Što je Big Data? Što je 5 V? Tehnologije, napredak i statistika
Obećanje o Veliki podataka je da će tvrtke imati daleko više inteligencije na raspolaganju za donošenje točnih odluka i predviđanja o tome kako njihovo poslovanje funkcionira. Big Data ne samo da pruža informacije potrebne za analizu i poboljšanje poslovnih rezultata, već daje i potrebno gorivo za AI algoritme za učenje i donošenje predviđanja ili odluka. Zauzvrat, ML može pomoći u razumijevanju složenih, raznolikih skupova podataka velikih razmjera koje je teško obraditi i analizirati tradicionalnim metodama.
Što su veliki podaci?
Big data je izraz koji se koristi za opisivanje prikupljanja, obrade i dostupnosti velikih količina strujanja podataka u stvarnom vremenu. Tvrtke kombiniraju marketing, prodaju, podatke o kupcima, podatke o transakcijama, društvene razgovore, pa čak i vanjske podatke poput cijena dionica, vremena i vijesti kako bi identificirale korelaciju i uzročno-posljedične statistički valjane modele koji im pomažu u donošenju točnijih odluka.
Gartner
Big Data karakterizira 5 vs:
- Volumen: Velike količine podataka generiraju se iz raznih izvora, kao što su društveni mediji, IOT uređaje i poslovne transakcije.
- Brzina: Brzina kojom se podaci generiraju, obrađuju i analiziraju.
- Raznolikost: Različite vrste podataka, uključujući strukturirane, polustrukturirane i nestrukturirane podatke, dolaze iz različitih izvora.
- Istinitost: Kvaliteta i točnost podataka, na koje mogu utjecati nedosljednosti, dvosmislenosti ili čak dezinformacije.
- Vrijednost: Korisnost i potencijal za izvlačenje uvida iz podataka koji mogu potaknuti bolje donošenje odluka i inovacije.
Big Data Statistika
Ovdje je sažetak ključnih statistika iz TechJury o trendovima i predviđanjima velikih podataka:
- Rast količine podataka: Očekuje se da će do 2025. globalna podatkovna sfera dosegnuti 175 zetabajta, pokazujući eksponencijalni rast podataka.
- Povećanje broja IoT uređaja: Predviđa se da će broj IoT uređaja dosegnuti 64 milijarde do 2025., što će dodatno pridonijeti rastu Big Data.
- Rast tržišta velikih podataka: Predviđalo se da će veličina globalnog tržišta velikih podataka narasti na 229.4 milijarde dolara do 2025.
- Rastuća potražnja za podatkovnim znanstvenicima: Predviđa se da će do 2026. potražnja za podatkovnim znanstvenicima porasti za 16%.
- Usvajanje AI i ML: Predviđalo se da će do 2025. veličina tržišta umjetne inteligencije dosegnuti 190.61 milijardu dolara, potaknuta sve većim prihvaćanjem AI i ML tehnologija za analizu velikih podataka.
- Big Data rješenja temeljena na oblaku: Očekuje se da će računalstvo u oblaku činiti 94% ukupnog radnog opterećenja do 2021., naglašavajući sve veću važnost rješenja temeljenih na oblaku za pohranu podataka i analitiku.
- Maloprodajna industrija i Big Data: Očekivalo se da će trgovci na malo koji koriste Big Data povećati svoje profitne marže za 60%.
- Sve veća upotreba Big Data u zdravstvu: Predviđalo se da će tržište zdravstvene analitike dosegnuti 50.5 milijardi dolara do 2024.
- Društveni mediji i veliki podaci: Korisnici društvenih medija dnevno generiraju 4 petabajta podataka, naglašavajući utjecaj društvenih medija na rast velikih podataka.
Big Data je također odličan bend
Ovdje ne govorimo o tome, ali možete poslušati sjajnu pjesmu dok čitate o Big Data. Ne uključujem pravi glazbeni video… nije baš sigurno za rad. PS: Pitam se jesu li odabrali ime kako bi uhvatili val popularnosti koji se gomilao velikim podacima.
Zašto se razlikuju veliki podaci?
U stara vremena… znate… prije nekoliko godina, koristili bismo sustave za izvlačenje, transformaciju i učitavanje podataka (ETL) u ogromna skladišta podataka koja su za izvješćivanje imala ugrađena rješenja poslovne inteligencije. Periodički bi svi sustavi radili sigurnosnu kopiju i spajali podatke u bazu podataka u kojoj bi se mogla raditi izvješća i svi bi mogli dobiti uvid u to što se događa.
Problem je bio u tome što tehnologija baze podataka jednostavno nije mogla podnijeti višestruke, kontinuirane tokove podataka. Nije mogao podnijeti količinu podataka. Nije mogao modificirati dolazne podatke u stvarnom vremenu. Nedostajali su i alati za izvješćivanje koji nisu mogli podnijeti ništa osim relacijskih upita na pozadini. Big Data rješenja nude hosting u oblaku, visoko indeksirane i optimizirane strukture podataka, mogućnosti automatskog arhiviranja i izdvajanja te sučelja za izvješćivanje koja su dizajnirana za pružanje točnijih analiza koje tvrtkama omogućuju donošenje boljih odluka.
Bolje poslovne odluke znače da tvrtke mogu smanjiti rizik svojih odluka i donijeti bolje odluke koje smanjuju troškove i povećavaju marketinšku i prodajnu učinkovitost.
Koje su prednosti velikih podataka?
Informatika prolazi kroz rizike i mogućnosti povezane s iskorištavanjem velikih podataka u korporacijama.
- Veliki podaci su pravovremeni - 60% svakog radnog dana radnici znanja provode pokušavajući pronaći i upravljati podacima.
- Veliki podaci su dostupni - Polovica viših rukovoditelja izvještava da je pristup pravim podacima težak.
- Veliki podaci su cjeloviti – Informacije se trenutno čuvaju u silosima unutar organizacije. Marketinški podaci, na primjer, mogu se pronaći u web analitici, mobilnoj analitici, društvenoj analitici, CRM-ovi, alati za A/B testiranje, sustavi za marketing putem e-pošte i još mnogo toga… svaki s fokusom na svoj silos.
- Veliki podaci su pouzdani - 29% tvrtki mjeri novčane troškove loše kvalitete podataka. Jednostavne stvari poput praćenja više sustava za ažuriranje podataka o kontaktima kupaca mogu uštedjeti milijune dolara.
- Veliki podaci su relevantni - 43% tvrtki nezadovoljno je sposobnošću njihovih alata za filtriranje nebitnih podataka. Nešto jednostavno poput filtriranja kupaca s vašeg weba analitika može pružiti tonu uvida u vaše napore u stjecanju.
- Veliki podaci su sigurni - Prosječno kršenje sigurnosti podataka košta 214 USD po kupcu. Sigurne infrastrukture koje grade partneri za hosting podataka i tehnološki partneri mogu prosječnoj tvrtki uštedjeti 1.6% godišnjih prihoda.
- Veliki podaci su mjerodavni - 80% organizacija bori se s više verzija istine, ovisno o izvoru njihovih podataka. Kombinacijom više provjerenih izvora više tvrtki može proizvesti vrlo precizne izvore obavještajnih podataka.
- Veliki podaci mogu se poduzeti - Zastarjeli ili loši podaci rezultiraju time da 46% tvrtki donosi loše odluke koje mogu koštati milijarde.
Tehnologije Big Data
Za obradu velikih podataka došlo je do značajnog napretka u tehnologijama pohrane, arhiviranja i postavljanja upita:
- Distribuirani datotečni sustavi: Sustavi poput Hadoop distribuiranog datotečnog sustava (HDFS) omogućuju pohranu i upravljanje velikim količinama podataka na više čvorova. Ovaj pristup pruža toleranciju na greške, skalabilnost i pouzdanost pri rukovanju velikim podacima.
- NoSQL baze podataka: Baze podataka kao što su MongoDB, Cassandra i Couchbase dizajnirane su za rukovanje nestrukturiranim i polustrukturiranim podacima. Ove baze podataka nude fleksibilnost u modeliranju podataka i pružaju horizontalnu skalabilnost, što ih čini prikladnima za Big Data aplikacije.
- MapReduce: Ovaj model programiranja omogućuje paralelnu obradu velikih skupova podataka u distribuiranom okruženju. MapReduce omogućuje rastavljanje složenih zadataka na manje podzadatke, koji se zatim neovisno obrađuju i kombiniraju kako bi proizveli konačni rezultat.
- ApacheSpark: Motor za obradu podataka otvorenog koda, Spark može podnijeti i skupnu obradu i obradu u stvarnom vremenu. Nudi poboljšane performanse u usporedbi s MapReduce i uključuje biblioteke za strojno učenje, obradu grafikona i obradu toka, što ga čini svestranim za različite slučajeve korištenja velikih podataka.
- Alati za upite slični SQL-u: Alati kao što su Hive, Impala i Presto omogućuju korisnicima pokretanje upita o Big Data koristeći poznate podatke SQL sintaksa. Ovi alati omogućuju analitičarima izvlačenje uvida iz Big Data bez potrebe za stručnošću u složenijim programskim jezicima.
- Jezera podataka: Ova spremišta za pohranu mogu pohraniti neobrađene podatke u izvornom formatu dok ne budu potrebni za analizu. Podatkovna jezera pružaju skalabilno i isplativo rješenje za pohranu velikih količina različitih podataka, koji se kasnije mogu obraditi i analizirati prema potrebi.
- Rješenja za skladištenje podataka: Platforme kao što su Snowflake, BigQuery i Redshift nude skalabilna i učinkovita okruženja za pohranjivanje i postavljanje upita velikim količinama strukturiranih podataka. Ova su rješenja dizajnirana za rukovanje analitikom velikih podataka i omogućavaju brzo postavljanje upita i izvješćivanje.
- Okviri strojnog učenja: Okviri kao što su TensorFlow, PyTorch i scikit-learn omogućuju modele obuke na velikim skupovima podataka za zadatke poput klasifikacije, regresije i klasteriranja. Ovi alati pomažu izvući uvide i predviđanja iz Big Data korištenjem naprednih AI tehnika.
- Alati za vizualizaciju podataka: Alati kao što su Tableau, Power BI i D3.js pomažu u analizi i predstavljanju uvida iz Big Data na vizualan i interaktivan način. Ovi alati omogućuju korisnicima istraživanje podataka, prepoznavanje trendova i učinkovito komuniciranje rezultata.
- Integracija podataka i ETL: Alati kao što su Apache NiFi, Talend i Informatica omogućuju ekstrakciju, transformaciju i učitavanje podataka iz različitih izvora u centralni sustav za pohranu. Ovi alati olakšavaju konsolidaciju podataka, omogućujući organizacijama da izgrade objedinjeni pogled na svoje podatke za analizu i izvješćivanje.
Big Data i AI
Preklapanje umjetne inteligencije i velikih podataka leži u činjenici da tehnike umjetne inteligencije, posebice strojno učenje i duboko učenje (DL), može se koristiti za analizu i izvlačenje uvida iz velikih količina podataka. Big Data osigurava potrebno gorivo algoritmima umjetne inteligencije za učenje i donošenje predviđanja ili odluka. Zauzvrat, umjetna inteligencija može pomoći u razumijevanju složenih, raznolikih skupova podataka velikih razmjera koje je teško obraditi i analizirati tradicionalnim metodama. Evo nekih ključnih područja u kojima se presijecaju AI i Big Data:
- Obrada podataka: Algoritmi pokretani umjetnom inteligencijom mogu se koristiti za čišćenje, prethodnu obradu i transformaciju neobrađenih podataka iz izvora Big Data, pomažući u poboljšanju kvalitete podataka i osiguravajući njihovu spremnost za analizu.
- Ekstrakcija značajki: Tehnike umjetne inteligencije mogu se koristiti za automatsko izdvajanje relevantnih značajki i obrazaca iz Big Data, smanjujući dimenzionalnost podataka i čineći ih lakšim za analizu.
- Prediktivna analitika: Algoritmi strojnog učenja i dubokog učenja mogu se trenirati na velikim skupovima podataka za izradu prediktivnih modela. Ovi se modeli mogu koristiti za točna predviđanja ili identificiranje trendova, što dovodi do boljeg donošenja odluka i poboljšanih poslovnih rezultata.
- Otkrivanje anomalije: Umjetna inteligencija može pomoći u prepoznavanju neobičnih obrazaca ili odstupanja u velikim podacima, omogućujući rano otkrivanje potencijalnih problema kao što su prijevara, upadi u mrežu ili kvarovi opreme.
- Obrada prirodnog jezika (NLP): NLP tehnike koje pokreće umjetna inteligencija mogu se primijeniti za obradu i analizu nestrukturiranih tekstualnih podataka iz izvora Big Data, kao što su društveni mediji, recenzije kupaca ili novinski članci, kako bi se dobili vrijedni uvidi i analiza raspoloženja.
- Analiza slike i videa: Algoritmi dubokog učenja, posebice konvolucijske neuronske mreže (SNM), može se koristiti za analizu i izvlačenje uvida iz velikih količina slikovnih i video podataka.
- Personalizacija i preporuka: AI može analizirati ogromne količine podataka o korisnicima, njihovom ponašanju i preferencijama kako bi pružio personalizirana iskustva, kao što su preporuke proizvoda ili ciljano oglašavanje.
- Optimizacija: Algoritmi umjetne inteligencije mogu analizirati velike skupove podataka kako bi identificirali optimalna rješenja za složene probleme, poput optimizacije operacija opskrbnog lanca, upravljanja prometom ili potrošnje energije.
Sinergija između umjetne inteligencije i velikih podataka omogućuje organizacijama da iskoriste snagu algoritama umjetne inteligencije kako bi shvatile goleme količine podataka, što u konačnici dovodi do informiranijeg donošenja odluka i boljih poslovnih rezultata.
Ova infografika BBVA, Veliki podaci sadašnjost i budućnost, bilježi napredak u Big Data.