Терминът Big Data се използва все по-често почти навсякъде по планетата – онлайн и офлайн. И това не е свързано само с компютрите. Той идва под общ термин, наречен Информационни технологии^{(Information Technology)} , който сега е част от почти всички други технологии и области на обучение и бизнес. Големите данни^{(Big Data)} не са голяма работа. Шумът около него е доста голяма работа, за да ви обърка. Тази статия разглежда какво представляват Big Data . Той също така съдържа пример за това как NetFlix използва своите данни, или по-скоро Big Data , за да обслужва по-добре нуждите на своите клиенти.

Какво е Big Data

Данните, които лежат в сървърите на вашата компания, бяха само данни до вчера – сортирани и записани. Изведнъж жаргонът Big Data стана популярен и сега данните във вашата компания са Big Data . Терминът обхваща всяка част от данни, която вашата организация е съхранявала досега. Той включва данни, съхранявани в облаци, и дори URL адресите^(URLs) , които сте отбелязали. Вашата компания може да не е дигитализирала всички данни. Може вече да не сте структурирали всички данни. Но тогава всички цифрови, хартиени, структурирани и неструктурирани данни във вашата компания вече са Big Data .

Накратко, всички данни – независимо дали са категоризирани или не – присъстващи във вашите сървъри се наричат ​​общо ГОЛЕМИ ДАННИ^{(BIG DATA)} . Всички тези данни могат да се използват за получаване на различни резултати с помощта на различни видове анализи. Не е необходимо всички анализи да използват всички данни. Различният анализ използва различни части от ГОЛЕМИТЕ ДАННИ^{(BIG DATA)} , за да произведе необходимите резултати и прогнози.

Големите данни^{(Big Data)} по същество са данните, които анализирате за резултати, които можете да използвате за прогнози и други цели. Когато използвате термина Big Data , изведнъж вашата компания или организация работи с информационни^{(Information)} технологии от най-високо ниво, за да изведе различни типове резултати, използвайки същите данни, които сте съхранявали умишлено или неволно през годините.

Колко големи са Big Data

По същество всички комбинирани данни са големи данни^{(Big Data)} , но много изследователи са съгласни, че големите данни –^{(Big Data –)} като такива – не могат да бъдат манипулирани с помощта на нормални електронни таблици и редовни инструменти за управление на база данни. Те се нуждаят от специални инструменти за анализ като Hadoop (ще проучим това в отделна публикация), така че всички данни да могат да бъдат анализирани наведнъж (може да включват итерации на анализ).

Противно на горното, въпреки че не съм експерт по темата, бих казал, че данните с всяка организация – голяма или малка, организирана или неорганизирана – са големи данни за тази организация и че организацията може да избере свои собствени инструменти за анализ на данни.^{(Contrary to the above, though I am not an expert on the subject, I would say that data with any organization – big or small, organized or unorganized – is Big Data for that organization and that the organization may choose its own tools to analyze the data.)}

Обикновено за анализиране на данни хората създават различни набори от данни въз основа на едно или повече общи полета, така че анализът става лесен. В случая с големи данни^{(Big Data)} няма нужда да създавате подмножества за анализирането им. Вече имаме инструменти, които могат да анализират данни, независимо колко огромни са те. Вероятно самите тези инструменти категоризират данните, дори когато ги анализират.

Намирам за важно да спомена две изречения от книгата „Големи данни“ на Джими Гутерман^{(Jimmy Guterman)} :

“Big Data: when the size and performance requirements for data management become significant design and decision factors for implementing a data management and analysis system.”

-И-

“For some organizations, facing hundreds of gigabytes of data for the first time may trigger a need to reconsider data management options. For others, it may take tens or hundreds of terabytes before data size becomes a significant consideration.”

Така че виждате, че обемът и анализът са важна част от големите данни^{(Big Data)} .

Прочетете^(Read) : Какво е Data Mining?^{(What is Data Mining?)}

Концепции за големи данни

Това е друг момент, с който повечето хора не са съгласни. Някои експерти казват, че концепциите за големи данни^{(Big Data Concepts)} са три V:

1. Сила на звука
2. Скорост
3. Разнообразие

Някои други добавят още няколко V към концепцията:

1. Визуализация
2. Достоверност (Надеждност)
3. Променливост и
4. Стойност

Ще разгледам концепциите за големите данни^{(Big Data)} в отделна статия, тъй като тази публикация вече става голяма. Според мен първите три V са достатъчни, за да обяснят концепцията за големи данни^{(Big Data)} .

Пример за големи данни – как NetFlix^{(Big Data Example – How NetFlix)} го използва, за да отстрани проблемите си

Към 2008 г. имаше прекъсване в NetFlix , поради което много клиенти останаха на тъмно. Докато някои все още могат да имат достъп до услугите за стрийминг, повечето от тях не могат. Някои клиенти успяха да получат своите наети DVD^(DVDs) , докато други не успяха. В публикация в блога на Wall Street Journal се казва , че Netflix току-що е започнал стрийминг при поискване.

Прекъсването накара ръководството да се замисли за възможните бъдещи проблеми и следователно; се обърна към Big Data . Той анализира зони с висок трафик, податливи точки и мрежова пропускателна способност и т.н., използвайки тези данни и работи върху тях, за да намали времето за престой, ако възникне бъдещ проблем, тъй като той стане глобален. Ето връзката^{(the link)} към блога на Wall Street Journal^{(Wall Street Journal Blog)} , ако искате да разгледате примерите за големи данни^{(Big Data)} .

Горното обобщава какво представляват Big Data на езика на лаиците. Можете да го наречете много основно въведение. Планирам да напиша още няколко статии за свързани фактори като – Концепции^(Concepts) , Анализ^(Analysis) , Инструменти^(Tools) и използване на Big Data^{(uses of Big Data)} , Big Data 3 V и т.н. Междувременно, ако искате да добавите нещо към горното, моля, коментирайте и споделете с нас.

Прочетете по-нататък^{(Read next)} : Какво е Web Scraping ?

What is Big Data - A Simple Explanation with Example

Τhe term Big Data is being increasingly used almost everywhere on the planet – online and offline. And it is not related to computers only. It comes under a blanket term called Information Technology, which is now part of almost all other technologies and fields of studies and businesses. Big Data is not a big deal. The hype surrounding it is a sure pretty big deal to confuse you. This article takes a look at what is Big Data. It also contains an example of how NetFlix used its data, or rather, Big Data, to better serve its clients’ needs.

What is Big Data

The data lying in the servers of your company was just data until yesterday – sorted and filed. Suddenly, the slang Big Data got popular, and now the data in your company is Big Data. The term covers each and every piece of data your organization has stored until now. It includes data stored in clouds and even the URLs that you bookmarked. Your company might not have digitized all the data. You may not have structured all the data already. But then, all the digital, papers, structured and non-structured data with your company is now Big Data.

In short, all the data – whether or not categorized – present in your servers are collectively called BIG DATA. All this data can be used to get different results using different types of analysis. It is not necessary that all analyses use all the data. The different analysis uses different parts of the BIG DATA to produce the results and predictions necessary.

Big Data is essentially the data that you analyze for results that you can use for predictions and other uses. When using the term Big Data, suddenly your company or organization is working with top-level Information technology to deduce different types of results using the same data that you stored intentionally or unintentionally over the years.

How big is Big Data

Essentially, all the data combined is Big Data, but many researchers agree that Big Data – as such – cannot be manipulated using normal spreadsheets and regular tools of database management. They need special analysis tools like Hadoop (we’ll study this in a separate post) so that all the data can be analyzed at one go (may include iterations of analysis).

Contrary to the above, though I am not an expert on the subject, I would say that data with any organization – big or small, organized or unorganized – is Big Data for that organization and that the organization may choose its own tools to analyze the data.

Normally, for analyzing data, people used to create different data sets based on one or more common fields so that analysis becomes easy. In the case of Big Data, there is no need to create subsets for analyzing it. We now have tools that can analyze data irrespective of how huge it is. Probably, these tools themselves categorize the data even as they are analyzing it.

I find it important to mention two sentences from the book “Big Data” by Jimmy Guterman:

“Big Data: when the size and performance requirements for data management become significant design and decision factors for implementing a data management and analysis system.”

-And-

“For some organizations, facing hundreds of gigabytes of data for the first time may trigger a need to reconsider data management options. For others, it may take tens or hundreds of terabytes before data size becomes a significant consideration.”

So you see that both volume and analysis are an important part of Big Data.

Read: What is Data Mining?

Big Data Concepts

This is another point where most people don’t agree. Some experts say that the Big Data Concepts are three V’s:

1. Volume
2. Velocity
3. Variety

Some others add few more V’s to the concept:

1. Visualization
2. Veracity (Reliability)
3. Variability and
4. Value

I will cover concepts of Big Data in a separate article as this post is already getting big. In my opinion, the first three V’s are enough to explain the concept of Big Data.

Big Data Example – How NetFlix used it to fix its problems

Towards 2008, there was an outage at NetFlix due to which many customers were left in the dark. While some could still access the streaming services, most of them could not. Some customers managed to get their rented DVDs whereas others failed. A blog post on the Wall Street Journal says Netflix had just started on-demand streaming.

The outage made the management think about the possible future problems and hence; it turned to Big Data. It analyzed high traffic areas, susceptible points, and network throughput, etc. using that data and worked on it to lower the downtime if a future problem arises as it went global. Here is the link to the Wall Street Journal Blog, if you wish to check out the examples of Big Data.

The above summarizes what is Big Data in a layman’s language. You can call it a very basic introduction. I plan to write a few more articles on associated factors such as – Concepts, Analysis, Tools, and uses of Big Data, Big Data 3 V’s, etc. Meanwhile, if you would like to add anything to the above, please comment and share with us.

Read next: What is Web Scraping?

Related posts

• Консумация на големи данни. Каква е употребата на големите данни.

• Какво е Data Analytics и за какво се използва

• Каква е разликата между данни и информация

• Как да инсталирате Drupal с помощта на WAMP на Windows

• Най-добрият софтуер и хардуер Bitcoin портфейли за Windows, iOS, Android

• Най-добрият безплатен софтуер за защитен цифров преносим компютър и онлайн услуги

• Как да конвертирате двоичен в текст с помощта на този текст в двоичен конвертор

• Fix Partner не се свърза с грешка на рутера в TeamViewer на Windows 10

• Microsoft Identity Manager: функции, изтегляне

• Най-добрите маси за лаптопи за закупуване онлайн

• Управление на електронните отпадъци, рециклиране, обезвреждане, факти, проблеми, решения

• Най-добрите инструменти за изпращане на SMS безплатно от вашия компютър

• Какво представлява играта Blue Whale Challenge Dare

• Как да защитите с парола и да защитите pdf документи с LibreOffice

• Етикет за видеоконферентна връзка, съвети и правила, които трябва да спазвате

• Безплатен софтуер за управление на задачи за управление на екипната работа

• Възникна грешка при проверка за актуализации във VLC

• Как да направите покана на компютър с Windows

• Заключени сте от настройките на Plex сървър и сървър? Ето поправката!

• Automate.io е безплатен инструмент за автоматизация и алтернатива на IFTTT