Big Data bezieht sich im Buch „Big Data Era“ auf „alle Daten oder alle Daten“, auch bekannt als „Huge Data“, was sich auf die Datenmenge bezieht, die so groß ist, dass sie vom aktuellen Mainstream nicht verarbeitet werden kann Softwaretools erfassen, verwalten, verarbeiten und organisieren Informationen innerhalb einer angemessenen Zeit, um Unternehmen dabei zu helfen, positivere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 7-System, Dell G3-Computer.
Big Data bezieht sich im Buch „Big Data Era“ auf „alle Daten oder alle Daten“.
Big Data oder riesige Datenmenge bezieht sich auf die Datenmenge, die so groß ist, dass sie mit aktuellen Mainstream-Softwaretools nicht innerhalb einer angemessenen Zeit erfasst, verwaltet, verarbeitet und in hilfreiche Informationen organisiert werden kann einen positiveren Zweck bei Unternehmensentscheidungen.
In „The Age of Big Data“ von Victor Meier-Schoenberg und Kenneth Cukier bezieht sich Big Data auf Methoden, die keine Abkürzungen wie Zufallsanalysen (Stichprobenerhebungen) verwenden, sondern alle Daten verwenden. Die 4V-Eigenschaften von Daten: Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt und Wert.
Geschichte der Entwicklung des Konzepts von Big Data:
Der früheste Hinweis auf den Begriff „Big Data“ lässt sich auf das Open-Source-Projekt Nutch von Apache org zurückführen. Damals wurde Big Data zur Beschreibung großer Datenmengen verwendet, die stapelweise verarbeitet oder gleichzeitig analysiert werden mussten, um Websuchindizes zu aktualisieren. Mit der Veröffentlichung von Google MapReduce und Google File System (GFS) wird Big Data nicht mehr nur zur Beschreibung großer Datenmengen verwendet, sondern umfasst auch die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung.
Bereits 1980 lobte der berühmte Zukunftsforscher Alvin Toffler in seinem Buch „The Third Wave“ Big Data begeistert als „die Kadenz der dritten Welle“.
Ab etwa 2009 wurde „163 Big Data“ jedoch zu einem beliebten Wortschatz in der Internet-Informationstechnologiebranche. Das US-amerikanische Internet Data Center wies darauf hin, dass die Daten im Internet jedes Jahr um 50 % wachsen und sich alle zwei Jahre verdoppeln werden. Derzeit wurden mehr als 90 % der Daten weltweit in den letzten Jahren generiert. Darüber hinaus beziehen sich Daten nicht einfach auf die Informationen, die Menschen im Internet veröffentlichen. Weltweit gibt es unzählige digitale Sensoren an Industrieanlagen, Autos und Stromzählern, die Informationen über Position, Bewegung, Vibration, Temperatur, Luftfeuchtigkeit usw. messen und übertragen. und sogar die Chemie in der Luft zu jeder Zeit. Auch Veränderungen in der Materie erzeugen riesige Mengen an Dateninformationen.
Konzeptionelle Struktur von Big Data:
Big Data ist nur eine Manifestation oder ein Merkmal der Entwicklung des Internets bis heute. Im Zeitalter der technologischen Innovation besteht keine Notwendigkeit, es zu mythisieren Durch Cloud Computing werden diese Daten, die ursprünglich schwer zu sammeln und zu nutzen waren, nun leichter nutzbar. Durch kontinuierliche Innovation in allen Lebensbereichen werden Big Data nach und nach einen größeren Wert für die Menschheit schaffen.
Zweitens, wenn Sie Big Data systematisch erkennen wollen, müssen Sie es umfassend und sorgfältig zerlegen. Ich werde von drei Ebenen ausgehen:
Die Theorie ist der einzige Weg zur Erkenntnis, und sie ist auch der Weg um es zu verstehen. Eine Grundlinie, die weithin anerkannt und verbreitet ist. Ich werde die allgemeine Beschreibung und Charakterisierung von Big Data anhand der Definition der Merkmale von Big Data verstehen Beginnen Sie mit dem besonderen und wichtigen Thema Big Data Privacy. Betrachten Sie das langfristige Spiel zwischen Menschen und Daten aus einer Perspektive.
Die zweite Ebene ist Technologie. Technologie ist das Mittel, um den Wert von Big Data zu verkörpern, und der Grundstein für den Fortschritt. Ich werde den gesamten Prozess von Big Data von der Sammlung, Verarbeitung, Speicherung bis zur Ergebnisbildung aus der Entwicklung von Cloud Computing, verteilter Verarbeitungstechnologie, Speichertechnologie bzw. Wahrnehmungstechnologie erläutern.
Die dritte Ebene ist Übung, und Übung ist die ultimative Wertmanifestation von Big Data. Ich werde die schöne Szene, die Big Data gezeigt hat, und die Blaupause für ihre bevorstehende Verwirklichung aus vier Aspekten beschreiben: Internet-Big Data, Regierungs-Big Data, Unternehmens-Big Data und persönliche Big Data.
Merkmale des Big-Data-Konzepts:
Im Vergleich zu herkömmlichen Data-Warehouse-Anwendungen weist die Big-Data-Analyse die Merkmale eines großen Datenvolumens und einer komplexen Abfrageanalyse auf. Der im „Journal of Computer Science“ veröffentlichte Artikel „Architecting Big Data: Challenges, Current Situation and Prospects“ listet mehrere wichtige Funktionen auf, die eine Big-Data-Analyseplattform haben muss, und analysiert die aktuellen Mainstream-Implementierungsplattformen – parallele Datenbanken, MapReduce und Hybride Basierend auf den beiden wurde die Architektur analysiert und zusammengefasst und auf ihre jeweiligen Vor- und Nachteile hingewiesen. Gleichzeitig wurden der aktuelle Forschungsstand in verschiedenen Richtungen und die Bemühungen des Autors in der Big-Data-Analyse vorgestellt und zukünftige Forschungen vorgestellt .
Die vier „Vs“ von Big Data bzw. die Merkmale haben vier Ebenen: Erstens ist das Datenvolumen riesig. Von der TB-Ebene bis zur PB-Ebene gibt es viele Datentypen. Die oben genannten Webprotokolle, Videos, Bilder, geografischen Standortinformationen usw. Drittens ist die Verarbeitungsgeschwindigkeit hoch und die 1-Sekunden-Regel kann schnell hochwertige Informationen aus verschiedenen Datentypen gewinnen. Dies unterscheidet sich auch grundlegend von der herkömmlichen Data-Mining-Technologie. Viertens: Solange die Daten richtig genutzt und korrekt und genau analysiert werden, bringen sie hohe Renditen. Die Branche fasst es in vier „V“ zusammen: Volumen, Vielfalt, Geschwindigkeit und Wert.
Big Data ist gewissermaßen die Spitzentechnologie der Datenanalyse. Kurz gesagt: Die Fähigkeit, aus verschiedenen Datentypen schnell wertvolle Informationen zu gewinnen, ist Big-Data-Technologie. Es ist von entscheidender Bedeutung, dies zu verstehen, und es ist der Grund dafür, dass diese Technologie das Potenzial hat, so viele Unternehmen zu erreichen.
Verwendung des Big-Data-Konzepts:
Big Data kann in Bereiche wie Big-Data-Technologie, Big-Data-Engineering, Big-Data-Wissenschaft und Big-Data-Anwendungen unterteilt werden. Derzeit wird am meisten über Big-Data-Technologie und Big-Data-Anwendungen gesprochen. Technische und wissenschaftliche Fragen werden noch nicht ernst genommen. Unter Big Data Engineering versteht man die systematische Planung, den Aufbau, den Betrieb und das Management großer Datenmengen. Die Big-Data-Wissenschaft konzentriert sich auf die Entdeckung und Überprüfung der Gesetze von Big Data und ihrer Beziehung zu natürlichen und sozialen Aktivitäten während der Entwicklung und des Betriebs von Big-Data-Netzwerken.
Das Internet der Dinge, Cloud Computing, mobiles Internet, Internet der Fahrzeuge, Mobiltelefone, Tablets, PCs und verschiedene Sensoren, die über jeden Winkel der Erde verteilt sind, sind allesamt Datenquellen oder Übertragungsmethoden.
Einige Beispiele umfassen Webprotokolle, RFID, Sensornetzwerke, soziale Netzwerke, soziale Daten (dank der Datenrevolution in der Gesellschaft), Internet-Suchindizierung, Astronomie, Atmosphärenwissenschaft, Genomik, Biogeochemie; biologische und andere komplexe und/oder interdisziplinäre wissenschaftliche Forschung, militärische Aufklärung, Fotoarchive, Videoarchive und groß angelegter elektronischer Handel;
Die Rolle von Big Data
Für normale Unternehmen spiegelt sich die Rolle von Big Data hauptsächlich in zwei Aspekten wider, nämlich der Analyse und Nutzung von Daten und der Durchführung sekundärer Entwicklungsprojekte. Durch die Analyse der Big Data von Xijin Information können wir nicht nur versteckte Daten ausgraben, sondern diese versteckten Botschaften auch nutzen, um unseren Kundenstamm durch physische Verkäufe zu verbessern. Die sekundäre Entwicklung von Daten wird häufig in Netzwerkdienstleistungsprojekten verwendet. Durch die Zusammenfassung und Analyse dieser Informationen können wir personalisierte Pläne entwickeln, die den Kundenbedürfnissen entsprechen, und eine neue Werbe- und Marketingmethode erstellen Die Kombination von Produkten und Dienstleistungen durch Big-Data-Analysen ist kein Zufall. Wer dies erkennt, ist oft führend im Datenzeitalter.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Anwendung von Big Data nicht nur den Fortschritt der Zeit markiert, sondern die Menschen auch zu tiefergehenden Erkundungen inspiriert. Darüber hinaus ist es für die Forschung zu Big Data zusätzlich zu den oben genannten Inhalten erforderlich, die drei Merkmale von Big Data zu verstehen, nämlich großen Umfang, schnelle Betriebsgeschwindigkeit und Datenvielfalt. Durch die Untersuchung dieser drei Aspekte ist es nicht nur einfacher, die Art der Daten zu beobachten, sondern auch förderlich für den effektiven Betrieb der Softwareverarbeitungsplattform.
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