A palavra grande dado é usada em vários lugares, e muitas pessoas podem sentir que sua importância está aumentando. No entanto, a resposta exata para o que são realmente dados grandes é difícil. Aqui, vamos introduzir o básico de grandes dados, como utilizá-los e exemplos, e os desafios ao utilizá-los.
O que são os grandes dados
Grandes dados são muitas vezes vistos como “grandes quantidades de dados”. Nos primeiros tempos, quando o termo grandes dados era realmente usado, o objetivo era coletar grandes quantidades de dados e derivar algo deles. Entretanto, a palavra “grandes dados em uso hoje não é definida apenas pelo tamanho quantitativo. Ela representa algo que é um pouco mais complicado e que tem diferentes possibilidades. Vamos ver o que são dados grandes e a idéia de três Vs proposta como uma definição clara para eles.
Grandes dados expressos em três V’s
No início dos anos 2000, TAG Rainey, um ANALYST de uma empresa de pesquisa de TI, definiu grandes dados como exigindo ter três V’s. Os três são volume, velocidade e variedade.
Quando todos ouvem a palavra “grandes dados”, todos pensam em “volume”. Como você pode ver, a definição de TAG Rainey também inclui a quantidade de dados. Em primeiro lugar, a idéia do que grandes dados irão gerar a partir de uma grande quantidade de dados é a base, e com a evolução, a quantidade de dados tratados é ainda mais enorme. O volume aqui definido também significa a quantidade de dados em si, mas também inclui a capacidade de processar essa grande quantidade de dados.
A velocidade não representa a velocidade de entrada e saída dos dados. Com que freqüência os dados são atualizados e com que rapidez eles mudam. Em particular, os dados na Internet estão em constante mudança, e a menos que seja um sistema que possa responder a eles, não é possível obter resultados de acordo com a situação. Grandes dados também exigem a velocidade dessas mudanças e a freqüência de atualização correspondente.
A variedade pode ser a parte mais distinta da diferença entre “apenas uma grande quantidade de dados” e “grandes dados”. No caso de agregação de dados como antes, os dados eram muitas vezes formatados e armazenados como dados estruturados. Entretanto, dados grandes incluem não somente dados numéricos, mas também informações não estruturadas como áudio, vídeo, texto e e-mail, preços de ações e informações financeiras. Você também precisa da capacidade de processar tanto dados estruturados como não estruturados.
Como a definição de grandes dados, este “três V” é o principal, e para resumir estes, grandes dados podem ser descritos como “um número diversificado e grande de mudanças no grupo de dados e a capacidade de processá-los”.
Grandes dados incluem sistemas que lidam com dados
Como expresso pela variedade na definição dos três V’s, grandes dados incluem dados não estruturados, bem como dados estruturados, como números e cordas. Dados sob estas condições têm sido difíceis de lidar com sistemas tradicionais, mas há uma razão pela qual grandes dados são esperados aqui. Há uma expectativa crescente para o uso destes dados não estruturados, que anteriormente eram difíceis de manusear.
Os grandes dados podem representar os próprios dados, mas isso por si só não amplia o alcance e as possibilidades de utilização. Também deve incluir um sistema com a rapidez necessária para acompanhar as mudanças nesta vasta variedade de informações.
Exemplos de grande uso de dados
Então, quando os grandes dados estão sendo realmente utilizados?
Segregação do comportamento do consumidor com dados de rastreamento ocular
O rastreamento ocular é uma tecnologia que observa o movimento dos olhos de uma pessoa para entender para onde ela está olhando. Há um exemplo de acumulação destes dados de rastreamento ocular e sua utilização para análise do comportamento do consumidor.
Os principais fabricantes de bebidas incorporam o rastreamento dos olhos em máquinas de venda automática para analisar os dados coletados para determinar onde e onde os produtos devem ser colocados. Isto levou a um aumento nos tipos de dados sobre o comportamento do consumidor, melhorando a eficácia da análise e aumentando as vendas.
Aumente a confiança de seu site com a freqüência de atualizações de ranking
A indústria do comércio eletrônico pode ser a mais entusiasmada com o uso de grandes dados. É bem conhecido que a função de recomendação é muito eficaz para sites de comércio eletrônico em geral. Grandes dados são utilizados nesta função de recomendação. Diz-se que a forma como grandes dados podem ser utilizados determina o resultado dos sites de comércio eletrônico.
Além da simples utilização de grandes dados, a freqüência de atualizações das funções de recomendação e de classificação de vendas também é enfatizada como um elemento que leva à confiança do site. A freqüência das grandes análises de dados e a velocidade na qual os resultados são refletidos estão aumentando em importância.
As especialidades são especificadas a partir dos dados do sistema de navegação do carro
Em alguns casos, os dados coletados dos sistemas de navegação veicular são analisados como grandes dados e utilizados com segurança para o tráfego. O sistema de navegação do carro transmite a parte em que o motorista pisou no freio de repente, e acumula dados no servidor. O mapa de segurança foi analisado como dados de grande porte e criado com base nos resultados. O sistema de navegação do carro reflete a possível ocorrência de acidentes de trânsito previstos a partir de grandes análises de dados e notifica o motorista. Tem sido relatado que isto reduziu muito a incidência de acidentes.
Há muitos outros exemplos de como os grandes dados podem ser usados. Saiba mais sobre como os grandes dados podem ser usados.
→ Caso de uso de grandes dados – Utilização de grandes dados que já começaram
Três barreiras ao desafio da utilização de grandes dados
Grandes dados podem fazer tantas coisas, mas ainda há desafios. Há três barreiras ao uso de grandes dados e, se estas não forem resolvidas, o efeito original não poderá ser criado.
Infra-estrutura para coleta e análise de dados
Grandes dados requerem análises, e as análises requerem os dados corretos. Ao coletar esses dados, eles podem conter muitos dados inutilizáveis do lixo. Quanto mais dados de lixo você tiver, menos eficiente será sua análise e mais tempo levará para refletir os resultados. Se isso levar tempo, a natureza em tempo real dos resultados pode ser perdida e inutilizável.
Além disso, é difícil utilizar grandes dados, mesmo que não haja sistemas suficientes para análise ou não haja cooperação entre os departamentos.
Para fazer pleno uso de grandes dados, é necessário desenvolver as condições e o ambiente desde a coleta de dados até a análise.
Armazenamento de dados e segurança
Um exemplo de como são usados grandes dados é a análise do comportamento de compra do cliente. A partir deste ponto, pode-se ver que os grandes dados armazenados pelas empresas muitas vezes incluem dados de clientes.
O vazamento de tais informações pode levar a uma perda de confiança na empresa e até mesmo dificultar a operação do negócio. Devemos lembrar que a Internet é generalizada e tudo está conectado à Internet, e devemos estar cientes da importância das informações com as quais lidamos. Quando você administra grandes dados, você precisa prestar muita atenção à gestão da segurança.
A questão de uma forte escassez de recursos humanos
No Japão, a escassez de recursos humanos é considerada como um problema em muitos campos industriais. O campo ict é semelhante, e há uma escassez de profissionais no tratamento de grandes dados. Há uma necessidade urgente de desenvolver e assegurar profissionais e cientistas de dados que operam grandes dados.
A grande utilização de dados está mudando vários setores
Introduzimos o que são grandes dados e quais são os desafios que existem.
Hoje, várias indústrias ao redor do mundo estão prestes a enfrentar grandes mudanças através do uso de grandes dados. Os grandes dados podem mudar os serviços das empresas, as estratégias de vendas e até mesmo os sistemas operacionais. Os grandes dados têm tanto potencial e espera-se que tragam mudanças lucrativas.
