Mi a Big Data? Típusok, jellemzők és példák

⚡ Okos összefoglaló

A Big Data olyan nagyméretű, változatos és gyorsan mozgó információhalmazokat ír le, amelyeket a hagyományos adatbázis-eszközök nem képesek tárolni vagy feldolgozni, ezért váltak szükségessé az elosztott platformok és az új elemzési módszerek.

🔘 Meghatározás: A mennyiség önmagában nem teszi az adatokat naggyá; a komplexitás és a növekedési ütem ugyanolyan fontos.
☑️ Három típus: A strukturált adatoknak van egy rögzített formátumuk, a strukturálatlan adatoknak nincs, a félig strukturált adatok pedig a kettő között helyezkednek el.
✅ Működő példák: A tőzsdék, a közösségi platformok és a sugárhajtóművek egyaránt naponta terabájtnyi új rekordot állítanak elő.
🧪 Jellemzők: A mennyiség, a változatosság, a sebesség és a változékonyság a klasszikus négy, gyakran hozzáadott hitelességgel és értékkel.
🇧🇷 Üzleti érték: Külső intelligencia, gyorsabb ügyfél-visszajelzés-elemzés, korábbi kockázatészlelés és olcsóbb raktári átrakodás.
⚠️ Mai skála: A világ jelenleg naponta nagyjából 402 millió terabájtot termel... track több mint 200 zettabájtért 2026-ban.

További információk

Mielőtt belemennénk a Big Data bemutatásába, először is tudnunk kell, hogy mi is maga az adat.

Mi az adat?

Az adat olyan mennyiségek, karakterek vagy szimbólumok, amelyeken a számítógép műveleteket végez, és amelyek tárolhatók és... transmitelektromos jelek formájában rögzítve mágneses, optikai vagy mechanikus adathordozóra.

Most pedig nézzük meg a Big Data definícióját.

Mi a Big Data?

Big adatok A Big Data (big data) egy hatalmas mennyiségű, idővel mégis exponenciálisan növekvő adathalmaz. Olyan nagy méretű és összetettségű adat, hogy a hagyományos adatkezelő eszközök egyike sem képes hatékonyan tárolni vagy feldolgozni. A Big Data továbbra is adat, de olyan méretű, amely meghaladja a szokásos eszközök lehetőségeit.

Az alábbi ábra ezt a definíciót veti össze a szervezetek által már kezelt szokásos adatokkal, így a méretnövekedés könnyen látható.

Mi a Big Data?

Mi a Big Data példa?

Íme néhány példa a Big Data-ra

Tőzsdei adatok

Az New York Stock Exchange- egy példa a Big Data-ra, amely kb egy terabájt új kereskedelmi adatok naponta.

Social Media

A statisztika ezt mutatja 500+ terabájt az új adatok bekerülnek a közösségi oldalak adatbázisaiba Facebook, minden nap. Ezek az adatok főként fotó- és videófeltöltések, üzenetváltások, megjegyzések stb. során keletkeznek.

Sugárhajtóművek

Egyetlen Repülőgép hajtómű generálhat 10+ terabájt az adatokból 30 perc a repülési időből. Napi sok ezer járattal az adatok generálása sokakat elér Petabájtok.

Ez a három adat forrásonkénti pillanatkép abból az időszakból, amikor a példákat először publikálták, és azóta csak nőttek. A jelenlegi léptékérzékhez képest a világ egésze most nagyjából 402 millió terabájt adat naponta, a 2026-os éves teljes összeget erre a célra helyezve track több mint 200 zettabájtért.

A Big Data típusai

A Big Data típusai a következők:

Szerkesztett
Strukturálatlan
Félig strukturált

Szerkesztett

Minden olyan adatot, amely rögzített formátumban tárolható, hozzáférhető és feldolgozható, „strukturált” adatnak nevezünk. Az idők során a számítástechnika nagy sikereket ért el a fejlesztésben.ping technikák az ilyen típusú adatokkal való munkához, ahol a formátum előre jól ismert, és azokból való érték kiaknázásához. Azonban most problémákkal szembesülünk, amikor az ilyen adatok mérete hatalmas mértékben megnő, a tipikus méretek pedig több zettabájtot is elérnek.

Tudod? Egy zettabájt 10²¹ bájt, Amely egymilliárd terabájt.

Ezeket az adatokat elnézve könnyen megérthetjük, miért kapta a Big Data nevet, és elképzelhetjük a tárolásával és feldolgozásával járó kihívásokat.

Tudod? Egy példa erre a relációs adatbázis-kezelő rendszerben tárolt adatok 'strukturált' adatokat.

Példák strukturált adatokra

Egy adatbázisban található „Alkalmazott” tábla a strukturált adatok egyik példája. Minden sor ugyanazt az öt oszlopot tartalmazza, és minden oszlopnak ismert típusa van, ami pontosan az, ami megkönnyíti az adatok lekérdezését.

Munkavállalói azonosító	Alkalmazott Neve	nem	osztály	Fizetés_lakokban
2365	Rajesh Kulkarni	férfi	Finanszíroz	650000
3398	Pratibha Joshi	nő	admin	650000
7465	Shushil Roy	férfi	admin	500000
7500	Shubhojit Das	férfi	Finanszíroz	500000
7699	Priya Sane	nő	Finanszíroz	550000

Strukturálatlan

Minden ismeretlen formájú vagy szerkezetű adat strukturálatlan adatnak minősül. A hatalmas méret mellett a strukturálatlan adatok számos kihívást jelentenek az értéknövelés érdekében történő feldolgozásuk szempontjából. A strukturálatlan adatok tipikus példája egy heterogén adatforrás, amely egyszerű szövegfájlok, képek, videók stb. kombinációját tartalmazza. Manapság a szervezetek rengeteg adattal rendelkeznek, de sajnos nem tudják, hogyan kinyerjenek belőle értéket, mivel ezek az adatok nyers vagy strukturálatlan formátumban vannak.

Strukturálatlan adatok példái

A ' által visszaadott kimenetGoogle A „keresés” strukturálatlan: ugyanaz a lekérdezés oldalakat, képeket, kódrészleteket és linkeket ad vissza, amelyek mögött nincs közös séma.

Strukturálatlan adatpélda

Félig strukturált

A félig strukturált adatok a fenti formák mindkét változatát tartalmazhatják. Strukturáltnak tűnnek, de nem definiálják formális sémák, például egy relációs adattáblázat tábladefiníciói. DBMSA félig strukturált adatok egy gyakori példája az XML-fájlban ábrázolt adat. A JSON-dokumentumok és a kulcs-érték párokat tartalmazó naplósorok ugyanebbe a kategóriába tartoznak.

Félig strukturált adatok példái

XML fájlban tárolt személyes adatok-

<rec><name>Prashant Rao</name><sex>Male</sex><age>35</age></rec>
<rec><name>Seema R.</name><sex>Female</sex><age>41</age></rec>
<rec><name>Satish Mane</name><sex>Male</sex><age>29</age></rec>
<rec><name>Subrato Roy</name><sex>Male</sex><age>26</age></rec>
<rec><name>Jeremiah J.</name><sex>Male</sex><age>35</age></rec>

Adatnövekedés az évek során

Az alábbi diagram tracHogyan változott a strukturált és strukturálatlan adatok keveréke a teljes mennyiség növekedésével?

Adatnövekedés az évek során

Felhívjuk figyelmét, hogy webalkalmazás A strukturálatlan adatok naplófájlokból, tranzakcióelőzmény-fájlokból stb. állnak. Az OLTP-rendszerek strukturált adatokkal való működésre épülnek, ahol az adatokat relációkban (táblázatokban) tárolják.

A Big Data jellemzői

A Big Data a következő jellemzőkkel írható le:

kötet
Fajta
Sebesség
Változékonyság

(i) kötet – Maga a Big Data elnevezés egy hatalmas méretre utal. Az adat mérete kulcsfontosságú szerepet játszik a belőle kinyerhető érték meghatározásában. Az is a mennyiségétől függ, hogy egy adott adathalmaz valóban Big Data-nak tekinthető-e vagy sem. Ezért 'Hangerő' Ez az egyik jellemző, amelyet figyelembe kell venni a Big Data megoldások kezelésekor.

(ii) fajta – A Big Data következő aspektusa az fajta.

A változatosság a heterogén forrásokra és az adatok jellegére utal, mind a strukturált, mind a strukturálatlan adatokra. Korábban a legtöbb alkalmazás csak táblázatokat és adatbázisokat vett figyelembe az adatok felhasználására. Manapság az elemző alkalmazásokban e-mailek, fényképek, videók, megfigyelőeszközök, PDF-ek, hanganyagok stb. formátumú adatokat is figyelembe vesznek. Ez a strukturálatlan adatváltozatosság bizonyos problémákat vet fel az adatok tárolása, kinyerése és elemzése során.

(iii) Sebesség – A kifejezés 'sebesség' az adatok generálásának sebességére utal. Az adatok generálásának és feldolgozásának sebessége az igények kielégítése érdekében határozza meg az adatokban rejlő valódi potenciált.

A Big Data sebessége azt a sebességet jelenti, amellyel az adatok beáramlanak olyan forrásokból, mint az üzleti folyamatok, alkalmazásnaplók, hálózatok, közösségi oldalak, érzékelők, Mozgó eszközök stb. Az adatáramlás hatalmas és folyamatos.

(iv) Változékonyság – Ez arra az inkonzisztenciára utal, amelyet az adatok időnként kimutathatnak, és így hátráltatják az adatok hatékony kezelésének és kezelésének folyamatát.

Manapság két további jellemzőt szoktak hozzáadni ehhez a listához, így alakul ki a széles körben idézett „öt V”:

Igazság – mennyire megbízhatóak és pontosak az adatok. A duplikált rekordok, az érzékelők eltérései és a hiányzó mezők mind csökkentik a hitelességet, és ezt semmilyen mennyiség nem kompenzálja.
Érték: – hogy az adatok valójában mennyit érnek az elemzés után. Azok az adatok, amelyekből soha nem születik döntés, csak a tárolási költségeket növelik.

A Big Data feldolgozás előnyei

A Big Data adatbázis-kezelő rendszerben történő feldolgozásának képessége számos előnnyel jár, például:

A vállalkozások külső információkat is felhasználhatnak döntéshozatalkor

Hozzáférés a közösségi adatokhoz innen keresők és az olyan oldalak, mint a Facebook és az X (korábban Twitter), lehetővé teszik a szervezetek számára, hogy finomhangolják üzleti stratégiáikat.

Továbbfejlesztett ügyfélszolgálat

A hagyományos ügyfél-visszajelzési rendszereket új, Big Data technológiákkal tervezett rendszerek váltják fel. Ezekben az új rendszerekben Big Data és természetes nyelvi feldolgozási technológiákat használnak a fogyasztói válaszok olvasására és értékelésére.

A termékekre és szolgáltatásokra leselkedő kockázatok korai azonosítása

A tranzakciós rekordok, az érzékelők által leolvasott adatok és a támogatási jegyek folyamatos elemzése feltárja a hibákat, a csalási mintákat és a szolgáltatási hibákat, amíg azok még aprók, ahelyett, hogy egy havi jelentésre várnánk azok feltárására.

Jobb Operahatékonyság

A Big Data technológiák segítségével létrehozható egy átmeneti terület vagy célzóna az új adatok számára, mielőtt meghatároznánk, hogy mit kell oda áthelyezni. adattárházEzenkívül a Big Data technológiák és az adattárház ilyen integrációja segít a szervezeteknek a ritkán használt adatok terhelésének csökkentésében.

GYIK

A jelenlegi becslések szerint nagyjából napi 402 millió terabájt, amivel a 2026-os éves összeg meghaladja a 200 zettabájtot. Ez a szám folyamatosan növekszik, mivel a videók, az érzékelőtelemetria és az alkalmazásnaplók gyorsabban nőnek, mint a tranzakciós rekordok.

Algorithms több millió rekordban olyan mintákat találni, amelyeket egyetlen elemző sem tudna manuálisan áttekinteni, majd az új rekordokat ezekkel a mintákkal összevetni. A nagyobb, változatosabb tanulóhalmazok általában javítják a pontosságot, ezért nőtt a két terület össze.

Jól tervezi a rutinmunkákat: Spark transzformációk, sémadefiníciók, SQL illesztések és csatlakozók konfigurációja. RevFigyelmesen vizsgáld meg a kimenetet, mert a generált folyamatok gyakran figyelmen kívül hagyják a particionálást, az adattípusokat és a költségeket, és ez az a pont, ahol a valódi folyamatok kudarcot vallanak.

Elosztott tárolók, mint például HDFS vagy felhőobjektum-tárolók, feldolgozómotorok, mint például Spark és a Flink, streaming rendszerek, mint például a Kafka, és lekérdezési rétegek, mint például KaptárA felügyelt felhőtárházak ma már számos hasonló feladatot lefednek.

Gyenge adatminőség, nem egyértelmű tulajdonjog, tárolási és számítási költségek, valamint hiány az elosztott rendszereket működtetni képes mérnökökből. A legtöbb kudarcot vallott projekt inkább irányítási és nem egyértelmű üzleti kérdések miatt akad el, mint technológiai problémák miatt.

Az olyan szabályok, mint a GDPR, korlátozzák, hogy milyen személyes adatok gyűjthetők, mennyi ideig tárolhatók és hol tárolhatók. A csapatok hozzájárulással válaszolnak. trackirály, adatmegőrzési szabályzatok, álnevesítés és a folyamatba épített auditnaplók.

Az adattó bármilyen formátumú nyers fájlokat tárol, és struktúrát alkalmaz az adatok beolvasásakor. Az adattárház tisztított, modellezett táblázatokat tárol, és struktúrát alkalmaz az adatok írásakor, ami gyorsabbá teszi a lekérdezéseket, de lassabbá a betöltést.

Először SQL, majd egy programozási nyelv, mint például Python vagy Scala, elosztott feldolgozás Spark, egy felhőplatform, és elegendő adatmodellezés a táblázatok ésszerű megtervezéséhez. A kommunikáció ugyanilyen fontos, mert az eredményeknek meg kell győzniük a nem műszaki beállítottságú olvasókat is.