Zajedno, ovi elementi su ključni za razumevanje šta big data predstavlja i kako se može primeniti.
Za razliku od tradicionalnih sistema koji se oslanjaju na jedan računar ili centralizovano skladište, big data se upravlja distribuiranim računarstvom – mrežom povezanih računara i skladišnih sistema. Ovaj pristup raspoređuje obradu podataka na više mašina, pri čemu svaka istovremeno obrađuje deo podataka. Distribuirano računarstvo omogućava efikasniji rad sa velikim i složenim podacima gotovo u realnom vremenu, prevazilazeći ograničenja pojedinačnih procesora ili skladišnih uređaja.
Kada se govori o značenju big data i razlikama u odnosu na obične podatke, misli se na pet ključnih osobina poznatih kao „pet V-ova big data“:
- Količina: Podaci se generišu u ogromnim količinama. Obuhvataju sve, od transakcija na mreži i povezanih senzora do objava na društvenim mrežama i video strimova.
- Brzina: Podaci se brzo kreću. Kreiraju se, prenose i analiziraju u realnom ili gotovo realnom vremenu.
- Raznovrsnost: Podaci nisu jedinstvenog tipa ili formata. Postoje u širokom spektru formata, od strukturisanih tabela do nestrukturisanog sadržaja poput audio datoteka, slika i slobodnog teksta.
- Pouzdanost: Podaci mogu biti netačni ili nekonzistentni. Pouzdanost označava verodostojnost podataka – da li su „čisti“ i konzistentni – naročito kada dolaze iz „bučnih“ ili nepotpunih izvora.
- Vrednost: Podaci moraju biti korisni. Vrednost big data leži u njenoj sposobnosti da podrži donošenje odluka, unapredi procese i donese značajne rezultate kroz analitičke uvide.
Zajedno, ovih pet osobina definišu ono što čini big data jedinstvenim. Jedna organizacija može da generiše složene podatke kroz interakcije sa kupcima, lance snabdevanja, sisteme zaposlenih i aplikacije u oblaku. Prikupljanje i analiza big data omogućavaju objedinjavanje svih ovih informacija, upravljanje
tokom podataka između sistema i otkrivanje obrazaca koji podržavaju bolje odluke i rezultate.
Kako funkcioniše big data?
Rad sa big data podrazumeva objedinjavanje složenih skupova podataka iz različitih izvora, efikasno upravljanje njima i analizu koja vam pomaže da ostvarite svoje ciljeve. Ovi koraci su usko povezani i svaki je ključan za pretvaranje sirovih podataka u vredne uvide.
Integracija: Big data dolazi iz širokog spektra sistema, formata i lokacija na platformama u oblaku, aplikacijama i povezanih uređajima.
Konektori podataka – alatke, softver ili interfejsi koji integrišu podatke između sistema – objedinjuju informacije u centralno okruženje gde im se mo\e pristupiti, organizovati ih i pripremiti za analizu. To često obuhvata istorijske i podatke u realnom vremenu, strukturisane i nestrukturisane formate, kao i informacije iz cele organizacije.
Upravljanje: Kada su podaci objedinjeni na jednom mestu, potrebno ih je pripremiti za dalju upotrebu. Ovaj proces može uključivati čišćenje, označavanje, zaštitu i organizaciju podataka. Upravljanje podacima takođe podrazumeva primenu pravila
upravljanja podacima i kontrolu pristupa po potrebi. Uz odgovarajuće sisteme, upravljanje podacima postaje zajednička odgovornost timova, a ne isključivo zadatak IT sektora.
Analizu. Otkrivanje uvida u podacima je trenutak kada počinju da se pojavljuju obrasci, trendovi i veze. Analitičari, programeri i stručnjaci iz domena koriste alate za big data kako bi istražili aktuelna dešavanja, identifikovali prilike i testirali ideje. Neki podaci se analiziraju u realnom vremenu, dok se drugi obrađuju u serijama. U oba slučaja cilj je isti: podržati donošenje odluka i unaprediti rezultate na osnovu podataka.
Zajedno, ovi koraci – integracija, upravljanje i analiza – predstavljaju temelj funkcionisanja big data. Kada su svi segmenti usaglašeni, organizacije mogu brže delovati, donositi kvalitetnije odluke i jasnije i agilnije se prilagođavati promenama.
Pratite Microsoft Fabric