Big data i analityka trendy w przetwarzaniu dużych zbiorów danych

Artykuł dodany przez React - 11-03-22

Big data to termin oznaczający zbiory danych, których rozmiar i złożoność są tak duże, że nie można zastosować tradycyjnych narzędzi i technik przetwarzania danych. Istnieje kilka sposobów generowania dużych danych, w tym sieci czujników, wpisy w mediach społecznościowych oraz Internet Rzeczy (IoT). Najbardziej oczywistym sposobem generowania big data jest gromadzenie dużej ilości danych. Na przykład wraz ze wzrostem popularności zakupów przez Internet, sprzedawcy internetowi generują obecnie duże ilości danych o klientach.

Cloud computing w praktyce - zastosowania

Chmura obliczeniowa to nowa, przełomowa technologia, która umożliwia organizacjom wykorzystanie możliwości Internetu do realizacji szerokiego zakresu zadań, w tym przechowywania i udostępniania danych. Usługi w chmurze obliczeniowej są dostarczane jako oprogramowanie jako usługa (SaaS) lub platforma jako usługa (PaaS) i mogą być świadczone przez Internet za pośrednictwem dostawcy usług w chmurze (np. Amazon Web Services).

Dostawca usług w chmurze oferuje wirtualne serwery, które są dostępne z dowolnego miejsca za pomocą przeglądarki internetowej.

Chmura obliczeniowa umożliwia organizacjom przechowywanie, udostępnianie i przetwarzanie danych w sposób bardziej efektywny i bezpieczny. Daje to ogromne korzyści, takie jak niższe koszty i większe bezpieczeństwo. Jednak wiąże się to również z pewnymi wyzwaniami - takimi jak problemy ze skalowalnością i brak standaryzacji. Mimo tych wyzwań chmura obliczeniowa nadal szybko się rozwija i staje się jedną z najważniejszych technologii w dzisiejszym biznesie.

Przetwarzanie dużych zbiorów danych - algorytmy i techniki

Duże zbiory danych stwarzają różnorodne wyzwania w zakresie analizy, przeglądu i przetwarzania informacji. Większość z tych wyzwań wynika z samej wielkości zbioru danych, ale niektóre z nich są także skutkiem złych praktyk kodowania lub przetwarzania danych.

Problemy te mogą być dodatkowo potęgowane przez czas i zasoby potrzebne do analizy dużych zbiorów danych, co może prowadzić do znacznych opóźnień w realizacji projektu. Aby sprostać tym wyzwaniom, opracowano szereg strategii, w tym wykorzystanie obliczeń rozproszonych (takich jak chmury obliczeniowe), stosowanie zautomatyzowanych narzędzi (takich jak algorytmy uczenia maszynowego) oraz stosowanie bardziej zaawansowanych języków programowania.

Cloud computing w przetwarzaniu dużych zbiorów danych

W ciągu ostatnich kilku lat cloud computing stał się gorącym tematem. Została ona powszechnie przyjęta jako sposób oferowania dostępu na żądanie do zasobów komputerowych, takich jak moc obliczeniowa i pojemność pamięci masowej, przez Internet. Chmura obliczeniowa jest też często wykorzystywana do pracy z dużymi zbiorami danych, które muszą być przetwarzane w sposób rozproszony. W takich przypadkach dane można przechowywać w dużym, współdzielonym środowisku chmury, a następnie rozdzielić je na wiele komputerów w celu przetworzenia.

Algorytmika w przetwarzaniu dużych zbiorów danych

Algorytmy stanowią podstawę wielu systemów komputerowych i technologii cyfrowych. Służą one do określania sposobu przetwarzania dużych ilości danych. Algorytmy mogą być wykorzystywane do przewidywania wyniku jakiegoś zdarzenia, analizowania skuteczności produktu lub przedstawiania zaleceń dotyczących przyszłych działań.

Opracowywanie i wdrażanie algorytmów to rozwijająca się dziedzina o wielu zastosowaniach. Obejmuje ona takie dziedziny, jak analityka Big Data, uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja, nauka o danych i bioinformatyka. Algorytmy mogą zmienić nasz świat na wiele sposobów, w tym poprawić wyniki zdrowotne i zmniejszyć koszty opieki zdrowotnej, a także pomóc nam w bardziej efektywnym komunikowaniu się ze sobą za pomocą chatbotów.