Big data -co to jest, ustawienia krok po kroku+[definicja, przykłady]
Czym są duże zbiory danych big data?
Zawartość strony
Big data to połączenie ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych gromadzonych przez organizacje, które mogą być wydobywane w celu uzyskania informacji i wykorzystywane w projektach uczenia maszynowego, modelowaniu predykcyjnym i innych zaawansowanych zastosowaniach analitycznych.
REKLAMA
KONIEC REKLAMY
Systemy przetwarzające i przechowujące dane big data stały się powszechnym elementem architektur zarządzania danymi w organizacjach, w połączeniu z narzędziami obsługującymi zastosowania analizy big data. Big data często charakteryzuje:
- • duża ilość danych w wielu środowiskach;
- • duża różnorodność typów danych często przechowywanych w systemach Big Data; oraz
- • szybkość, z jaką większość danych jest generowana, gromadzona i przetwarzana.
🥇POBIERZ SWÓJ DARMOWY RAPORT TERAZ ZANIM PRZECZYTA GO KONKURENCJA
Ten DARMOWY raport ujawnia sekrety które spowodują znaczny wzrost Twoich zarobków i sprzedaży.💸💸💸
🔐 Twoje dane są bezpieczne.🔐 (sekrety prosto ze źródła, tylko konkrety-zero spamu).
Cechy te zostały po raz pierwszy zidentyfikowane w 2001 roku przez Douga Laneya, ówczesnego analityka w firmie konsultingowej Meta Group Inc.; Gartner spopularyzował je dalej po przejęciu Meta Group w 2005 roku.
Niedawno do różnych opisów big data dodano kilka innych charekterystycznych cech, w tym prawdziwość, wartość i zmienność.
Chociaż big data nie oznacza żadnej określonej ilości danych, wdrożenia big data często obejmują terabajty, petabajty, a nawet eksabajty danych tworzonych i zbieranych w czasie.
Dlaczego duże zbiory danych są ważne?
Firmy wykorzystują big data w swoich systemach, aby usprawnić operacje, zapewnić lepszą obsługę klienta, tworzyć spersonalizowane kampanie marketingowe i podejmować inne działania, które ostatecznie mogą zwiększyć przychody i zyski.
Firmy, które z niego korzystają, mają potencjalną przewagę konkurencyjną nad tymi, które tego nie robią, ponieważ są w stanie podejmować szybsze i bardziej świadome decyzje biznesowe.
Na przykład big data dostarcza cennych informacji o klientach, które firmy mogą wykorzystać do udoskonalenia marketingu, reklamy i promocji w celu zwiększenia zaangażowania klientów i współczynników konwersji. Zarówno dane historyczne, jak i dane w czasie rzeczywistym można analizować w celu oceny zmieniających się preferencji konsumentów lub nabywców korporacyjnych, umożliwiając firmom lepsze reagowanie na pragnienia i potrzeby klientów.
Skoro czytasz wpis pt. Big data to te wpisy mogą także Ciebie zainteresować:
- reklama na facebooku (jak ustawić)
- facebook ads
- marketing
- reklama google
- adwords
- google ads
- reklama
- seo
- allegro ads
- pozycjonowanie
- e commerce
Social media i media społecznościowe:
Praca agencji:
Kursy i szkolenia:
- szkolenie facebook (stacjonarne)
- szkolenie facebook (online)
- kurs facebook ads
- szkolenie google ads
- szkolenie Google Analytics
- szkolenie seo
Big data jest również wykorzystywana przez naukowców medycznych do identyfikowania objawów chorobowych i czynników ryzyka oraz przez lekarzy do diagnozowania chorób i stanów chorobowych u pacjentów.
Ponadto połączenie danych z elektronicznych kart zdrowia, serwisów społecznościowych, sieci i innych źródeł zapewnia organizacjom opieki zdrowotnej i agencjom rządowym aktualne informacje na temat zagrożeń lub epidemii chorób zakaźnych.
Oto kilka przykładów wykorzystania Big Data przez organizacje:
W branży energetycznej big data pomaga firmom naftowym i gazowym identyfikować potencjalne miejsca odwiertów i monitorować operacje rurociągów; podobnie, przedsiębiorstwa użyteczności publicznej używają go do śledzenia sieci elektrycznych.
Firmy świadczące usługi finansowe wykorzystują systemy big data do zarządzania ryzykiem i analizy danych rynkowych w czasie rzeczywistym.
Producenci i firmy transportowe polegają na big data, aby zarządzać swoimi łańcuchami dostaw i optymalizować trasy dostaw.
Inne zastosowania rządowe obejmują reagowanie w sytuacjach kryzysowych, zapobieganie przestępczości i inicjatywy dotyczące inteligentnych miast.
Jakie są przykłady big data?
Big data pochodzi z niezliczonych źródeł – niektóre przykłady to systemy przetwarzania transakcji, bazy danych klientów, dokumenty, e-maile, dane medyczne, internetowe dzienniki kliknięć, aplikacje mobilne i sieci społecznościowe. Obejmuje również dane generowane maszynowo, takie jak pliki dzienników sieci i serwera oraz dane z czujników na maszynach produkcyjnych, sprzęcie przemysłowym i urządzeniach Internetu rzeczy.
Oprócz danych z systemów wewnętrznych środowiska big data często zawierają dane zewnętrzne dotyczące konsumentów, rynków finansowych, warunków pogodowych i drogowych, informacji geograficznych, badań naukowych i innych. Obrazy, wideo i pliki audio są również formami Big Data, a wiele aplikacji Big Data wymaga strumieniowego przesyłania danych, które są przetwarzane i gromadzone w sposób ciągły.
Do czego wykorzystujemy Big Data?
Big Data jest wykorzystywany do wielu różnych celów, w tym:
- Analiza rynków: Big Data pozwala na szybsze i dokładniejsze wykrywanie trendów rynkowych i lepsze przewidywanie przyszłych tendencji, co pozwala przedsiębiorstwom na lepsze przygotowanie się do zmian.
- Analiza klientów: Big Data pozwala przedsiębiorstwom lepiej zrozumieć swoich klientów, ich potrzeby i preferencje, co może pomóc w tworzeniu bardziej skutecznych strategii marketingowych i produktów.
- Optymalizacja procesów biznesowych: Big Data może pomóc w identyfikacji miejsc, w których można poprawić efektywność i oszczędzać czas i pieniądze.
- Zdrowie: Big Data może być wykorzystywane do analizy danych dotyczących zdrowia, takich jak dane dotyczące chorób, dane dotyczące leczenia i inne, aby pomóc lekarzom w lepszym rozpoznawaniu i leczeniu chorób.
- Predykcje: Big Data pozwala na wykonywanie predykcji na podstawie analizy dużych zbiorów danych, takich jak prognozy sprzedaży, prognozy pogody i inne.
- Bezpieczeństwo: Big Data może być wykorzystywane do analizy dużych zbiorów danych dotyczących bezpieczeństwa, takich jak logi systemów, dane dotyczące transakcji i inne, aby wykryć i zapobiegać zagrożeniom.
Ogólnie rzecz biorąc, Big Data jest ważnym narzędziem dla wielu branż i sektorów, pomagając w poprawie decyzji biznesowych, zwiększaniu efektywności i uzyskiwaniu przewagi konkurencyjnej.
Rozkładanie big data
Wolumen to najczęściej przytaczana cecha big data. Środowisko danych big data nie musi zawierać dużej ilości danych, ale większość z nich to ze względu na charakter danych, które są w nim gromadzone i przechowywane. Strumienie kliknięć, logi systemowe i systemy przetwarzania strumieni to jedne ze źródeł, które zazwyczaj generują na bieżąco ogromne ilości danych.
Big data obejmuje również szeroką gamę typów danych, w tym:
- • dane strukturalne, takie jak transakcje i dokumenty finansowe;
- • dane nieustrukturyzowane, takie jak tekst, dokumenty i pliki multimedialne; oraz
- • dane częściowo ustrukturyzowane, takie jak logi serwera WWW i dane przesyłane strumieniowo z czujników.
Może zaistnieć potrzeba wspólnego przechowywania różnych typów danych i zarządzania nimi w systemach Big Data. Ponadto aplikacje Big Data często zawierają wiele zestawów danych, które mogą nie być zintegrowane z góry. Na przykład projekt analizy big data może próbować prognozować sprzedaż produktu, korelując dane dotyczące wcześniejszych sprzedaży, zwrotów, recenzji online i rozmów z obsługą klienta.
Co myślisz o temacie jakim jest Big data?? Daj znać w komentarzu.
Z nami każda firma może się rozwijać. Tworzymy firmy i rozwijamy istniejące w internecie, a nasz marketing=WYNIKI. Z resztą zobacz co możemy osiągnąć w kilka miesięcy:
Zacznij współpracę z partnerem godnym zaufania!
Marketing w internecie, reklama i rozwijanie firm to nasza pasja i chleb powszedni. Na bieżąco jesteśmy zawsze z najnowszymi trendami, po to aby dawać Tobie to co najlepiej działa. Konkretny wynik, bez przepalania budżetu. Dla każdego zadania posiadamy wyszkolonych specjalistów, którzy dowiozą obiecane wyniki.
Skontaktuj się z nami:
Co to Big data? Definicja.
Big Data to termin stosowany do opisu ogromnych zbiorów danych, które są tak duże i złożone, że tradycyjne narzędzia analityczne i bazy danych nie są w stanie ich efektywnie przetwarzać i wykorzystać. Big Data zwykle składa się z danych strukturalnych, niestrukturalnych i semi-strukturalnych, takich jak pliki audio, wideo, tekst i inne formaty, które wymagają specjalnej obróbki, aby można było je wykorzystać do podejmowania decyzji biznesowych.
Big Data stanowi dla przedsiębiorstw ogromną szansę na uzyskanie głębszej wiedzy o swoich klientach, rynkach, produktach i procesach biznesowych, co może pomóc w poprawie decyzji biznesowych, zwiększeniu efektywności i optymalizacji działań. W związku z tym Big Data stało się kluczowym elementem w wielu branżach, w tym w marketingu, finansach, usługach i innych.
Od czego zacząć naukę Big Data?
Jeśli chcesz zacząć naukę Big Data, polecam następujące kroki:
Poznanie podstaw: należy zrozumieć podstawowe pojęcia i terminologię związaną z Big Data, takie jak analiza danych, przetwarzanie danych, sieci neuronowe i inne. Możesz zacząć od czytania książek, artykułów i tutoriali online.
Networking: nawiązanie kontaktu z innymi specjalistami w dziedzinie Big Data może być bardzo pomocne w nauce i rozwijaniu kariery. Możesz uczestniczyć w spotkaniach branżowych, konferencjach i innych wydarzeniach, aby nawiązać kontakty.
Nauka narzędzi: poznanie narzędzi i technologii, takich jak Apache Hadoop, Spark, NoSQL i inne, jest niezbędne do przetwarzania dużych zbiorów danych.
Projekty: aby zrozumieć Big Data i nauczyć się go na dobre, warto zacząć od realizacji projektów, np. analiza danych z publicznie dostępnych źródeł lub stworzenie własnej aplikacji do analizy danych.
Wybór języka programowania: aby przetwarzać dane, trzeba znać język programowania. Najpopularniejsze języki programowania do Big Data to Python.
Pamiętaj, że Big Data jest obszerną dziedziną i wymaga czasu i wysiłku, aby ją opanować. Uważnie studiuj i ćwicz, aby uzyskać jak najlepsze rezultaty.
