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Was ist Big Data? Bedeutung, Anwendungen, Vorteile

Hinweis: Der folgende Artikel hilft Ihnen weiter: Was ist Big Data? Bedeutung, Anwendungen, Vorteile

Wir leben in einem datengesteuerten Zeitalter, in dem Daten das neue Öl sind. Da sich die Welt um uns herum schnell verändert und so viel online passiert, stellen Sie sich nur einmal vor, wie viele Daten jeden Tag generiert werden. Diese riesige Datenmenge wird als Big Data bezeichnet. Lassen Sie uns in den folgenden Abschnitten Big Data im Detail verstehen.

Was ist Big Data??

Unter Big Data versteht man riesige Datenmengen. Es wird in der Regel von großen Organisationen verwendet, um Erkenntnisse zu gewinnen und den Geschäftsbetrieb zu verbessern. Laut Gartner handelt es sich bei „Big Data um Informationsbestände mit hohem Volumen, hoher Geschwindigkeit oder großer Vielfalt, die neue Verarbeitungsformen erfordern, um eine bessere Entscheidungsfindung, Erkenntnisgewinnung und Prozessoptimierung zu ermöglichen.“

Big Data ist bei der Verarbeitung sehr nützlich. Sie können jedoch nicht über herkömmliche Speicher- oder Verarbeitungseinheiten gespeichert oder verarbeitet werden, weshalb Unternehmen bei der Analyse von Big Data die Hilfe von Datenanalysten und Datenwissenschaftlern in Anspruch nehmen. Lesen Sie weiter, um mehr über die verschiedenen Arten von Big Data zu erfahren.

Verschiedene Arten von Big Data

Dieser Abschnitt hilft Ihnen, drei Arten von Big Data zu verstehen:

Strukturiert

Diese Art von Daten ist strukturiert und klar definiert und konsistent genug, um von einem Computer oder einem Menschen verstanden zu werden. Es ist möglich, strukturierte Daten in einem festen Format zu speichern, zu analysieren und zu verarbeiten und verfügt über ein eigenes Datenmodell. Diese Art von Daten wird übersichtlich in Spalten und Zeilen gespeichert. Es gibt zwei Quellen für diese Daten: Sie können maschinell oder von Menschen generiert werden.

Unstrukturiert

Wie der Name schon sagt, sind diese Art von Daten nicht genau definiert und schwer zu handhaben, zu verstehen und zu analysieren. Es gibt kein einheitliches Format für unstrukturierte Daten und die meisten Daten, mit denen wir täglich konfrontiert werden, fallen in diese Kategorie.

Halbstrukturiert

Hierbei handelt es sich um teilweise strukturierte Daten, die jedoch keinen formalen Strukturen von Datenmodellen gehorchen

Merkmale von Big Data

Es gibt fünf grundlegende Merkmale von Big Data, die wir kennen müssen:

Volumen

Darunter versteht man die riesigen Datenmengen, die in einer großen Organisation jede Sekunde gesammelt und generiert werden. Es gibt verschiedene Quellen für diese Daten, darunter IoT-Geräte, soziale Medien, Videos, Finanztransaktionen und Kundenprotokolle. Während es früher umständlich war, große Datenmengen zu speichern und zu verarbeiten, gibt es heute verteilte Systeme wie Hadoop, mit denen Daten organisiert werden.

Vielfalt

Das zweite Merkmal von Big Data ist seine Vielfalt, einschließlich der unterschiedlichen Quellen und deren Beschaffenheit. Im Laufe der Jahre haben sich die Quellen geändert und heute liegen die Daten in verschiedenen Quellen wie Fotos, Audiodateien, Videos, Textdateien und PDFs vor. Vielfalt ist ein wichtiger Faktor bei der Speicherung und Analyse von Daten.

Geschwindigkeit

Unter Geschwindigkeit versteht man die Geschwindigkeit, mit der Daten erstellt oder generiert werden. Dies hängt davon ab, wie schnell die Daten verarbeitet werden. Der Grund dafür ist, dass die Daten erst nach der Analyse und Verarbeitung den Anforderungen der Kunden/Benutzer gerecht werden können. Jeden Tag werden kontinuierlich riesige Datenmengen produziert und nur wenn dieser Fluss kontinuierlich ist, kann es sinnvoll sein, Zeit oder Mühe in ihn zu investieren.

Wert

Wert ist das wichtigste Merkmal von Big Data. Egal mit welcher Geschwindigkeit oder in welchem ​​Umfang die Daten produziert werden, sie können nur dann gut genug sein, wenn sie einen Mehrwert für ein Unternehmen schaffen. In DatenwissenschaftRohdaten werden zunächst von Datenwissenschaftlern in Informationen umgewandelt, die nützlichsten Daten werden abgerufen und dann auf Muster und Erkenntnisse analysiert.

Richtigkeit

Wert und Wahrhaftigkeit von Big Data hängen zusammen. Wahrhaftigkeit bezieht sich darauf, wie viele Daten vertrauenswürdig sind.

Anwendungen von Big Data

Big Data ist heute wertvoll und ein schlagkräftiges Duell für alle Branchen. Es wird von fast allen Organisationen verwendet und hat viele Anwendungsfälle. Schauen wir uns einige Anwendungen von Big Data an.

Reisen und Tourismus Big Data hilft bei der Vorhersage von Anforderungen, beispielsweise für Reiseeinrichtungen. Dadurch haben die Unternehmen eine deutliche Verbesserung festgestellt.

Finanzen und Banken Dieser Sektor nutzt in großem Umfang Big Data, um das Kundenverhalten anhand von Mustern und anderen Trends zu verstehen.

Gesundheitspflege Dank Big Data hat es im Gesundheitswesen eine Revolution gegeben. Durch prädiktive Analysen ist das Gesundheitspersonal in der Lage, den Patienten personalisierte Dienstleistungen anzubieten und so die Ergebnisse zu verbessern.

Telekommunikation und Multimedia Angesichts der Menge an Daten, die in diesem Sektor täglich generiert werden, sind Big-Data-Technologien erforderlich, um solch große Datenmengen verarbeiten zu können.

Vorteile von Big Data

Big Data bietet viele Vorteile. In diesem Abschnitt haben wir einige davon erwähnt:

  • Big Data unterstützt die prädiktive Analyse und kann Unternehmen vor betrieblichen Risiken bewahren
  • Die prädiktive Analyse hilft Unternehmen dabei, ihr Geschäft zu verbessern, indem sie die Anforderungen ihrer Kunden versteht.
  • Multimedia-Plattformen sind dank Big Data in der Lage, Daten auszutauschen
  • Patienten können angemessen betreut und überwacht werden
  • Es hat das Gesicht kundenorientierter Unternehmen und des globalen Marktes verändert

Karrieremöglichkeiten in Big Data

Einer der größten Vorteile von Big Data besteht darin, dass es heute jede Branche revolutioniert hat und Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschafft. Auf einer einzigen Plattform können mehrere Vorgänge ausgeführt werden. Es hilft auch dabei, Terabytes an Daten zu speichern, sie unabhängig von Größe und Typ vorzuverarbeiten und zu analysieren und sie sogar zu visualisieren.

Emeritierter Indien bietet zahlreiche Kurse in Datenwissenschaft und Datenanalyse. Diese können Fachleuten dabei helfen, zu verstehen, wie sie Big Data besser nutzen können.