Tres características definen grandes datos: volumen, variedad y velocidad.
Juntas, estas características definen «big data». Han creado la necesidad de una nueva clase de capacidades para aumentar la forma en que se hacen las cosas hoy para proporcionar una mejor línea de visión y control sobre nuestros dominios de conocimiento existentes y la capacidad de actuar sobre ellos.
El gran volumen de datos que se almacenan hoy está explotando. En el año 2000, se almacenaron 800,000 petabytes (PB) de datos en el mundo. Por supuesto, muchos de los datos que se están creando hoy no se analizan en absoluto y ese es otro problema que debe considerarse. Se espera que este número llegue a 35 Zettabytes (ZB) para 2022. Twitter solo genera más de 7 terabytes (TB) de datos todos los días, Facebook 10 TB y algunas empresas generan terabytes de datos cada hora de cada día del año. Ya no es desconocido que las empresas individuales tengan grupos de almacenamiento que tengan petabytes de datos.
Cuando te detienes y piensas en ello, es un poco es de extrañar que nos estén ahogando los datos. Almacenamos todo: datos ambientales, datos financieros, datos médicos, datos de vigilancia y la lista sigue y sigue. Por ejemplo, sacar su teléfono inteligente de su funda genera un evento; Cuando la puerta de su tren de cercanías se abre para abordar, ese es un evento; Revise un avión, insigna en el trabajo, compre una canción en iTunes, cambie el canal de televisión, tome una ruta electrónica de peaje, cada una de estas acciones genera datos.
De acuerdo, obtienes el punto: hay más datos que nunca antes y todo lo que tienes que hacer es mirar la tasa de penetración de terabyte para las computadoras del hogar personal como signo revelador. Solíamos mantener una lista de todos los almacenes de datos que sabíamos que superaban un terabyte hace casi una década; el consumo de decir, las cosas han cambiado cuando se trata de volumen.
¿Qué es y para qué sirve el Big Data y características?
Big Data se encuentra entre los sectores de más rápido crecimiento a nivel mundial. Se refiere a recopilar y analizar grandes cantidades de datos para generar ideas procesables que una organización utiliza para mejorar sus diferentes aspectos. Es un concepto amplio con numerosas ventajas. Esta es la razón por la cual las empresas en varios sectores se centran en utilizar esta tecnología. Para comprender Big Data correctamente, debe familiarizarse con las características centrales de Big Data. Comprender las características de Big Data Analytics también lo ayudará a comprender los conceptos avanzados de este tema. En el siguiente artículo, discutiremos la definición, las características de Big Data, sus tipos, componentes, ventajas y las últimas ideas.
Big Data se encuentra entre los términos más populares en el sector tecnológico. Si ha estado al día con las tendencias de la industria, debe haber oído hablar de Big Data. Las organizaciones gubernamentales, las empresas, los proveedores de atención médica y muchas otras empresas se centran en utilizar grandes datos para mejorar sus operaciones e impulsar su crecimiento. Los expertos estiman que todo el universo digital alcanzó 44 Zettabytes para 2022, lo que significa 40 veces más bytes que las estrellas en el universo. (Fuente)
Big Data permite a las empresas y organizaciones usar grandes cantidades de datos de manera efectiva. Permite a las organizaciones identificar tendencias, patrones y asociaciones que serían bastante desafiantes o casi imposibles de encontrar con las soluciones convencionales de procesamiento de datos. Como resultado, hay una gran demanda de profesionales de big data. Sin embargo, si desea seguir una carrera en este campo, primero debe familiarizarse con las características de Big Data y sus fundamentos.
¿Cuáles son las 5 V del Big Data?
Big Data es una colección de datos de muchas fuentes diferentes y a menudo se describe por cinco características: volumen, valor, variedad, velocidad y veracidad.
- Volumen: el tamaño y las cantidades de big data que las empresas administran y analizan
- Valor: la «V» más importante desde la perspectiva del negocio, el valor de los big data generalmente proviene del descubrimiento de información y el reconocimiento de patrones que conducen a operaciones más efectivas, relaciones más fuertes de los clientes y otros beneficios comerciales claros y cuantificables
- Variedad: la diversidad y el rango de diferentes tipos de datos, incluidos los datos no estructurados, los datos semiestructurados y los datos sin procesar
- Velocidad: la velocidad a la que las empresas reciben, almacenan y administran datos, por ejemplo, el número específico de publicaciones en redes sociales o consultas de búsqueda recibidas dentro de un día, hora u otra unidad de tiempo
- Veracidad: la «verdad» o precisión de los activos de datos e información, que a menudo determina la confianza a nivel ejecutivo
También se puede considerar la característica adicional de la variabilidad:
- Volumen: el tamaño y las cantidades de big data que las empresas administran y analizan
- Valor: la «V» más importante desde la perspectiva del negocio, el valor de los big data generalmente proviene del descubrimiento de información y el reconocimiento de patrones que conducen a operaciones más efectivas, relaciones más fuertes de los clientes y otros beneficios comerciales claros y cuantificables
- Variedad: la diversidad y el rango de diferentes tipos de datos, incluidos los datos no estructurados, los datos semiestructurados y los datos sin procesar
- Velocidad: la velocidad a la que las empresas reciben, almacenan y administran datos, por ejemplo, el número específico de publicaciones en redes sociales o consultas de búsqueda recibidas dentro de un día, hora u otra unidad de tiempo
- Veracidad: la «verdad» o precisión de los activos de datos e información, que a menudo determina la confianza a nivel ejecutivo
¿Cuando hablamos de las 5 V’s del Big Data a qué se refiere el volumen de los datos?
Comenzó en el año 2001 con 3 V, a saber, volumen, velocidad y variedad. Luego se agregó veracidad, lo que lo convierte en 4 V’s. Luego se agregó valor, lo que lo convierte en 5V. Más tarde llegó 8V, 10V, etc., discutiremos sobre los importantes volumen (5V), velocidad, variedad, veracidad y valor.
Se refiere al tamaño de Big Data. Los datos pueden considerarse big data o no se basan en el volumen. El rápido aumento de los datos de volumen se debe al tráfico que computa la nube, IoT, tráfico móvil, etc.
Se refiere a la velocidad a la que se acumulan los datos. Esto se debe principalmente a IoT, datos móviles, redes sociales, etc.
En el año 2000, Google recibió 32.8 millones de búsquedas por día. ¡En 2018, Google estaba recibiendo 5.600 millones de búsquedas por día!
Se refiere a datos estructurados, semiestructurados y no estructurados debido a diferentes fuentes de datos generadas por humanos o por máquinas.
Datos estructurados: son los datos tradicionales los que se organizan y se ajustan a la estructura formal de los datos. Estos datos se pueden almacenar en una base de datos relacional. Ejemplo: Estado bancario que contiene fecha, hora, monto, etc.
Se refiere a la garantía de calidad/integridad/credibilidad/precisión de los datos. Dado que los datos se recopilan de múltiples fuentes, necesitamos verificar los datos para obtener precisión antes de usarlos para obtener información comercial.
Solo porque recopilamos muchos datos, no tiene valor a menos que obtengamos algunas ideas. El valor se refiere a cuán útiles son los datos en la toma de decisiones. Necesitamos extraer el valor de los big data utilizando el análisis adecuado.
¿Cuáles son las 6 V del Big Data?
Trump no es muy experto en tecnología: no hay computadora en su escritorio. Su asistente una vez reveló que no usa correo electrónico. Sin embargo, una compañía de big data, Cambridge Analytica, aseguró que ganó las elecciones. La compañía desarrolló un modelo que puede predecir la personalidad de cada adulto en los Estados Unidos utilizando Big Data. Se crearon anuncios personalizados. «Podemos apuntar a pueblos o bloques de apartamentos. Incluso individuos», explicó el CEO Nix en una entrevista con Vice. Trump se comportó como un algoritmo oportunista perfecto que sigue las reacciones del público. Y sabemos a lo que esto condujo.
Lo anterior es un ejemplo de lo que puede hacer con Big Data. Funciona de acuerdo con el principio de que cuanto más sepa sobre algo o una situación, más podrá hacer predicciones confiables sobre lo que sucederá en el futuro. La comparación de múltiples tipos de datos revela relaciones que anteriormente estaban ocultas. Esto le ofrece información que le facilita llegar a su público objetivo.
Big Data se describe mejor con los seis vs: volumen, variedad, velocidad, valor, veracidad y variabilidad.
El volumen es una característica obvia de Big Data y se trata principalmente de la relación entre el tamaño y la capacidad de procesamiento. Este aspecto cambia rápidamente a medida que la recopilación de datos continúa aumentando. Al igual que la capacidad de TI para el almacenamiento y el procesamiento.
Walmart, una compañía con una increíble cantidad de datos, está construyendo la nube privada más grande del mundo para manejar grandes cantidades de datos por hora. Con el programa Data Café, modelan, manipulan y visualizan esta información para obtener información sobre sus compradores. Un ejemplo práctico: durante Halloween, los analistas de ventas podían ver que, aunque una nueva cookie especial era muy popular en la mayoría de las tiendas, había dos tiendas en las que no se vendía en absoluto. Esto se recogió rápidamente y resultó que las galletas no se colocaron accidentalmente en los estantes. Se resolvió de inmediato.
¿Cuáles son las 4 V del Big Data?
Se puede decir que el entorno de Big Data debe tener estas cuatro características básicas:
Es posible que haya escuchado en más de una ocasión que Big Data no es más que inteligencia empresarial, pero en un formato muy grande. Sin embargo, más datos no son sinónimo de ello.
Obviamente, los big data, necesitan una cierta cantidad de datos, pero tener una gran cantidad de datos no significa necesariamente que esté trabajando en este campo de datos.
También sería un error pensar que todas las áreas de Big Data son inteligencia empresarial, ya que no está limitado o definido por los objetivos buscados con esa iniciativa. Pero será por las características de los datos en sí.
Hoy, podemos basar nuestras decisiones en los datos prescriptivos obtenidos a través de este método. Gracias a esta tecnología, cada acción de los clientes, competidores, proveedores, etc., generará información prescriptiva que van desde datos estructurados y fácilmente administrados hasta información no estructurada que es difícil de usar para la toma de decisiones.
Cada datos, o información central, requerirá un tratamiento específico. Además, cada tipo de datos requerirá necesidades de almacenamiento específicas (el almacenamiento de un correo electrónico será mucho menor que el de un video).
Esta V se referirá tanto a la calidad de los datos como a la disponibilidad. Cuando se trata de análisis de negocios tradicionales, la fuente de los datos será mucho más pequeña tanto en cantidad como en variedad.
Sin embargo, la organización tendrá más control sobre ellos, y su veracidad será mayor.
¿Cuáles son las 5 V de la Big Data?
Recientemente hablé con Mark Masselli y Margaret Flinter para un episodio de su programa de radio «Conversaciones sobre atención médica», explicando cómo la plataforma Explorys de IBM Watson aprovechó el poder del procesamiento avanzado y el análisis para convertir los datos de fuentes dispares en información procesable. Mis anfitriones querían saber cómo se ven realmente estos datos. ¿Y cómo, se preguntaron, son las características de Big Data relevantes para las organizaciones de atención médica en particular?
Como resultado, los científicos de datos casi siempre describen los «big data» como al menos tres dimensiones distintas: volumen, velocidad y variedad. Algunos luego agregan más VS a la lista, para incluir también, en mi caso, variabilidad y valor. Así es como defino los «Cinco VS de Big Data», y lo que le dije a Mark y Margaret sobre su impacto en la atención al paciente.
Big Data, en primer lugar, debe ser «grande», y el tamaño en este caso se mide como volumen. Desde datos clínicos asociados con pruebas de laboratorio y visitas médicas, hasta los datos administrativos que rodean los pagos y los pagadores, este pozo de información ya se está expandiendo. Cuando esos datos se combinan con un mayor uso de la medicina de precisión, habrá una explosión de big data en la atención médica, especialmente a medida que los datos genómicos y ambientales se vuelven más ubicuos.
La velocidad en el contexto de Big Data se refiere a dos conceptos relacionados familiares para cualquier persona en la atención médica: la velocidad que aumenta rápidamente a la que los avances tecnológicos crean nuevos datos y la necesidad correspondiente de que esos datos se digieran y analicen en tiempo real casi en tiempo real. . Por ejemplo, a medida que se diseñan más y más dispositivos médicos para monitorear a los pacientes y recopilar datos, existe una gran demanda de poder analizar esos datos y luego transmitirlos de regreso a los médicos y otros. Este «Internet de las cosas» de la atención médica solo conducirá a una mayor velocidad de big data en la atención médica.
¿Qué significa Big V?
Cuando se haya determinado que un alumno se transferirá a otra escuela, el director se asegurará de que se desarrolle un plan de transición que identifica cualquier apoyo y recursos adicionales requeridos, en opinión del director, para garantizar una transición exitosa que pueda incluir, cuando sea apropiado, cuando sea apropiado, cuando sea apropiado, Referencias para el apoyo del trabajo social, el apoyo de los trabajadores infantiles y juveniles y/o el apoyo de las agencias comunitarias, así como el desarrollo de un IEP de transición.
No se permitirá ninguna transferencia de valores comprometidos del pledgor al transferido permitido del Pledgor, y cualquier transferencia de dicha transferencia será nula y nula, a menos que cada uno de dichos cesionario permitido estén de acuerdo por escrito, en forma y sustancia satisfactoria para los supermercados B Big V, Inc, incio .
Los asientos apropiados deben reservarse para representantes de Big V.
Los equipos de VYC se asignarán uniformemente a través de las conferencias basadas en el orden final de la temporada anterior después de que las finales completaron, según lo determinado por Big V.
Lo mejor de los tres será el sistema de finales predominantes para toda la competencia B Big V, para permitir que todos los equipos jueguen finales a casa.
El locutor de la corte estará obligado a reconocer a cualquier patrocinador de derechos de nombres de V Big V y cualquier otro patrocinador importante de V Big V según lo autorizado por el Comité.
Big V determinará los accesorios para la temporada regular y para las finales que serán lo más justas, tanto competitiva como económica, como sea posible.
Este capítulo se centra en este último. La falta histórica de misiones y observaciones hidrológicas ha sido el resultado de un énfasis en las misiones y aplicaciones meteorológicas y oceanográficas, debido a las grandes comunidades científicas y operativas que impulsan esos campos.
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