Noțiuni și concepte privind digitalizarea
Big Data
Cele trei V-uri ale Big Data Volum
Cantitatea de date contează.
Cu Big Data, se proceseaza volume mari de date nestructurate, cu densitate redusă. Acestea pot fi date de valoare necunoscută, cum ar fi fluxurile de date Twitter, datele despre secvențele de clicuri pe o pagină web sau într-o aplicație mobilă sau echipamentele activate prin senzori. Pentru unele organizații, aceasta ar putea însemna zeci de terabyți de date. Pentru altele, poate fi vorba despre sute de petabyți.
Viteză
Viteza este rata la care datele sunt primite și (poate) accesate. În mod normal, cea mai mare viteză a datelor se transmite direct în memorie, prin comparație cu scrierea pe disc. Unele produse inteligente activate prin internet funcționează în timp real sau aproape real și vor necesita evaluare și acțiune în timp real.
Varietate
Varietatea se referă la numeroasele tipuri de date disponibile. Tipurile de date tradiționale au fost structurate și se încadrează perfect într-o bază de date relațională. Odată cu creșterea Big Data, datele vin sub formă de noi tipuri de date nestructurate. Tipurile de date nestructurate și semistructurate, cum ar fi datele de tip text, audio și video, necesită o preprocesare suplimentară pentru extragerea semnificației și susținerea metadatelor.
Valoarea—și adevărul—conceptului Big Data
În ultimii ani, au apărut încă două V-uri: valoare și veridicitate. Datele au valoare intrinsecă. Dar acest aspect nu este de niciun folos până când nu se descoperă valoarea respectivă. La fel de important: Cât de veridice sunt datele dvs.—și cât de mult vă puteți baza pe ele? Astăzi, Big Data au dobândit o semnificație capitală. Gândiți-vă la unele dintre cele mai mari companii de tehnologie din lume. O mare parte din valoarea pe care o oferă acestea provine din datele lor, pe care le analizează în mod constant pentru a genera mai multă eficiență și a dezvolta noi produse. Descoperirile tehnologice recente au redus exponențial costul stocării și calculării datelor, făcând mai ușoară și mai puțin costisitoare decât oricând stocarea cât mai multor date. Cu un volum crescut de Big Data acum mai ieftine și mai accesibile, puteți lua decizii de afaceri mai precise și mai eficiente. A descoperi valoare în Big Data nu se referă doar la analiza datelor (ceea ce reprezintă un cu totul alt beneficiu). Acesta este un adevărat proces de descoperire, care necesită analiști perspicace, utilizatori business și manageri care pun întrebările corecte, recunosc tipare recurente, fac presupuneri în cunoștință de cauză și anticipă comportamente.
Conceptul de “Big Data” se referă la volume extraordinar de mari de date care nu pot fi eficient procesate sau analizate prin metode tradiționale de gestionare a datelor. Big Data se caracterizează prin trei elemente principale, cunoscute drept cele “3V”:
Volum: Big Data implică cantități masive de date. Acest volum poate proveni din diverse surse, cum ar fi tranzacții online, rețele sociale, senzori, dispozitive mobile, înregistrări video, etc.
Viteză: Datele sunt generate, colectate și procesate la o viteză foarte mare. De exemplu, datele de la senzori sau de pe rețelele sociale sunt create în timp real sau aproape de timp real.
Varietate: Datele vin în diverse formate – structurate, nestructurate, și semi-structurate. Aceasta include text, imagini, înregistrări video, înregistrări audio, date din rețele sociale, date de la senzori, și multe altele.
În plus față de aceste “3V” principale, uneori se adaugă și alte “V”-uri, cum ar fi:
- Veridicitate: Se referă la încrederea în calitatea și acuratețea datelor.
- Valoare: Capacitatea de a extrage informații valoroase din datele mari.
Big Data a devenit un element crucial în lumea tehnologică și de afaceri, oferind oportunități semnificative pentru inovație, eficiență și dezvoltare personalizată a produselor și serviciilor. Este utilizat în diverse domenii, de la analiza comportamentului consumatorilor și optimizarea afacerilor, până la cercetarea științifică și îmbunătățirea asistenței medicale. Cu toate acestea, gestionarea Big Data implică provocări legate de stocare, analiză, căutare, partajare, transfer, vizualizare, actualizare, confidențialitate și securitate a datelor.
