Что такое большие данные? 3 типа больших данных и их преимущества

2 апреля 2022 г.

Большие данные — это совокупность данных, объем которых чрезвычайно велик и которые часто трудно анализировать или хранить с помощью традиционных инструментов из-за их размера. Предприятия в различных отраслях используют большие данные для получения ценной информации о своих клиентах, чтобы они могли увеличить свои продажи и быстрее предвидеть потребительские тенденции. Также существует несколько типов больших данных, которые могут помочь аналитикам выявить идеи и принять сложные решения. В этой статье мы обсудим, что такое большие данные, и три типа больших данных, которые компании используют для оптимизации своих процессов.

Что такое большие данные?

Большие данные — это огромный набор информации, который продолжает увеличиваться в объеме. Эта форма данных содержит много важной информации, которая может позволить компаниям получить конкурентное преимущество. Чем больше информации у бизнеса, тем больше вероятность того, что он сможет принимать более эффективные решения. Компании используют большие данные, чтобы улучшить свои бизнес-решения и узнать больше о своих рынках, одновременно повышая внутреннюю эффективность и операции.

Существует множество источников больших данных, от фондовых бирж до платформ социальных сетей. Больницы и медицинские учреждения часто используют большие данные из электронных медицинских карт для выявления пациентов, которые подвергаются наибольшему риску, и принятия решения о наилучшем курсе лечения. Рекламная компания может использовать большие данные из социальных сетей, чтобы выбрать наиболее релевантную рекламу для определенной демографической группы. Есть несколько основных характеристик, которые отличают большие данные от обычных данных:

• Объем. Первой характеристикой является объем, который относится к объему существующих данных. Если объем данных велик, вы можете считать данные большими.

• Ценность: это относится к индивидуальной ценности, которую данные могут предоставить бизнесу. Значение часто различается в зависимости от того, что организация собирается делать с собранными данными.

• Разнообразие: предприятия часто получают данные из нескольких источников, как внутри организации, так и за ее пределами. Разнообразие включает множество доступных типов данных.

• Скорость: это относится к скорости, с которой система обрабатывает данные. Velocity обеспечивает быструю доступность данных, поэтому предприятия могут использовать их в нужный момент.

• Достоверность: данные могут содержать отсутствующие компоненты или неточности, что может повлиять на их понимание. Достоверность относится как к качеству, так и к точности данных, а большие данные часто обладают высокой достоверностью, то есть содержат высокую степень правдивости.

• Изменчивость. Большие данные часто могут менять форматы, источники и структуру. Изменчивость представляет собой то, как данные постоянно меняются.

Преимущества использования больших данных

Большие данные могут помочь предприятиям во многих сферах деятельности, от аналитики до удовлетворения потребностей потребителей. Компании часто используют большие данные для прогнозирования потребительского спроса, что может помочь им улучшить свои цены и открыть новые рекламные методы для тестирования на определенном рынке. Большие данные из социальных сетей также могут помочь небольшим организациям конкурировать с более крупными, предоставляя им доступ к тем же инструментам и уникальной информации. Анализируя большие данные, организации могут делать прогнозы и защищаться от любых потенциальных сбоев до того, как они произойдут.

Также можно использовать большие данные для защиты от мошенничества. Организации могут использовать данные для выявления шаблонов, которые потенциально указывают на нечестность, и объединять большие объемы информации для упрощения процесса отчетности. С помощью инструментов для работы с большими данными предприятия могут быстрее анализировать информацию и принимать более точные решения на основе данных. Они даже могут использовать данные для продажи нового продукта. Например, производитель мыла может использовать большие данные, чтобы узнать больше о потребительских тенденциях, и использовать полученные данные для создания целевой кампании для нового скраба для тела.

3 больших типа данных

Помимо определенных характеристик, большие данные также имеют несколько типов, каждый из которых имеет уникальные атрибуты. Вот три типа больших данных, которые следует учитывать:

1. Неструктурированные данные

Неструктурированные данные — это данные любого типа, имеющие неизвестную форму и совершенно неорганизованные. Этот тип данных иногда может быть сложной задачей для аналитиков, поскольку они очень велики по объему. Это также один из наиболее распространенных типов данных просто потому, что большую часть того, что пользователь делает на компьютере, компьютер не хранит и не обрабатывает. Электронная почта, текстовые файлы, определенные веб-сайты и записи телефонных разговоров — все это формы неструктурированных данных. Типичным примером неструктурированных данных является вывод, который возвращает веб-страница, когда пользователь выполняет поиск.

Для анализа неструктурированных данных важно убедиться, что приложение, извлекающее данные, понимает, что оно извлекает. Приложения для извлечения данных могут переносить данные из внешнего источника в свои собственные базы данных, что позволяет компаниям искать в данных ценную информацию. Понимание контекста происхождения неструктурированных данных также важно для обеспечения максимально возможной точности анализа. Озера данных хранят неструктурированные данные и действуют как репозиторий информации, сохраняя ее в необработанном формате и сохраняя при этом хранящуюся в ней информацию.

2. Структурированные данные

Структурированные данные имеют четко определенную структуру, и компьютеры или люди могут легко получить к ним доступ. Аналитики могут обрабатывать, хранить и извлекать этот тип данных в фиксированном формате, что означает, что его нелегко изменить. Данные обычно доступны из базы данных с помощью алгоритмов поиска, которые помогают аналитикам извлекать определенный фрагмент данных. Структурированные данные включают качественные данные, такие как адреса, номера счетов, расходы и возраст. Отделы кадров часто используют эти данные для создания таблицы сотрудников, содержащей сведения о каждом сотруднике.

Поскольку структурированные данные легко доступны, их часто легко сортировать и фильтровать для получения различных сведений. Структурированные данные следуют схемам, представляющим собой контуры, которые показывают, что представляют собой определенные фрагменты информации и что они означают. Одним из самых больших преимуществ использования структурированных данных является то, что алгоритмы машинного обучения могут легко использовать их для оптимизации бизнес-процессов, поскольку они почти не требуют интерпретации. Поскольку измерения данных представлены в едином формате, аналитики не тратят столько времени на подготовку данных перед их анализом.

3. Полуструктурированные данные

Полуструктурированные данные имеют некоторые атрибуты структурированных данных, но не имеют определенной структуры, аналогичной неструктурированным данным. Этот тип данных часто отображается как неструктурированные данные, к которым прикреплены метаданные. Метаданные — это все, что предоставляет информацию о самих данных, например описание или размер файла. Полуструктурированные данные включают такие данные, как время, местоположение, имя устройства и адрес электронной почты. Он также может отображаться как язык разметки, например XML. Хотя само содержимое не имеет структуры, некоторые компоненты данных позволяют аналитикам упорядочивать данные на основе их атрибутов.

В отличие от структурированных данных, полуструктурированные данные не имеют заданной схемы, что может упростить анализ данных, поскольку существует меньше ограничений. Как и в случае с неструктурированными данными, для этого необходимо убедиться, что приложение понимает значение каждой точки данных. Аналитики могут сравнивать данные, которые им удалось извлечь, с метаданными, чтобы получить более глубокое понимание и анализировать определенные компоненты данных для получения демографической информации. Язык разметки XML организует данные в древовидную структуру, которая выглядит как набор узлов. Каждый узел представляет метаданные или семантические теги, которые относятся к смыслу веб-контента.

Обратите внимание, что ни одна из компаний, упомянутых в этой статье, не связана с компанией Indeed.