A weboldal sütiket használ. A sütik megjegyzik az Ön tevékenységeit és preferenciáit a jobb online élmény érdekében. Az Ön tudta nélkül nem osztunk meg információkat harmadik felekkel.A weboldal további használatával elfogadod a COOKIE SZABÁLYZAT-unkat.
A Big Data-t új olajnak nevezik, mert mesés nyereséget hoz. A BizUPLab kft. szakértői egyszerű szavakkal osztották meg, miről is szól a Big Data. Ez egyébként cégünk munkájának egyik területe.
A Big Data egy hatalmas mennyiségű információ, amelyet először összegyűjtenek, strukturálnak, majd elemeznek, és döntésekhez vagy előrejelzésekhez használják fel. Például egy online áruház adatokat gyűjt a vásárlókról és rendeléseikről, hogy megfelelő választékot hozzon létre, és reklámot mutasson az érdeklődőknek. Az ügyfelek viselkedése alapján a szakértők látják, mikor nagyobb a kereslet, például ünnepek előtt, és megjósolják, mennyivel kell növelni a készletszintet.
A Big Data egy hatalmas mennyiségű információ, amelyet először összegyűjtenek, strukturálnak, majd elemeznek, és döntésekhez vagy előrejelzésekhez használják fel. Például egy online áruház adatokat gyűjt a vásárlókról és rendeléseikről, hogy megfelelő választékot hozzon létre, és reklámot mutasson az érdeklődőknek. Az ügyfelek viselkedése alapján a szakértők látják, mikor nagyobb a kereslet, például ünnepek előtt, és megjósolják, mennyivel kell növelni a készletszintet.
A Big Data kifejezést először 2008-ban használták Clifford Lynch amerikai tudós cikkében, amely a Nature folyóiratban jelent meg. Hat évvel a kifejezés megjelenése után a nagy adatokat aktívan elkezdték gyűjteni és felhasználni olyan vállalatok, mint a Google, a Microsoft, az Apple és a Facebook. Ma a Big Data szinte minden nagyvállalat és kormányzati szerv használja.
Big Data egyszerű szavakkal
Kezdetben három V-t tekintettek a Big Data fő jellemzőinek:
Idővel további három V-t adtak hozzá:
A fő adatforrások a következők:
Mindezt szervereken, felhőtárolókban és úgynevezett adattavakban tárolják. Hatalmas mennyiségű információ feldolgozásához a legmodernebb eszközöket használják, beleértve a mesterséges intelligenciát is.
- volume (térfogat) – az anyagok terabájtot és petabájtot foglalnak el a memóriából;
- velocity (sebesség) – az adatok gyorsan generálódnak és folyamatosan, valós időben frissülnek;
- variety (változatosság) – a big data bármilyen formában létezhet: animáció, filmek, tranzakciók, hangfájlok, szenzorleolvasások, táblázatok, szöveges fájlok stb.
Idővel további három V-t adtak hozzá:
- veracity (hitelesség, megbízhatóság) – tekintettel arra, hogy a vezetői döntések adatok alapján születnek, az információnak megbízható forrásból kell származnia;
- variety (változékonyság) – az információ átvételét zuhanások és aktivitás kitörések jellemzik;
- value (érték) – nyilvánvaló, hogy a milliárdosok bankkártya száma és PIN- kódja értékesebb információ, mint ezeknek az embereknek a Twitteren közzétett publikációi.
A fő adatforrások a következők:
- felhasználói profilok webhelyeken és közösségi hálózatokon;
- céges vásárlói adatok (megrendelések, online áruházakban történő fizetések, kosárba helyezés stb.);
- hivatalos statisztikák (születési arány, halálozási arány, migráció, iskolai végzettség stb.);
- műszerleolvasások (leolvasó eszközök, érzékelők, nyomkövetők stb.)
- tömegkommunikációs eszközök;
- tudományos felfedezések, orvosi kutatások;
- műholdakról és mérőműszerekről származó adatok;
- internet.
Mindezt szervereken, felhőtárolókban és úgynevezett adattavakban tárolják. Hatalmas mennyiségű információ feldolgozásához a legmodernebb eszközöket használják, beleértve a mesterséges intelligenciát is.
Jellemzők
A BizUPLab Hungary szakemberei a Big Data elemzés főbb módszereit sorolták fel.
A nagy adatok elemzésére számos módszer létezik, mondták a BizUPLab informatikai vállalat vezetői. Általában két fő kategóriába sorolhatók mindkét kategória egyformán szükséges és fontos a Big Data elemzésében:
A berendezések, a szoftverek és a képzett személyzet magas költsége ellenére a Big Data ma már a nagy hálózati vállalkozások, kormányzati szervek és nemzetközi szervezetek döntéshozatalának fő eszköze.
- Osztályozás: Új adatok csoportosítása olyan elvek szerint, amelyeket korábban hasonló adatokra alkalmaztak. Például, ha egy új tárgy lélegzik, sétál, morog és ugat, akkor valószínűleg egy kutya.
- Klaszterelemzés: közös jellemzők keresése és csoportosítás ezek alapján
- Adatok keverése és kombinálása. A különböző forrásokból származó információkat kombinálják a minták azonosítására. Például a telefonbeszélgetések, jegyzőkönyvek, kihallgatások felvételei megmutatják, hogy valaki elkövetett-e bűncselekményt.
- Gépi tanulás. A mesterséges intelligencia maga is megoldást keres a problémára, hasonló problémákkal, amelyeket korábban megoldott.
A nagy adatok elemzésére számos módszer létezik, mondták a BizUPLab informatikai vállalat vezetői. Általában két fő kategóriába sorolhatók mindkét kategória egyformán szükséges és fontos a Big Data elemzésében:
- Leíró: valami már megtörtént, és próbáljuk megérteni, hogy pontosan mi és miért.
- Prediktív: Valószínűleg valami bizonyos módon megtörténik, mert valami hasonló történt korábban.
A berendezések, a szoftverek és a képzett személyzet magas költsége ellenére a Big Data ma már a nagy hálózati vállalkozások, kormányzati szervek és nemzetközi szervezetek döntéshozatalának fő eszköze.
Elemzési módszerek
Segítünk az üzletembereknek abban, hogy hatékonyan gazdálkodjanak erőforrásaikkal és szisztematikusan sikereket érjenek el.
Elérhetőségeink
Szerzői jog © BizUPLab, 2023 - 2025