Великі дані — це термін, який використовується для опису великої кількості організованих і неструктурованих даних, з якими компаніям доводиться мати справу щодня. Але те, що компанії роблять з даними, важливіше, ніж тип або обсяг даних, які вони мають. Великі дані можна аналізувати, щоб знайти інформацію, яка допоможе вам зробити кращий бізнес-вибір і додасть вам впевненості для здійснення стратегічних кроків. У цій статті ми пояснимо, що таке великі дані, аналітика великих даних, технології, охорона здоров’я та розробка великих даних.
Що таке великі дані
Це набір структурованих, напівструктурованих і неструктурованих даних, які збирають підприємства. Ці дані можна добувати для отримання інформації та використовувати в проектах машинного навчання, прогнозному моделюванні та інших видах використання розширеної аналітики.
Системи обробки та зберігання великих даних тепер є звичайною частиною архітектури керування даними організацій разом із інструментами, які допомагають аналізувати великі дані. Три V часто використовуються для опису великих даних:
- великий обсяг даних, доступних у багатьох місцях;
- широкий спектр типів даних, які часто зберігаються в системах великих даних; і
- швидкість, з якою створюється, отримується та обробляється багато даних.
Дуг Лейні, тодішній аналітик консалтингової компанії Meta Group Inc., був першою людиною, яка помітила ці риси в 2001 році. Після того, як Gartner купив Meta Group у 2005 році, вони стали ще більш відомими. Нещодавно до різних описів «великих даних» додали правдивість, цінність і варіативність.
Чому великі дані важливі?
Компанії використовують великі дані у своїх системах, щоб покращувати роботу, покращувати обслуговування клієнтів, проводити персоналізовані маркетингові кампанії та робити інші речі, які, зрештою, можуть збільшити дохід і прибуток. Компанії, які добре його використовують, можуть мати перевагу перед тими, які цього не роблять, оскільки вони можуть приймати бізнес-рішення швидше та з більшою кількістю інформації.
Наприклад, великі дані дають компаніям корисну інформацію про своїх клієнтів, яку вони можуть використовувати для покращення свого маркетингу, реклами та угод, щоб зацікавити більше клієнтів і збільшити продажі. Ви можете зрозуміти, як змінюються смаки клієнтів або бізнес-покупців, переглянувши дані з минулого та сьогодення. Це дозволяє компаніям краще реагувати на те, що хочуть і потребують клієнти.
Медичні експерти використовують великі дані для пошуку ознак і факторів ризику захворювань, а лікарі використовують їх, щоб допомогти їм зрозуміти, що не так з їхніми пацієнтами. Крім того, групи охорони здоров’я та державні установи можуть отримувати актуальну інформацію про загрози інфекційних захворювань або спалахи з суміші даних з електронних медичних записів, сайтів соціальних мереж, Інтернету та інших джерел.
Читайте також: ЩО ТАКЕ СТРУКТУРИ ДАНИХ: визначення, типи та все, що потрібно знати
Що таке Big Data Analytics
Аналітика великих даних — це процес збору, перегляду та аналізу величезних обсягів даних, щоб знайти ринкові тенденції, статистичні дані та закономірності, які можуть допомогти компаніям приймати кращі бізнес-рішення. Цю інформацію легко знайти та легко використовувати, тому підприємства можуть швидко будувати плани, щоб зберегти свою конкурентну перевагу.
Інструменти та системи для бізнес-аналітики (BI) допомагають групам поєднувати структуровані та неструктуровані дані з різних джерел. Користувачі (зазвичай працівники) ставлять запитання в ці інструменти, щоб дізнатися, як працює бізнес і наскільки добре він працює. Аналітика великих даних використовує чотири підходи до аналізу даних, щоб виявити релевантну інформацію та отримати рішення.
Приклад аналізу великих даних
Наприклад, сучасні підприємства охорони здоров’я не можуть обійтися без аналізу великих даних. Як ви могли здогадатися, існує багато записів пацієнтів, планів страхування, ліків та інформації про вакцини, яку потрібно відстежувати. Він містить величезну кількість як упорядкованих, так і неструктурованих даних, які, якщо їх використовувати з аналітикою, можуть дати нам важливу інформацію. Аналітика великих даних робить це швидко й якісно, щоб лікарі могли використовувати дані, щоб робити точні прогнози, які можуть врятувати життя.
Чому аналітика великих даних важлива?
Аналітика великих даних важлива, оскільки вона дозволяє компаніям використовувати свої дані для пошуку шляхів вдосконалення. Підвищення ефективності в різних частинах бізнесу призводить до розумніших операцій, кращих прибутків і щасливих клієнтів. Аналітика великих даних допомагає компаніям скорочувати витрати та створювати кращі товари та послуги, орієнтовані на клієнта.
Аналітика даних допомагає нам дізнаватися те, що покращує роботу нашого суспільства. Аналітика великих даних у сфері охорони здоров’я не лише відстежує та аналізує окремі записи, але й відіграє важливу роль у моніторингу результатів COVID-19 у світовому масштабі. Він розповідає департаментам охорони здоров’я кожної країни, як робити щеплення, і пропонує способи зупинити пандемії в майбутньому.
Читайте також: Ідеальне поєднання великих даних і нерухомості
Що таке технологія великих даних
Технологія великих даних — це програмна утиліта. Ця технологія здебільшого призначена для аналізу, обробки та отримання інформації з величезного набору дуже складних структур і великого набору даних. Старим способам обробки інформації важко впоратися з цим.
Технології великих даних часто пов’язані з іншими технологіями, такими як глибоке навчання, машинне навчання, штучний інтелект (AI) та Інтернет речей (IoT), які вони значно покращили. Коли ці технології використовуються разом, технології великих даних зосереджуються на вивченні та управлінні великими обсягами даних у режимі реального часу та пакетними даними.
Типи технології великих даних
Перш ніж перейти до списку технологій великих даних, давайте поговоримо про те, як ця технологія функціонує на дошці. Існує два основних типи технологій Big Data:
#1. Операційні технології великих даних
Цей тип технології великих даних включає в себе основні повсякденні дані, які люди використовують для обробки. Щоденні дані, такі як інтернет-транзакції, соціальні медіа-платформи та дані конкретної компанії чи фірми, містять оперативні великі дані. У більшості випадків ці дані необхідно аналізувати за допомогою інструментів, які використовують технології великих даних. Багато аналітичних технологій великих даних використовують «необроблені дані», тобто дані.
Ось кілька конкретних прикладів операційних технологій великих даних:
- Метод онлайн-бронювання квитків на автобуси, потяги, авіарейси, фільми тощо.
- Онлайн-торгівля або покупки на сайтах електронної комерції, як-от Amazon, Flipkart, Walmart тощо.
- Онлайн-дані із сайтів соціальних мереж, таких як Facebook, Instagram, WhatsApp тощо.
- У транснаціональних компаніях інформація про працівників або топ-менеджерів.
#2. Аналітичні технології великих даних
Люди часто називають Analytical Big Data вдосконаленою формою технології Big Data. Порівняно з оперативними великими даними, цей тип технології великих даних дещо складніший. У більшості випадків аналітичні великі дані використовуються, коли використовуються критерії ефективності та приймаються важливі бізнес-вибори в режимі реального часу на основі звітів, створених шляхом аналізу оперативних реальних даних. Це означає, що ця форма технології великих даних слугує для дослідження великих обсягів даних, які є критичними для прийняття бізнес-рішень.
Нижче наведено деякі поширені застосування технологій аналітичних великих даних:
- Дані фондового маркетингу
- Дані про прогнози погоди та аналіз часових рядів
- Лікарі можуть стежити за здоров’ям людини, переглядаючи її медичну інформацію.
- Бази даних для космічних місій, де кожне знання є дуже важливим
Що таке Big Data Healthcare
Великі дані стосуються великих наборів як неструктурованої, так і структурованої інформації, які аналізуються для пошуку ідей, тенденцій і закономірностей. У більшості випадків для опису великих даних використовуються три букви V (об’єм, швидкість і різноманітність). Це означає, що він містить багато даних, які швидко створюються та мають різні форми, як-от текст, зображення, графіки чи фільми.
Великі дані в охороні здоров’я надходять із багатьох різних місць і вивчаються, серед іншого, щоб допомогти приймати рішення, покращити результати для пацієнтів і знизити витрати. Електронні медичні записи (EHR), електронні медичні записи (EMR), особисті медичні записи (PHR) і дані з широко використовуваних цифрових інструментів охорони здоров’я, таких як переносні медичні пристрої та мобільні програми охорони здоров’я, є одними з найпопулярніших джерел великих даних у сфері охорони здоров’я. .
Читайте також: НАЙБІЛЬШІ СТРАХОВІ КОМПАНІЇ 2023 РОКУ: Найкращі компанії світу, США, Великобританії та Канади
Приклади великих даних в охороні здоров'я
Електронні записи про стан здоров’я (EHR), які зазвичай включають історію хвороби пацієнта, демографічну інформацію, ліки, щеплення, результати аналізів і відомості про прогрес, можливо, найпоширеніше джерело великих даних у сфері охорони здоров’я. У минулому цю інформацію записували вручну у файли, які було легко втратити, важко поділитися, а іноді навіть важко прочитати. Тепер EHR дозволяють лікарям і медсестрам легко знаходити важливу медичну інформацію про пацієнта та надавати їм найкращу допомогу.
Медичні дослідники можуть використовувати дані EHR і машинне навчання, щоб передбачити ускладнення після операції, серцевої недостатності та зловживання наркотиками.
Застосування великих даних в охороні здоров'я
Професіонали в галузі охорони здоров’я використовують «великі дані» для широкого кола речей, від біомедичних досліджень до надання пацієнтам персоналізованих ліків. Охорона здоров’я використовує великі дані в такі способи:
- Використання прогностичної аналітики для створення моделей машинного навчання, які можуть передбачити ймовірність того, що пацієнт захворіє на певну хворобу.
- Постійний моніторинг стану пацієнтів у закладі та надсилання сповіщень медичним працівникам у режимі реального часу.
- Покращення безпеки обробки конфіденційних медичних даних, як-от страхові вимоги та медична інформація.
Що таке розробка великих даних
Інженери великих даних створюють, тестують, аналізують і оцінюють дані компанії. Великі дані стосуються надзвичайно великих наборів даних. У сучасній економіці компанії зазвичай збирають багато даних під час ведення свого бізнесу.
При правильному використанні великі дані можуть допомогти компаніям підвищити ефективність, прибутковість і здатність до зростання. Але «великі дані» компаній не корисні без «інженера з великих даних», який створює системи для збору, зберігання та отримання даних. Зрештою, робота інженерів великих даних полягає в тому, щоб допомогти компаніям працювати з їх великими даними.
Посадові обов’язки у сфері розробки великих даних
Усе наведене нижче є звичайними посадовими обов’язками для інженерів великих даних:
- Проектування та впровадження програмної системи
- Створення інструментів для збору даних і обробки цих даних
- Використовуючи метод ETL, що означає «Видобуток, перетворення та завантаження»,
- Розробка структур даних, які задовольняють потреби бізнесу
- дослідження нових способів отримати корисну інформацію та зробити її кращою
- Розробка рішень зі структурованими даними з різними мовами програмування та технологіями
- Використання інформації з багатьох місць для створення хороших бізнес-моделей
- Працювати разом із аналітиками даних, дослідниками даних та іншими командами
Big Data Engineer проти Data Scientist
Інженери великих даних створюють і підтримують технології збору та вилучення даних, на відміну від науковців з даних. Науковці аналізують очищені дані та використовують різні моделі прогнозування, щоб зрозуміти, що це все означає.
Що таке великі дані простими словами?
Великі дані — це більші та складніші набори даних, особливо коли вони надходять із нових джерел даних. Ці набори даних настільки великі, що традиційні засоби обробки даних не можуть з ними впоратися. Але ви можете вирішити бізнес-проблеми з цими величезними обсягами даних, які ви не могли вирішити раніше.
Що таке приклад великих даних?
Великі дані надходять із баз даних клієнтів, систем обробки транзакцій, паперових документів, електронних листів, медичних записів, журналів кліків, мобільних додатків і соціальних мереж.
Що таке 7 v даних?
7 v включають гучність, швидкість, різноманітність, мінливість, правдивість і візуалізацію
Що таке 3 типи даних?
Структуровані дані, неструктуровані дані та напівструктуровані дані — це три типи великих даних.
Для чого в основному використовуються великі дані?
Великі дані – це набір технологій, створених для зберігання, аналізу та обробки цієї величезної кількості даних. Це макроінструмент, який допомагає знаходити розумні відповіді, шукаючи закономірності в хаосі, що виникає внаслідок зростання інформації. Він служить цілям для багатьох речей, включаючи здоров’я, сільське господарство, азартні ігри та збереження навколишнього середовища.
Які 5 важливість даних?
Вони характеризують, калібрують, перевіряють, підтверджують і оцінюють моделі, які передбачають довгострокову міцність конструкції та ефективність матеріалів у суворих умовах.
посилання
Статті по темі
- Ідеальне поєднання великих даних і нерухомості
- ЗАРПЛАТА СПЕЦІАЛІСТА ДАННИХ: Середня зарплата спеціаліста з обробки даних у 2023 році
- ЩО ТАКЕ СТРУКТУРИ ДАНИХ: визначення, типи та все, що потрібно знати
- КОМПАНІЇ З АНАЛІЗУ ДАНИХ: найкращі компанії з аналізу даних 2023 року
- ЩО ТАКЕ НАБІР: найкращі стратегії, агентства та операції
