Ano ang Malaking Data?
Ang malaking data ay tumutukoy sa malaki, magkakaibang hanay ng impormasyon na lumalaki sa patuloy na pagtaas ng mga rate. Saklaw nito ang dami ng impormasyon, ang bilis o bilis kung saan ito nilikha at nakolekta, at ang iba't-ibang o saklaw ng mga puntos ng data na nasasakop. Ang malalaking data ay madalas na nagmumula sa maraming mga mapagkukunan at dumating sa maraming mga format.
Paano Gumagana ang Big Data
Ang malaking data ay maaaring mai-kategorya bilang hindi nakaayos o nakabalangkas. Ang nakabalangkas na data ay binubuo ng impormasyon na pinamamahalaan ng samahan sa mga database at mga spreadsheet; ito ay madalas na may numero sa kalikasan. Ang hindi nakaayos na data ay impormasyon na hindi organisado at hindi nahuhulog sa isang paunang natukoy na modelo o format. Kasama dito ang mga datos na nakalap mula sa mga mapagkukunan ng social media, na tumutulong sa mga institusyon na mangalap ng impormasyon sa mga pangangailangan ng customer.
Tatlong Vs tradisyonal na characterize malaking data: ang dami (dami) ng data, ang bilis (bilis) kung saan ito ay nakolekta, at ang iba't-ibang impormasyon.
Maaaring makolekta ang malalaking data mula sa ibinahaging mga puna ng publiko sa mga social network at website, kusang natipon mula sa mga personal na elektronika at apps, sa pamamagitan ng mga talatanungan, pagbili ng produkto, at electronic check-in. Ang pagkakaroon ng mga sensor at iba pang mga input sa mga matalinong aparato ay nagbibigay-daan para sa mga data na tipunin sa isang malawak na spectrum ng mga sitwasyon at pangyayari.
Ang malaking data ay madalas na naka-imbak sa mga database ng computer at nasuri gamit ang software na partikular na idinisenyo upang hawakan ang malaki, kumplikadong mga hanay ng data. Maraming mga kumpanya ng software-as-a-service (SaaS) na espesyalista sa pamamahala ng ganitong uri ng kumplikadong data.
Ang mga Gumagamit ng Malalaking Data
Tinitingnan ng mga analyst ng data ang kaugnayan sa pagitan ng iba't ibang uri ng data, tulad ng data ng demograpiko at kasaysayan ng pagbili, upang matukoy kung umiiral ang isang ugnayan. Ang mga nasabing pagsusuri ay maaaring gawin sa loob ng isang kumpanya o sa labas ng isang third-party na nakatuon sa pagproseso ng malalaking data sa mga natutunaw na format. Ang mga negosyo ay madalas na gumagamit ng pagtatasa ng malaking data ng mga naturang eksperto upang i-on ito upang maaksyong impormasyon.
Halos bawat departamento sa isang kumpanya ay maaaring magamit ang mga natuklasan mula sa pagsusuri ng data, mula sa mga mapagkukunan ng tao at teknolohiya hanggang sa marketing at pagbebenta. Ang layunin ng malaking data ay upang madagdagan ang bilis kung saan makukuha ang mga produkto, upang mabawasan ang dami ng oras at mga mapagkukunan na kinakailangan upang makakuha ng pag-aampon sa merkado, mga target na madla, at upang matiyak na ang mga customer ay mananatiling nasiyahan.
Mga Key Takeaways
- Ang malaking data ay isang mahusay na dami ng magkakaibang impormasyon na dumating sa pagdaragdag ng dami at may kailanman-mas mataas na tulin ng bilis.Big data ay maaaring nakabalangkas (madalas na numero, madaling-format, at nakaimbak) o hindi nakaayos (mas free-form, hindi gaanong maibibigay). departamento sa isang kumpanya ay maaaring magamit ang mga natuklasan mula sa malaking data analysis, ngunit ang paghawak sa kalat at ingay nito ay maaaring magdulot ng mga problema.
Mga Pakinabang at Kakulangan ng Malalaking Data
Ang pagtaas ng dami ng magagamit na data ay nagtatanghal ng parehong mga pagkakataon at problema.
Sa pangkalahatan, ang pagkakaroon ng mas maraming data sa mga customer (at mga potensyal na customer) ay dapat payagan ang mga kumpanya na mas mahusay na maiangkop ang kanilang mga produkto at mga pagsusumikap sa marketing upang lumikha ng pinakamataas na antas ng kasiyahan at ulitin ang negosyo. Ang mga kumpanya na magagawang mangolekta ng isang malaking halaga ng data ay binigyan ng pagkakataon na magsagawa ng mas malalim at mas mahusay na pagsusuri.
Habang ang mas mahusay na pagsusuri ay positibo, ang malaking data ay maaari ring lumikha ng labis na karga at ingay. Kailangang hawakan ng mga kumpanya ang mas malaking dami ng data, habang tinutukoy kung aling data ang kumakatawan sa mga signal kumpara sa ingay. Ang pagtukoy kung ano ang gumagawa ng data na may kaugnayan ay naging isang pangunahing kadahilanan.
Bukod dito, ang likas na katangian at format ng data ay maaaring mangailangan ng espesyal na paghawak bago ito kumilos. Ang nakabalangkas na data, na binubuo ng mga halaga ng numero, ay madaling maiimbak at pinagsunod-sunod. Ang hindi nakaayos na data, tulad ng mga email, video, at mga dokumento sa teksto, ay maaaring mangailangan ng mas sopistikadong pamamaraan na mailalapat bago ito maging kapaki-pakinabang.
