Šta su Big Data? Šta su 5 V? Tehnologije, napredak i statistika

Obećanje o Veliki podaci je da će kompanije imati daleko više inteligencije na raspolaganju za donošenje tačnih odluka i predviđanja o tome kako njihovo poslovanje funkcioniše. Veliki podaci ne samo da pružaju informacije potrebne za analizu i poboljšanje poslovnih rezultata, već pružaju i neophodno gorivo za AI algoritmi za učenje i predviđanje ili odluke. Zauzvrat, ML može pomoći u razumijevanju složenih, raznolikih i velikih skupova podataka koje je teško obraditi i analizirati korištenjem tradicionalnih metoda.

Šta je Big Data?

Veliki podaci su termin koji se koristi za opisivanje prikupljanja, obrade i dostupnosti ogromnih količina striming podataka u realnom vremenu. Kompanije kombinuju marketing, prodaju, podatke o kupcima, podatke o transakcijama, društvene razgovore, pa čak i eksterne podatke kao što su cene akcija, vremenska prognoza i vesti kako bi identifikovale statistički validne modele korelacije i uzročnosti kako bi im pomogle da donesu preciznije odluke.

Gartner

Velike podatke karakteriše 5 vs:

1. Zapremina: Velike količine podataka generiraju se iz različitih izvora, kao što su društveni mediji, IoT uređaja i poslovnih transakcija.
2. Brzina: Brzina kojom se podaci generišu, obrađuju i analiziraju.
3. Varijanta: Različite vrste podataka, uključujući strukturirane, polustrukturirane i nestrukturirane podatke, dolaze iz različitih izvora.
4. Istinitost: Kvaliteta i tačnost podataka, na koje mogu utjecati nedosljednosti, nejasnoće ili čak dezinformacije.
5. Vrednost: Korisnost i potencijal izvlačenja uvida iz podataka koji mogu potaknuti bolje donošenje odluka i inovacije.

Big Data Statistics

Ovdje je sažetak ključnih statističkih podataka iz TechJury o trendovima i predviđanjima velikih podataka:

• Rast obima podataka: Očekuje se da će do 2025. globalna datasfera dostići 175 zetabajta, pokazujući eksponencijalni rast podataka.
• Povećanje IoT uređaja: Predviđa se da će broj IoT uređaja dostići 64 milijarde do 2025. godine, što će dodatno doprinijeti rastu velikih podataka.
• Rast tržišta velikih podataka: Očekuje se da će veličina globalnog tržišta velikih podataka porasti na 229.4 milijarde dolara do 2025.
• Sve veća potražnja za naučnicima podataka: Predviđeno je da će do 2026. potražnja za naučnicima podataka porasti za 16%.
• Usvajanje AI i ML: Predviđa se da će do 2025. godine veličina tržišta umjetne inteligencije dostići 190.61 milijardu dolara, potaknuto sve većim usvajanjem AI i ML tehnologija za analizu velikih podataka.
• Big Data rješenja zasnovana na oblaku: Očekuje se da će računalstvo u oblaku činiti 94% ukupnog radnog opterećenja do 2021. godine, naglašavajući rastuću važnost rješenja zasnovanih na oblaku za pohranu podataka i analitiku.
• Maloprodajna industrija i veliki podaci: Očekivalo se da će trgovci koji koriste Big Data povećati svoje profitne marže za 60%.
• Rastuća upotreba velikih podataka u zdravstvu: Predviđa se da će tržište zdravstvene analitike dostići 50.5 milijardi dolara do 2024.
• Društveni mediji i veliki podaci: Korisnici društvenih medija generiraju 4 petabajta podataka dnevno, naglašavajući utjecaj društvenih medija na rast velikih podataka.

Big Data je također Great Band

Ovdje ne pričamo o tome, ali možete slušati odličnu pjesmu dok čitate o Big Data. Ne uključujem stvarni muzički spot… nije baš siguran za posao. PS: Pitam se da li su 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 smo sisteme za izdvajanje, transformaciju i učitavanje podataka (ETL) u gigantska skladišta podataka koja su preko njih izgradila rješenja poslovne inteligencije za izvještavanje. Periodično, svi sistemi bi napravili rezervnu kopiju i kombinovali podatke u bazu podataka gde su se mogli pokretati izveštaji i svi su mogli da dobiju uvid u ono što se dešava.

Problem je bio u tome što tehnologija baze podataka jednostavno nije mogla podnijeti višestruke, kontinuirane tokove podataka. Nije mogao podnijeti obim podataka. Nije mogao modificirati dolazne podatke u realnom vremenu. Nedostajali su i alati za izvještavanje koji nisu mogli nositi ništa osim relacijskog upita na stražnjoj strani. Big Data rješenja nude hosting u oblaku, visoko indeksirane i optimizirane strukture podataka, mogućnosti automatskog arhiviranja i ekstrakcije, te sučelja za izvještavanje koji su dizajnirani da pruže preciznije analize koje omogućavaju preduzećima da donose bolje odluke.

Bolje poslovne odluke znače da kompanije mogu smanjiti rizik svojih odluka i donijeti bolje odluke koje smanjuju troškove i povećavaju marketinšku i prodajnu efikasnost.

Koje su prednosti velikih podataka?

Informatica hoda 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 - Polovina viših rukovodilaca 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 naći u web analitici, mobilnoj analitici, društvenoj analitici, CRM-ovi, alati za A/B testiranje, sistemi za marketing putem e-pošte i još mnogo toga… svaki sa fokusom na svoj silos.
• Veliki podaci su pouzdani - 29% kompanija mjeri novčane troškove lošeg kvaliteta podataka. Jednostavne stvari poput nadgledanja više sistema za ažuriranje podataka o kontaktima kupaca mogu uštedjeti milione dolara.
• Veliki podaci su relevantni - 43% kompanija nezadovoljno je sposobnošću svojih alata za filtriranje nebitnih podataka. Nešto jednostavno poput filtriranja kupaca s vaše mreže 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 uštedjeti prosječnoj kompaniji 1.6% godišnjih prihoda.
• Veliki podaci su mjerodavni - 80% organizacija bori se s više verzija istine, ovisno o izvoru njihovih podataka. Kombinacijom višestruko provjerenih izvora, više kompanija može proizvesti vrlo precizne izvore obavještajnih podataka.
• Veliki podaci se mogu iskoristiti - Zastarjeli ili loši podaci dovode do toga da 46% kompanija donosi loše odluke koje mogu koštati milijarde.

Big Data Technologies

U cilju obrade velikih podataka došlo je do značajnog napretka u tehnologijama skladištenja, arhiviranja i upita:

• Distribuirani sistem datoteka: Sistemi poput Hadoop distribuiranog sistema datoteka (HDFS) omogućavaju pohranjivanje i upravljanje velikim količinama podataka na više čvorova. Ovaj pristup pruža toleranciju grešaka, 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 pogodnim za aplikacije velikih podataka.
• MapReduce: Ovaj model programiranja omogućava paralelnu obradu velikih skupova podataka u distribuiranom okruženju. MapReduce omogućava raščlanjivanje složenih zadataka na manje podzadatke, koji se zatim samostalno obrađuju i kombinuju kako bi se proizveo konačni rezultat.
• ApacheSpark: Motor za obradu podataka otvorenog koda, Spark može da obrađuje i grupnu obradu i obradu u realnom vremenu. Nudi poboljšane performanse u odnosu na MapReduce i uključuje biblioteke za mašinsko učenje, obradu grafova i obradu tokova, što ga čini raznovrsnim za različite slučajeve upotrebe velikih podataka.
• Alati za upite nalik SQL-u: Alati kao što su Hive, Impala i Presto omogućavaju korisnicima da pokreću upite o velikim podacima koristeći poznate SQL sintaksa. Ovi alati omogućavaju analitičarima da izvuku uvid iz velikih podataka bez potrebe za stručnošću u složenijim programskim jezicima.
• Jezera podataka: Ova skladišta mogu pohraniti neobrađene podatke u svom izvornom formatu dok ne budu potrebni za analizu. Jezera podataka pružaju skalabilno i isplativo rješenje za pohranjivanje velikih količina različitih podataka, koji se kasnije mogu obraditi i analizirati po potrebi.
• Rješenja za skladištenje podataka: Platforme kao što su Snowflake, BigQuery i Redshift nude skalabilna i efikasna okruženja za pohranjivanje i ispitivanje velikih količina strukturiranih podataka. Ova rješenja su dizajnirana da obrađuju analitiku velikih podataka i omogućavaju brzo postavljanje upita i izvještavanje.
• Okviri mašinskog učenja: Okviri kao što su TensorFlow, PyTorch i scikit-learn omogućavaju modele obuke na velikim skupovima podataka za zadatke kao što su klasifikacija, regresija i grupisanje. Ovi alati pomažu u izvlačenju uvida i predviđanja iz velikih podataka koristeći napredne AI tehnike.
• Alati za vizualizaciju podataka: Alati kao što su Tableau, Power BI i D3.js pomažu u analizi i predstavljanju uvida iz velikih podataka na vizuelan i interaktivan način. Ovi alati omogućavaju korisnicima da istražuju podatke, identifikuju trendove i efikasno saopštavaju rezultate.
• Integracija podataka i ETL: Alati kao što su Apache NiFi, Talend i Informatica omogućavaju ekstrakciju, transformaciju i učitavanje podataka iz različitih izvora u centralni sistem skladištenja. Ovi alati olakšavaju konsolidaciju podataka, omogućavajući organizacijama da izgrade jedinstveni pogled na svoje podatke za analizu i izvještavanje.

Veliki podaci i AI

Preklapanje AI i velikih podataka leži u činjenici da AI tehnike, posebno mašinsko učenje i duboko učenje (DL), može se koristiti za analizu i izvlačenje uvida iz velikih količina podataka. Veliki podaci pružaju neophodno gorivo za AI algoritme da uče i donose predviđanja ili odluke. Zauzvrat, AI može pomoći u razumijevanju složenih, raznolikih i velikih skupova podataka koje je teško obraditi i analizirati korištenjem tradicionalnih metoda. Evo nekih ključnih oblasti u kojima se AI i veliki podaci ukrštaju:

1. Obrada podataka: Algoritmi pokretani umjetnom inteligencijom mogu se koristiti za čišćenje, pretprocesuiranje i transformaciju sirovih podataka iz izvora velikih podataka, pomažući da se poboljša kvalitet podataka i osigura da su spremni za analizu.
2. Ekstrakcija karakteristika: Tehnike AI mogu se koristiti za automatsko izdvajanje relevantnih karakteristika i obrazaca iz velikih podataka, smanjujući dimenzionalnost podataka i čineći ih lakšim za analizu.
3. Prediktivna analitika: Algoritmi mašinskog učenja i dubokog učenja mogu se trenirati na velikim skupovima podataka za izgradnju prediktivnih modela. Ovi modeli se mogu koristiti za pravljenje tačnih predviđanja ili prepoznavanje trendova, što dovodi do boljeg donošenja odluka i poboljšanih poslovnih rezultata.
4. Otkrivanje anomalija: AI može pomoći u identifikaciji neobičnih obrazaca ili odstupanja u velikim podacima, omogućavajući rano otkrivanje potencijalnih problema kao što su prijevare, upadi u mrežu ili kvarovi opreme.
5. Obrada prirodnog jezika (NLP): NLP tehnike koje pokreće AI mogu se primijeniti za obradu i analizu nestrukturiranih tekstualnih podataka iz izvora velikih podataka, kao što su društveni mediji, recenzije kupaca ili novinski članci, kako bi se stekli vrijedni uvidi i analiza osjećaja.
6. Analiza slike i videa: Algoritmi dubokog učenja, posebno konvolutivne neuronske mreže (CNN), može se koristiti za analizu i izdvajanje uvida iz velikih količina slika i video podataka.
7. 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.
8. Optimizacija: AI algoritmi mogu analizirati velike skupove podataka kako bi identificirali optimalna rješenja za složene probleme, kao što su optimizacija operacija lanca snabdijevanja, upravljanje prometom ili potrošnja energije.

Sinergija između veštačke inteligencije i velikih podataka omogućava organizacijama da iskoriste moć AI algoritama kako bi dale smisao ogromnim količinama podataka, što na kraju dovodi do informisanijeg donošenja odluka i boljih poslovnih rezultata.

Ova infografika iz BBVA, Veliki podaci sadašnjost i budućnost, bilježi napredak u velikim podacima.