Большие данные — это термин, используемый для описания больших объемов организованных и неструктурированных данных, с которыми компаниям приходится иметь дело каждый день. Но то, что компании делают с данными, важнее, чем тип или объем данных, которыми они располагают. Большие данные можно анализировать, чтобы найти идеи, которые помогут вам сделать правильный бизнес-выбор и придадут вам уверенности в принятии стратегических решений. В этой статье мы объясним, что такое большие данные, аналитика больших данных, технологии, здравоохранение и проектирование больших данных.
Что такое большие данные
Это набор структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных, которые собирают предприятия. Эти данные можно извлекать для получения информации и использовать в проектах машинного обучения, прогнозном моделировании и других применениях расширенной аналитики.
Системы обработки и хранения больших данных теперь являются неотъемлемой частью архитектур управления данными организаций, наряду с инструментами, помогающими в анализе больших данных. Три V часто используются для описания больших данных:
- большой объем данных, доступных во многих местах;
- большое разнообразие типов данных, которые часто хранятся в системах больших данных; и
- скорость, с которой создается, принимается и обрабатывается большое количество данных.
Дуг Лэйни, в то время аналитик консалтинговой компании Meta Group Inc., был первым, кто заметил эти черты в 2001 году. После того, как Gartner купила Meta Group в 2005 году, они стали еще более известными. Совсем недавно к различным описаниям «больших данных» добавились достоверность, ценность и изменчивость.
Почему большие данные важны?
Компании используют большие данные в своих системах для улучшения операций, повышения качества обслуживания клиентов, проведения персонализированных маркетинговых кампаний и других действий, которые в конечном итоге могут увеличить доход и прибыль. Компании, которые используют его хорошо, могут иметь преимущество перед теми, кто этого не делает, потому что они могут принимать бизнес-решения быстрее и с большим объемом информации.
Например, большие данные дают компаниям полезную информацию о своих клиентах, которую они могут использовать для улучшения своего маркетинга, рекламы и сделок, чтобы заинтересовать больше клиентов и увеличить продажи. Вы можете понять, как меняются вкусы клиентов или бизнес-покупателей, просматривая данные из прошлого и настоящего. Это позволяет компаниям лучше реагировать на то, что хотят и в чем нуждаются клиенты.
Медицинские эксперты используют большие данные для поиска признаков и факторов риска заболеваний, а врачи используют их, чтобы понять, что не так с их пациентами. Кроме того, группы здравоохранения и государственные учреждения могут получать актуальную информацию об угрозах или вспышках инфекционных заболеваний из набора данных из электронных медицинских карт, сайтов социальных сетей, Интернета и других источников.
Читайте также: ЧТО ТАКОЕ СТРУКТУРЫ ДАННЫХ: определение, типы и все, что нужно знать
Что такое аналитика больших данных
Аналитика больших данных — это процесс сбора, просмотра и анализа огромных объемов данных с целью выявления рыночных тенденций, идей и закономерностей, которые могут помочь компаниям принимать более эффективные бизнес-решения. Эту информацию легко найти и легко использовать, поэтому компании могут быстро планировать свои действия, чтобы сохранить свое конкурентное преимущество.
Инструменты и системы бизнес-аналитики (BI) помогают группам объединять структурированные и неструктурированные данные из разных источников. Пользователи (обычно рабочие) задают вопросы этим инструментам, чтобы узнать, как работает бизнес и насколько хорошо он работает. Аналитика больших данных использует четыре подхода к анализу данных, чтобы выявить важные идеи и найти решения.
Пример аналитики больших данных
Например, современный медицинский бизнес не может обойтись без аналитики больших данных. Как вы могли догадаться, существует множество историй болезни пациентов, планов страхования, лекарств и информации о вакцинах, за которыми нужно следить. Он содержит огромное количество как организованных, так и неструктурированных данных, которые при использовании с аналитикой могут дать нам важную информацию. Аналитика больших данных делает это быстро и хорошо, поэтому врачи могут использовать данные для точных прогнозов, которые могут спасти жизни.
Почему важна аналитика больших данных?
Аналитика больших данных важна, потому что она позволяет компаниям использовать свои данные для поиска путей улучшения. Повышение эффективности в различных частях бизнеса приводит к более разумным операциям, увеличению прибыли и удовлетворению клиентов. Аналитика больших данных помогает компаниям сокращать расходы и производить более качественные товары и услуги, ориентированные на клиента.
Аналитика данных помогает нам узнавать вещи, которые улучшают работу нашего общества. Аналитика больших данных в здравоохранении не только отслеживает и анализирует отдельные записи, но также играет важную роль в мониторинге результатов COVID-19 в глобальном масштабе. Он рассказывает департаментам здравоохранения каждой страны, как проводить вакцинацию, и предлагает способы предотвращения пандемий в будущем.
Читайте также: Идеальное сочетание больших данных и недвижимости
Что такое технология больших данных
Технология больших данных — это программная утилита. Эта технология в основном предназначена для анализа, обработки и извлечения информации из огромного набора очень сложных структур и большого набора данных. Старые способы обработки информации с трудом справляются с этим.
Технологии больших данных часто связаны с другими технологиями, такими как глубокое обучение, машинное обучение, искусственный интеллект (ИИ) и Интернет вещей (IoT), которые они значительно улучшили. Когда эти технологии используются вместе, технологии больших данных фокусируются на изучении и управлении большими объемами данных в реальном времени и пакетных данных.
Типы технологий больших данных
Прежде чем мы перейдем к списку технологий больших данных, давайте поговорим о том, как эта технология работает на борту. Существует два основных типа технологий больших данных:
№1. Операционные технологии больших данных
Этот тип технологии больших данных в основном включает в себя основные повседневные данные, которые люди используют для обработки. Ежедневные данные, такие как интернет-транзакции, платформы социальных сетей и данные конкретной компании или фирмы, представляют собой операционные большие данные. В большинстве случаев эти данные необходимо анализировать с помощью инструментов, использующих технологии больших данных. Многие технологии аналитических больших данных используют «сырые данные», то есть данные.
Вот несколько конкретных примеров операционных технологий больших данных:
- Метод онлайн-бронирования билетов на такие вещи, как автобусы, поезда, авиарейсы, фильмы и многое другое.
- Онлайн-торговля или покупки на сайтах электронной коммерции, таких как Amazon, Flipkart, Walmart и т. д.
- Онлайн-данные из социальных сетей, таких как Facebook, Instagram, WhatsApp и т. д.
- В многонациональных компаниях информация о рабочих или топ-менеджерах.
№ 2. Аналитические технологии больших данных
Аналитические большие данные часто называют улучшенной формой технологии больших данных. По сравнению с операционными большими данными, этот тип технологии больших данных немного сложнее. Большую часть времени аналитические большие данные используются, когда используются критерии эффективности, и важные бизнес-решения принимаются в режиме реального времени на основе отчетов, составленных путем анализа оперативных данных. Это означает, что эта форма технологии больших данных служит для исследования больших объемов данных, которые имеют решающее значение для принятия бизнес-решений.
Ниже приведены некоторые распространенные приложения аналитических технологий больших данных:
- Данные по биржевому маркетингу
- Данные о прогнозах погоды и анализе временных рядов
- Врачи могут следить за здоровьем человека, просматривая его медицинскую информацию.
- Базы данных для космических миссий, где очень важна каждая крупица знаний
Что такое большие данные в здравоохранении
Большие данные относятся к большим наборам неструктурированной, а также структурированной информации, которые анализируются для поиска идей, тенденций и закономерностей. В большинстве случаев три V (объем, скорость и разнообразие) используются для описания больших данных. Это означает, что в нем есть много данных, которые создаются быстро и поступают в различных формах, таких как текст, изображения, графики или фильмы.
Большие данные в здравоохранении поступают из разных мест и изучаются, чтобы помочь принимать решения, улучшать результаты лечения пациентов и снижать затраты, среди прочего. Электронные медицинские карты (EHR), электронные медицинские карты (EMR), личные медицинские карты (PHR) и данные из широко используемых цифровых медицинских инструментов, таких как носимые медицинские устройства и мобильные медицинские приложения, являются одними из самых популярных источников больших данных в здравоохранении. .
Читайте также: КРУПНЕЙШИЕ СТРАХОВЫЕ КОМПАНИИ В 2023 ГОДУ: ведущие компании мира, США, Великобритании и Канады
Примеры больших данных в здравоохранении
Электронные медицинские карты (EHR), которые обычно включают историю болезни пациента, демографическую информацию, лекарства, прививки, результаты анализов и записи о прогрессе, возможно, являются наиболее распространенным источником больших данных в здравоохранении. В прошлом эта информация записывалась вручную в файлы, которые было легко потерять, которыми было трудно поделиться, а иногда даже было трудно прочитать. Теперь электронные медицинские карты позволяют врачам и медсестрам легко находить важную медицинскую информацию о пациенте и оказывать ему наилучшую возможную помощь.
Медицинские исследователи могут использовать данные EHR и машинное обучение, чтобы предвидеть осложнения после операции, сердечной недостаточности и злоупотребления наркотиками.
Применение больших данных в здравоохранении
Профессионалы в области здравоохранения используют «большие данные» для самых разных целей, от биомедицинских исследований до предоставления пациентам персонализированных лекарств. Здравоохранение использует большие данные следующими способами:
- Использование предиктивной аналитики для создания моделей машинного обучения, которые могут предсказать вероятность того, что пациент заболеет определенным заболеванием.
- Постоянный мониторинг состояния пациентов в учреждении и отправка предупреждений медицинским работникам в режиме реального времени.
- Повышение безопасности при обработке конфиденциальных медицинских данных, таких как страховые претензии и медицинская информация.
Что такое инженерия больших данных
Инженеры по работе с большими данными производят, тестируют, анализируют и оценивают данные компании. Большие данные относятся к чрезвычайно большим наборам данных. В современной экономике компании обычно собирают много данных при ведении своего бизнеса.
При правильном использовании большие данные могут помочь компаниям повысить свою эффективность, прибыльность и способность к росту. Но «большие данные» компаний бесполезны без «инженера по большим данным», который создает системы для сбора, хранения и извлечения данных. В конце концов, работа инженеров по большим данным заключается в том, чтобы помогать компаниям обрабатывать свои большие данные.
Должностные обязанности инженера по работе с большими данными
Все нижеперечисленное является общими обязанностями инженеров по работе с большими данными:
- Проектирование и внедрение программных систем
- Создание инструментов для сбора данных и обработки этих данных
- Используя метод ETL, который означает извлечение, преобразование и загрузку,
- Разработка структур данных, удовлетворяющих потребности бизнеса
- поиск новых способов получить полезную информацию и сделать ее лучше
- Разработка решений для структурированных данных с использованием различных языков программирования и технологий
- Использование информации из разных источников для создания хороших бизнес-моделей
- Работа вместе с аналитиками данных, учеными данных и другими командами
Инженер по большим данным против Data Scientist
Инженеры по большим данным создают и поддерживают технологии сбора и извлечения данных, в отличие от специалистов по данным. Специалисты по данным просматривают очищенные данные и используют различные модели прогнозирования, чтобы понять, что все это значит.
Что такое большие данные простыми словами?
Большие данные — это более крупные и сложные наборы данных, особенно когда они поступают из новых источников данных. Эти наборы данных настолько велики, что традиционные средства обработки данных не могут с ними справиться. Но вы можете решать бизнес-задачи с этими огромными объемами данных, которые вы не могли решить раньше.
Что является примером больших данных?
Большие данные поступают из баз данных клиентов, систем обработки транзакций, бумаги, электронных писем, медицинских карт, журналов посещений, мобильных приложений и социальных сетей.
Каковы 7 v данных?
7 v включают объем, скорость, разнообразие, изменчивость, достоверность и визуализацию.
Каковы 3 типа данных?
Структурированные данные, неструктурированные данные и частично структурированные данные — это три типа больших данных.
Для чего в основном используются большие данные?
Большие данные — это набор технологий, созданных для хранения, анализа и обработки огромного количества данных. Это макроинструмент, который помогает находить умные ответы, ища закономерности в хаосе, возникающем в результате роста информации. Он служит цели для многих вещей, включая здоровье, сельское хозяйство, азартные игры и сохранение окружающей среды.
Какова 5 важность данных?
Они характеризуют, калибруют, верифицируют, проверяют и оценивают модели, которые предполагают долгосрочную структурную долговечность и характеристики материалов в суровых условиях.
Рекомендации
Статьи по теме
- Идеальное сочетание больших данных и недвижимости
- ЗАРПЛАТА УЧАСТНИКОВ ДАННЫХ: средняя зарплата специалистов по данным в 2023 г.
- ЧТО ТАКОЕ СТРУКТУРЫ ДАННЫХ: определение, типы и все, что нужно знать
- КОМПАНИИ ПО АНАЛИЗА ДАННЫХ: Лучшие компании по анализу данных 2023 года
- ЧТО ТАКОЕ РЕКРУТИНГ: основные стратегии, агентства и операции
