Was ist Big Data?

Name: Was ist Big Data?
Author: Chintan Thakkar

Sie erfahren mehr über Big Data und seine treibenden Faktoren.

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Kurs: On-Demand

(sanfte Musik) Was genau ist Big Data? Big Data bedeutet große Mengen von Daten, die mit der Zeit exponentiell wachsen. Wegen seiner Größe, Big Data können nicht in herkömmlichen Datenbankplattformen gespeichert werden. Sie müssen also verschiedene Wege erkunden um sie zu speichern und zu verarbeiten. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Big Data verwendet wird. Sozialen Medien. Wenn Sie Fotos, Videos und Nachrichten zählen, dann mindestens 100 Terabyte Daten pro Stunde oder mehr werden auf Social-Media-Websites hochgeladen jeden Tag, Luftfahrzeuganalyse, Flugzeughersteller haben oft Verträge bei Fluggesellschaften für die Flugzeugwartung. Die Unternehmen haben Analysen, die ausgeführt werden müssen auf die vom fliegenden Flugzeug generierten Daten. Die Größe der Daten beträgt oft 10 Terabyte pro Stunde oder mehr. Turbinenanalytik, Turbinenhersteller haben einen Vertrag mit Kraftwerken die die Daten streamen, die in die Analyse eingegeben werden. Die Analyse generiert eine Ausgabe, die Informationen anzeigen kann und Warnungen von insgesamt rund 80 Terabyte pro Monat. Alle oben genannten Fälle sind perfekte Beispiele für die Nutzung von Big Data. Eine Verarbeitung oder Speicherung der Daten ist nicht möglich unter Verwendung des traditionellen relationalen Datenbankmodells in diesen Beispielen. Also müssen andere Lösungen gefunden werden. Die Hauptfaktoren für das Wachstum von Big Data umfassen maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Predictive Analytics und Betrugswarnungen in Echtzeit. Es gibt drei Arten von Big Data, strukturierte Daten. Diese Art von Daten verwendet häufig eine Zeile oder Spaltenformat ist es einfach zu speichern und suchen und ist hochgradig organisiert. Es kann in relationalen Datenbanken gespeichert werden wie Postgre SQL oder SQL-Server. Es unterstützt mehrere vordefinierte Formate und quantitative Analyse und wird häufig verwendet in Bereichen wie Kundenservice oder Gehaltsabrechnungssysteme für Mitarbeiter. Unstrukturierte Daten. Es wird geschätzt, dass bis zu 90 % der Daten unstrukturiert sind. Dieser Datentyp enthält ein schemaloses Modell. Hat kein vordefiniertes Modell und erfordert eine spezielle Behandlung für die Datenspeicherung. Es enthält mehrere Arrays von Formaten und die Quelle von Daten können von Mobilgeräten, E-Mails oder Webseiten stammen. Diese Art von Daten ist auch qualitativer im Vergleich zu strukturierten Daten. Und Sie brauchen einen speziellen Datenspeicher dafür anstelle einer relationalen Datenbank. Es ist nicht möglich, diese Daten anzuzeigen im Zeilen- oder Spaltenformat aufgrund der Struktur der Daten. Halbstrukturierte Daten, diese Art von Daten hat eine Struktur, die nicht formatiert ist in Tabellen wie strukturierte Daten. Es wird jedoch immer noch durch eine andere Methode organisiert typischerweise Tags oder andere Indikatoren. Es kann auch als selbstbeschreibende Struktur bezeichnet werden und wird am häufigsten in objektorientierten Datenbanken verwendet. Besonders wichtig ist die Planung wie man große Datenmengen strukturiert. Sie können die Informationen in Daten umwandeln, um davon zu profitieren der großen Datensätze. Ein Beispiel für einen Online-Händler, der davon profitiert von großen Datensätzen kann sein, wenn der Einzelhändler Daten sammelt aus dem Kaufverhalten eines Benutzers, beginnt dann mit der Anzeige der Werbung, wie z. ein Begleitartikel, der üblicherweise zusammen mit einem Artikel gekauft wird der Kunde hat bereits gekauft, Preissenkungswarnungen für Artikel, die der Kunde häufig kauft oder Anzeigen von Werbung auf Websites Ihr Kundenstamm besucht sie oft. All diese Informationen werden aus der Analyse generiert der Online-Händler nutzt, die Analysen laufen mit Big Data. Dann werden neue Daten generiert, um den Umsatz des Unternehmens zu steigern. Die Nutzung von Big Data erfordert Denken über die Speicherung von Big Data, wie Sie den Speicher skalieren und hochverfügbar machen. So erhöhen Sie die Datenverarbeitungsleistung, wie man die verschiedenen Arten von verfügbaren Daten versteht, wie man zwischen maschinell generierten unterscheidet und von Menschen generierte Daten und wie man große Datenmengen verarbeitet aus unterschiedlichen Datenquellen oder Echtzeit-Streaming-Datenquellen.

Anfänger Anbieter : Chintan Thakkar 4 Lektionen · 15m auf Arabisch, Deutsch, Englisch, Spanisch, Französisch, Portugiesisch, Urdu, Chinese

Kursbeschreibung

Big Data ist ein Begriff, der große, oft schwer zu verwaltenden Datenmengen beschreibt. Diese Daten können sowohl strukturiert als auch unstrukturiert sein. Aufgrund ihrer Größe können Big Data nicht in herkömmlichen Geschäftsplattformen gespeichert werden. In diesem Kurs "Was ist Big Data?" werden Big Data und ihre Verwendung vorgestellt. Sie werden auch etwas über die Faktoren erfahren, die das Wachstum von Big Data vorantreiben, über die Arten von Big Data und über Datenquellen. In diesen Lektionen wird auch erläutert, wie Big Data gespeichert wird.

Wenn Sie die Daten, die Ihr Unternehmen sammelt, nicht in Echtzeit verarbeiten, kann dies dazu führen, dass Sie eine Chance verpassen. Big Data und die in diesem Artikel vorgestellten Konzepte werden im Gesundheitswesen, im Bankwesen, im Einzelhandel, in der Verteidigung und in fast allen Unternehmen jeder Größe eingesetzt. Die effektive Nutzung von Big Data bringt eine Reihe von Herausforderungen mit sich. Die Vorteile von Big Data können jedoch die Herausforderungen bei weitem überwiegen. Es lohnt sich also, die Bedürfnisse Ihres Unternehmens zu bewerten und einen Weg zu finden, Big Data zu Ihrem Vorteil zu nutzen.

Was Sie lernen werden

Definieren Sie Big Data und erklären Sie, was der Begriff beschreibt
Beschreiben Sie die Faktoren, die das Wachstum von Big Data fördern
Vergleichen und kontrastieren Sie die verschiedenen Arten von Big Data
Identifizieren Sie die Datenquellen für Big Data
Erklären Sie die Vorteile und Herausforderungen von Big Data
Erkennen Sie, wie Big Data über Unternehmen hinweg gespeichert und verwendet wird

Wichtige Erkenntnisse

Big Data beschreibt große, oft schwer zu verwaltende Datenmengen, die sowohl strukturiert als auch unstrukturiert sein können.
Aufgrund seiner Größe kann Big Data nicht in herkömmlichen Geschäftsplattformen gespeichert werden.
Das Versäumnis, gesammelte Daten in Echtzeit zu verarbeiten, kann dazu führen, dass eine Gelegenheit verpasst wird.
Big Data und die Konzepte in diesem Kurs werden im Gesundheitswesen, Bankwesen, Einzelhandel, Verteidigung und fast allen Unternehmen beliebiger Größe verwendet.
Die Vorteile von Big Data können die Herausforderungen bei weitem überwiegen, weshalb es sich lohnt, die Anforderungen einer Organisation zu bewerten und einen Weg zu finden, sie zu nutzen.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in diesem Kurs?

Dieser Kurs führt Big Data ein und zeigt, wie es verwendet wird, und behandelt die Faktoren, die sein Wachstum fördern, die Arten von Big Data, Datenquellen und wie Big Data gespeichert wird.

Wer kann von dem Verständnis von Big Data profitieren?

Big Data und die in diesem Kurs vorgestellten Konzepte werden im Gesundheitswesen, Bankwesen, Einzelhandel, Verteidigung und fast allen Unternehmen beliebiger Größe verwendet.

Welche Themen behandeln die Lektionen?

Die Lektionen behandeln Einführung in Big Data, Datenquellen für Big Data, Big Data-Merkmale und Big Data-Vorteile und -Herausforderungen.

Welche Fähigkeiten werde ich aus diesem Kurs gewinnen?

Der Kurs bezieht sich auf Fähigkeiten einschließlich Big Data, Big Data Analytics, BigQuery, Data Classification, Data Science und Oracle Big Data.

Warum ist es wichtig, Big Data effektiv zu nutzen?

Wenn Sie die Daten, die Ihr Unternehmen sammelt, nicht in Echtzeit verarbeiten, kann dies zu einer verpassten Gelegenheit führen, und während die Nutzung von Big Data mit Herausforderungen verbunden ist, können ihre Vorteile diese bei weitem überwiegen.