Τι είναι τα Μεγάλα Δεδομένα;
Τα μεγάλα δεδομένα είναι ο ωκεανός των πληροφοριών που κολυμπάμε κάθε μέρα – τεράστια δεδομένα που ρέουν από τους υπολογιστές, τις κινητές συσκευές και τους αισθητήρες μηχανών μας.
Ορισμός Μεγάλων Δεδομένων λεπτομερώς
Τα μεγάλα δεδομένα είναι ο ωκεανός των πληροφοριών που κολυμπάμε κάθε μέρα – τεράστια δεδομένα που ρέουν από τους υπολογιστές, τις κινητές συσκευές και τους αισθητήρες μηχανών μας. Αυτά τα δεδομένα χρησιμοποιούνται από οργανισμούς για την προώθηση αποφάσεων, τη βελτίωση διαδικασιών και πολιτικών και τη δημιουργία πελατοκεντρικών προϊόντων, υπηρεσιών και εμπειριών. Τα μεγάλα δεδομένα ορίζονται ως «μεγάλα» όχι μόνο λόγω του όγκου τους, αλλά και λόγω της ποικιλίας και της πολυπλοκότητας της φύσης τους. Τυπικά, υπερβαίνει την ικανότητα των παραδοσιακών βάσεων δεδομένων να το καταγράψουν, να το διαχειριστούν και να το επεξεργαστούν. Και, τα μεγάλα δεδομένα μπορούν να προέρχονται από οπουδήποτε ή οτιδήποτε στη γη που είμαστε σε θέση να παρακολουθούμε ψηφιακά. Μετεωρολογικοί δορυφόροι, συσκευές Internet of Things (IoT), κάμερες κυκλοφορίας, τάσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης – αυτές είναι μόνο μερικές από τις πηγές δεδομένων που εξορύσσονται και αναλύονται για να γίνουν οι επιχειρήσεις πιο ανθεκτικές και ανταγωνιστικές.
Η σημασία των Big Data analytics
Η πραγματική αξία των Μεγάλων Δεδομένων μετριέται από το βαθμό στον οποίο είστε σε θέση να το αναλύσετε και να το κατανοήσετε. Οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης (AI), μηχανικής μάθησης και σύγχρονης βάσης δεδομένων επιτρέπουν την οπτικοποίηση και ανάλυση Big Data για την παροχή χρήσιμων πληροφοριών - σε πραγματικό χρόνο. Τα Big Data analytics βοηθούν τις εταιρείες να θέσουν τα δεδομένα τους σε λειτουργία - για να υλοποιήσουν νέες ευκαιρίες και να δημιουργήσουν επιχειρηματικά μοντέλα. Όπως δήλωσε εύστοχα ο τζέφρι Μουρ, συγγραφέας και αναλυτής διαχείρισης, “Χωρίς τα Big Data analytics, οι εταιρείες είναι τυφλές και κωφές, περιπλανώνται στο Διαδίκτυο σαν ελάφια σε έναν αυτοκινητόδρομο”.
ΕΞΈΛΙΞΗ ΤΩΝ ΜΕΓΑΛΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ
Όσο ασύλληπτο φαίνεται σήμερα, ο Υπολογιστής Καθοδήγησης Απόλλων πήρε το πρώτο διαστημόπλοιο στο φεγγάρι με λιγότερους από 80 kilobytes μνήμης. Από τότε, η τεχνολογία υπολογιστών έχει αναπτυχθεί με εκθετικό ρυθμό - και η δημιουργία δεδομένων μαζί με αυτήν. Στην πραγματικότητα, η παγκόσμια τεχνολογική ικανότητα αποθήκευσης δεδομένων διπλασιάζεται περίπου κάθε τρία χρόνια από τη δεκαετία του 1980. Λίγο περισσότερο από 50 χρόνια πριν, όταν το Απόλλων 11 αποσύρθηκε, η ποσότητα των ψηφιακών δεδομένων που παράγονται σε ολόκληρο τον κόσμο θα μπορούσε να ταιριάζει στο μέσο φορητό υπολογιστή. Το 2020, η Statista εκτιμά ότι 64.2zb δεδομένων δημιουργήθηκε ή αντιγράφηκε και «Ο όγκος των ψηφιακών δεδομένων που θα δημιουργηθούν τα επόμενα πέντε χρόνια θα είναι μεγαλύτερος από το διπλάσιο του όγκου των δεδομένων που δημιουργήθηκαν από την έλευση της ψηφιακής αποθήκευσης».
Καθώς το λογισμικό και η τεχνολογία γίνονται όλο και πιο προηγμένες, τα λιγότερο βιώσιμα μη ψηφιακά συστήματα είναι συγκριτικά. Τα δεδομένα που παράγονται και συλλέγονται ψηφιακά απαιτούν πιο προηγμένα συστήματα διαχείρισης δεδομένων για τη διαχείρισή τους. Επιπλέον, η εκθετική ανάπτυξη των πλατφορμών κοινωνικής δικτύωσης, των τεχνολογιών smartphone και των ψηφιακά συνδεδεμένων συσκευών IoT έχει βοηθήσει στη δημιουργία της τρέχουσας εποχής των Big Data.
Τύποι Μεγάλων Δεδομένων: Τι είναι δομημένα και μη δομημένα δεδομένα;
Τα σύνολα δεδομένων συνήθως κατηγοριοποιούνται σε τρεις τύπους με βάση τη δομή του και πόσο απλό (ή όχι) είναι να ευρετηριαστεί.
Οι τρεις τύποι μεγάλων δεδομένων
- Δομημένα δεδομένα: Αυτό το είδος δεδομένων είναι το πιο απλό για οργάνωση και αναζήτηση. Μπορεί να περιλαμβάνει πράγματα όπως οικονομικά στοιχεία, ημερολόγια μηχανών, και δημογραφικές λεπτομέρειες. Ένα υπολογιστικό φύλλο Excel, με τη διάταξη των προκαθορισμένων στηλών και γραμμών, είναι ένας καλός τρόπος για να οραματιστείτε τα δομημένα δεδομένα. Τα συστατικά του κατηγοριοποιούνται εύκολα, επιτρέποντας στους σχεδιαστές και τους διαχειριστές βάσεων δεδομένων να καθορίσουν απλούς αλγορίθμους για αναζήτηση και ανάλυση. Ακόμα και όταν τα δομημένα δεδομένα υπάρχουν σε τεράστιο όγκο, δεν χαρακτηρίζονται απαραίτητα ως Μεγάλα Δεδομένα επειδή τα δομημένα δεδομένα από μόνα τους είναι σχετικά απλά στη διαχείρισή τους και επομένως δεν πληρούν τα κριτήρια ορισμού των Μεγάλων Δεδομένων. Παραδοσιακά, οι βάσεις δεδομένων έχουν χρησιμοποιήσει μια γλώσσα προγραμματισμού που ονομάζεται Δομημένη Γλώσσα Ερωτήματος (SQL) προκειμένου να διαχειριστούν δομημένα δεδομένα. Το SQL αναπτύχθηκε από την IBM τη δεκαετία του 1970 για να επιτρέψει στους προγραμματιστές να δημιουργήσουν και να διαχειριστούν σχεσιακές βάσεις δεδομένων (στυλ υπολογιστικού φύλλου) που άρχιζαν να απογειώνονται εκείνη την εποχή.
- Μη δομημένα δεδομένα: Αυτή η κατηγορία δεδομένων μπορεί να περιλαμβάνει στοιχεία όπως αναρτήσεις μέσων κοινωνικής δικτύωσης, αρχεία ήχου, εικόνες και ανοιχτά σχόλια πελατών. Αυτό το είδος δεδομένων δεν μπορεί εύκολα να αποτυπωθεί σε πρότυπες σχεσιακές βάσεις δεδομένων σε στήλη σειράς. Παραδοσιακά, οι εταιρείες που ήθελαν να αναζητήσουν, να διαχειριστούν ή να αναλύσουν μεγάλες ποσότητες μη δομημένων δεδομένων έπρεπε να χρησιμοποιήσουν επίπονες μη αυτόματες διαδικασίες. Ποτέ δεν υπήρχε καμία αμφιβολία ως προς την πιθανή αξία της ανάλυσης και της κατανόησης τέτοιων δεδομένων, αλλά το κόστος αυτού του γεγονότος ήταν συχνά υπερβολικά υπερβολικό για να το κάνει να αξίζει τον κόπο. Λαμβάνοντας υπόψη το χρόνο που χρειάστηκε, τα αποτελέσματα ήταν συχνά παρωχημένα πριν καν παραδοθούν. Αντί για λογιστικά φύλλα ή σχεσιακές βάσεις δεδομένων, τα μη δομημένα δεδομένα αποθηκεύονται συνήθως σε λίμνες δεδομένων, αποθήκες δεδομένων και βάσεις δεδομένων NoSQL.
- Ημι-δομημένα δεδομένα: Όπως ακούγεται, τα ημι-δομημένα δεδομένα είναι ένα υβρίδιο δομημένων και μη δομημένων δεδομένων. Τα e-mails είναι ένα καλό παράδειγμα καθώς περιλαμβάνουν μη δομημένα δεδομένα στο σώμα του μηνύματος, καθώς και περισσότερες οργανωτικές ιδιότητες όπως αποστολέας, παραλήπτης, θέμα και ημερομηνία. Συσκευές που χρησιμοποιούν γεωγραφική σήμανση, χρονικές ενδείξεις ή σημασιολογικές ετικέτες μπορούν επίσης να παρέχουν δομημένα δεδομένα μαζί με μη δομημένο περιεχόμενο. Μια άγνωστη εικόνα, για παράδειγμα, μπορεί ακόμα να σας πει ότι είναι μια selfie, και ο χρόνος και ο τόπος όπου λήφθηκε. Μια σύγχρονη βάση δεδομένων που εκτελεί τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης δεν μπορεί μόνο να εντοπίσει άμεσα διαφορετικούς τύπους δεδομένων, αλλά μπορεί επίσης να δημιουργήσει αλγορίθμους σε πραγματικό χρόνο για να διαχειριστεί αποτελεσματικά και να αναλύσει τα διαφορετικά σύνολα δεδομένων που εμπλέκονται.
Πηγές Μεγάλων Δεδομένων
Το εύρος των πραγμάτων που παράγουν δεδομένα αυξάνεται με πρωτοφανή ρυθμό – από δορυφόρους drone έως toasters. Αλλά για τους σκοπούς της κατηγοριοποίησης, οι πηγές δεδομένων γενικά αναλύονται σε τρεις τύπους:
Κοιν.Δεδ.
Όπως και οι ήχοι, τα κοινωνικά δεδομένα παράγονται από σχόλια, δημοσιεύσεις, εικόνες και, όλο και περισσότερο, βίντεο στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης. Και με την αυξανόμενη παγκόσμια πανταχού παρουσία των κυψελοειδών δικτύων 4G και 5G, εκτιμάται ότι ο αριθμός των ανθρώπων στον κόσμο που παρακολουθούν τακτικά περιεχόμενο βίντεο στα smartphones τους θα αυξηθεί στα 2,72 δισεκατομμύρια μέχρι το 2023. Αν και οι τάσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και η χρήση τους τείνουν να αλλάζουν γρήγορα και απρόβλεπτα, αυτό που δεν αλλάζει είναι η σταθερή ανάπτυξή τους ως γεννήτρια ψηφιακών δεδομένων.
Δεδομένα μηχανής
Οι συσκευές και οι μηχανές είναι εξοπλισμένες με αισθητήρες και έχουν τη δυνατότητα να στέλνουν και να λαμβάνουν ψηφιακά δεδομένα. Οι αισθητήρες IoT βοηθούν τις εταιρείες να συλλέγουν και να επεξεργάζονται δεδομένα μηχανών από συσκευές, οχήματα και εξοπλισμό σε όλη την επιχείρηση. Σε παγκόσμιο επίπεδο, ο αριθμός των δεδομένων που παράγουν δεδομένα αυξάνεται ραγδαία – από τον καιρό και τους αισθητήρες κυκλοφορίας έως την επιτήρηση της ασφάλειας. Η IDC εκτιμά ότι μέχρι το 2025 θα υπάρχουν πάνω από 40 δισεκατομμύρια συσκευές IoT στη γη, δημιουργώντας σχεδόν το ήμισυ των συνολικών ψηφιακών δεδομένων του κόσμου.
Δεδομένα κίνησης
Αυτά είναι μερικά από τα ταχύτερα κινούμενα και αναπτυσσόμενα δεδομένα στον κόσμο. Για παράδειγμα, ένας μεγάλος διεθνής λιανοπωλητής είναι γνωστό ότι επεξεργάζεται πάνω από ένα εκατομμύριο συναλλαγές πελατών κάθε ώρα. Και όταν προσθέτετε σε όλες τις αγορές και τις τραπεζικές συναλλαγές του κόσμου, μπορείτε να πάρετε μια εικόνα του συγκλονιστικού όγκου των δεδομένων που δημιουργούνται. Επιπλέον, τα δεδομένα συναλλαγών αποτελούνται όλο και περισσότερο από ημι-δομημένα δεδομένα, συμπεριλαμβανομένων πραγμάτων όπως εικόνες και σχόλια, καθιστώντας ακόμη πιο περίπλοκη τη διαχείριση και την επεξεργασία.
Τα πέντε είναι που καθορίζουν τα μεγάλα δεδομένα
Ακριβώς επειδή ένα σύνολο δεδομένων είναι μεγάλο, δεν είναι απαραίτητα μεγάλα δεδομένα. Για να χαρακτηριστούν ως τέτοια, τα δεδομένα πρέπει να διαθέτουν τουλάχιστον τα ακόλουθα πέντε χαρακτηριστικά:
Τα πέντε χαρακτηριστικά των Μεγάλων Δεδομένων, που ονομάζονται 5V
- Όγκος: Ενώ ο όγκος δεν είναι σε καμία περίπτωση το μόνο στοιχείο που κάνει τα μεγάλα δεδομένα "μεγάλα", είναι σίγουρα ένα κύριο χαρακτηριστικό. Για την πλήρη διαχείριση και χρήση των Μεγάλων Δεδομένων, απαιτούνται προηγμένοι αλγόριθμοι και αναλύσεις καθοδηγούμενες από AI. Αλλά πριν από οποιοδήποτε από αυτά μπορεί να συμβεί, πρέπει να υπάρχει ένα ασφαλές και αξιόπιστο μέσο αποθήκευσης, οργάνωσης και ανάκτησης των πολλών δεδομένων που βρίσκονται στην κατοχή μεγάλων εταιρειών.
- Ταχύτητα: Στο παρελθόν, τα δεδομένα που δημιουργήθηκαν έπρεπε να εισαχθούν αργότερα σε ένα παραδοσιακό σύστημα βάσης δεδομένων – συχνά χειροκίνητα – πριν να μπορούσαν να αναλυθούν ή να ανακτηθούν. Σήμερα, η τεχνολογία Big Data επιτρέπει στις βάσεις δεδομένων να επεξεργάζονται, να αναλύουν και να διαμορφώνουν δεδομένα ενώ δημιουργούνται – μερικές φορές μέσα σε χιλιοστά του δευτερολέπτου. Για τις επιχειρήσεις, αυτό σημαίνει ότι τα δεδομένα πραγματικού χρόνου μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την καταγραφή οικονομικών ευκαιριών, την ανταπόκριση στις ανάγκες των πελατών, την αποτροπή της απάτης και την αντιμετώπιση οποιασδήποτε άλλης δραστηριότητας όπου η ταχύτητα είναι κρίσιμη.
- Ποικιλία: Τα σύνολα δεδομένων που αποτελούνται αποκλειστικά από δομημένα δεδομένα δεν είναι απαραίτητα Μεγάλα Δεδομένα, ανεξάρτητα από το πόσο ογκώδη είναι. Τα Μεγάλα Δεδομένα συνήθως αποτελούνται από συνδυασμούς δομημένων, μη δομημένων και ημιδομημένων δεδομένων. Οι παραδοσιακές βάσεις δεδομένων και οι λύσεις διαχείρισης δεδομένων στερούνται της ευελιξίας και του πεδίου εφαρμογής για τη διαχείριση των πολύπλοκων, ανόμοιων συνόλων δεδομένων που συνθέτουν τα μεγάλα δεδομένα.
- Αλήθεια: Ενώ η σύγχρονη τεχνολογία βάσεων δεδομένων καθιστά δυνατό για τις εταιρείες να συνδυάσουν και να έχουν νόημα των τεράστιων ποσών και τύπων μεγάλων δεδομένων, είναι πολύτιμο μόνο αν είναι ακριβές, σχετικό και έγκαιρο. Για τις παραδοσιακές βάσεις δεδομένων που συμπληρώνονταν μόνο με δομημένα δεδομένα, συντακτικά λάθη και τυπογραφικά λάθη ήταν οι συνήθεις ένοχοι όσον αφορά την ακρίβεια των δεδομένων. Με μη δομημένα δεδομένα, υπάρχει ένα εντελώς νέο σύνολο προκλήσεων αληθοφάνειας. Η ανθρώπινη προκατάληψη, ο κοινωνικός θόρυβος και τα ζητήματα προέλευσης δεδομένων μπορούν να έχουν αντίκτυπο στην ποιότητα των δεδομένων.
- Αξία: Χωρίς αμφιβολία, τα αποτελέσματα που προέρχονται από την ανάλυση μεγάλων δεδομένων είναι συχνά συναρπαστικά και απροσδόκητα. Αλλά για τις επιχειρήσεις, τα Big Data analytics πρέπει να παρέχουν πληροφορίες που μπορούν να βοηθήσουν τις επιχειρήσεις να γίνουν πιο ανταγωνιστικές και ανθεκτικές – και να εξυπηρετήσουν καλύτερα τους πελάτες τους. Οι σύγχρονες τεχνολογίες big data ανοίγουν την ικανότητα συλλογής και ανάκτησης δεδομένων που μπορούν να παράσχουν μετρήσιμα οφέλη τόσο στις κατώτερες γραμμές όσο και στην λειτουργική ανθεκτικότητα.
Οφέλη των Μεγάλων Δεδομένων
Οι σύγχρονες λύσεις διαχείρισης Μεγάλων Δεδομένων επιτρέπουν στις εταιρείες να μετατρέψουν τα ανεπεξέργαστα δεδομένα σε σχετικές πληροφορίες - με πρωτοφανή ταχύτητα και ακρίβεια.
Ανάπτυξη προϊόντων και υπηρεσιών: Τα Big Data analytics επιτρέπουν στους προγραμματιστές προϊόντων να αναλύουν μη δομημένα δεδομένα, όπως κριτικές πελατών και πολιτιστικές τάσεις, και να ανταποκρίνονται γρήγορα.
Προγνωστική συντήρηση: Σε μια διεθνή έρευνα, η McKinsey διαπίστωσε ότι η ανάλυση των Big Data από μηχανές με δυνατότητα IoT μείωσε το κόστος συντήρησης εξοπλισμού έως και 40%.
Customer Experience: Σε μια έρευνα για το 2020 των παγκόσμιων επιχειρηματικών ηγετών, η Gartner αποφάσισε ότι «οι αναπτυσσόμενες εταιρείες συλλέγουν πιο ενεργά δεδομένα εμπειρίας πελάτη από τις μη αναπτυσσόμενες εταιρείες». Η ανάλυση αυτών των μεγάλων δεδομένων επιτρέπει στις επιχειρήσεις να βελτιώσουν και να εξατομικεύσουν την εμπειρία των πελατών τους με το εμπορικό σήμα τους. Εκτός από τα Big Data, οι ομάδες CX λαμβάνουν όλο και περισσότερο υπόψη τα «πυκνά δεδομένα». Αυτές οι ποιοτικές πληροφορίες σχετικά με τις παρατηρήσεις, τα συναισθήματα και τις αντιδράσεις των πελατών ενισχύουν τα Μεγάλα Δεδομένα και δίνουν στις εταιρείες μια πιο ολοκληρωμένη κατανόηση των πελατών τους.
Ανθεκτικότητα και διαχείριση κινδύνων: Η πανδημία COVID-19 ήταν μια απότομη αφύπνιση για πολλούς ηγέτες επιχειρήσεων, καθώς συνειδητοποίησαν πόσο ευάλωτες ήταν οι δραστηριότητές τους σε διατάραξη. Οι πληροφορίες μεγάλων δεδομένων μπορούν να βοηθήσουν τις εταιρείες να προβλέψουν τον κίνδυνο και να προετοιμαστούν για το απροσδόκητο.
Εξοικονόμηση κόστους και μεγαλύτερη αποδοτικότητα: Όταν οι επιχειρήσεις εφαρμόζουν προηγμένα Big Data analytics σε όλες τις διαδικασίες εντός του οργανισμού τους, είναι σε θέση όχι μόνο να εντοπίσουν ανεπάρκειες, αλλά και να εφαρμόσουν γρήγορες και αποτελεσματικές λύσεις.
Βελτιωμένη ανταγωνιστικότητα: Οι πληροφορίες που αντλούνται από τα Big Data μπορούν να βοηθήσουν τις εταιρείες να εξοικονομήσουν χρήματα, να ευχαριστήσουν τους πελάτες, να κάνουν καλύτερα προϊόντα και να καινοτομήσουν στις επιχειρηματικές δραστηριότητες.
AI και Μεγάλα Δεδομένα
Η διαχείριση μεγάλων δεδομένων εξαρτάται από συστήματα με τη δύναμη να επεξεργάζονται και να αναλύουν ουσιαστικά τεράστιες ποσότητες ανόμοιων και σύνθετων πληροφοριών. Από αυτή την άποψη, τα Big Data και η AI έχουν μια κάπως αμοιβαία σχέση. Τα μεγάλα δεδομένα δεν θα είχαν πολλή πρακτική χρήση χωρίς τεχνητή νοημοσύνη για να το οργανώσετε και να το αναλύσετε. Και η ΤΕΧΝΗΤΉ εξαρτάται από το εύρος των ομάδων δεδομένων που περιέχονται στα Big Data για την παροχή αναλύσεων που είναι επαρκώς ισχυρές ώστε να μπορούν να χρησιμοποιηθούν. Όπως το θέτει ο αναλυτής της Forrester Research Brandon Purcell, “Τα δεδομένα είναι το αίμα της τεχνητής νοημοσύνης. Ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να μάθει από τα δεδομένα προκειμένου να είναι σε θέση να εκπληρώσει τη λειτουργία του».
"Data είναι το life-blood του AI. Ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να μάθει από τα δεδομένα προκειμένου να είναι σε θέση να εκπληρώσει τη λειτουργία του."
Brandon Purcell, αναλυτής, Forrester Research
Εκτός από τα Μεγάλα Δεδομένα, οι οργανισμοί χρησιμοποιούν όλο και περισσότερο «μικρά δεδομένα» για να εκπαιδεύσουν τους αλγορίθμους τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης. Μικρά σύνολα δεδομένων – όπως έρευνες μάρκετινγκ, υπολογιστικά φύλλα, ηλεκτρονικά μηνύματα, σημειώσεις συναντήσεων, ακόμη και μεμονωμένες δημοσιεύσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης – συχνά παραβλέπονται, αλλά μπορούν να περιέχουν πολύτιμες πληροφορίες. Τελικά, όσο περισσότερο υλικό πρέπει να μάθουν οι αλγόριθμοι, τόσο καλύτερη θα είναι η έξοδος.
Μηχανική μάθηση και Μεγάλα Δεδομένα
Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης καθορίζουν τα εισερχόμενα δεδομένα και αναγνωρίζουν πρότυπα μέσα σε αυτά. Αυτές οι πληροφορίες παρέχονται για να βοηθήσουν στην ενημέρωση των επιχειρηματικών αποφάσεων και στην αυτοματοποίηση των διαδικασιών. Η μηχανική μάθηση ευδοκιμεί στα Μεγάλα Δεδομένα επειδή όσο πιο ισχυρά είναι τα σύνολα δεδομένων που αναλύονται, τόσο μεγαλύτερη είναι η ευκαιρία για το σύστημα να μαθαίνει και να εξελίσσεται συνεχώς και να προσαρμόζει τις διαδικασίες του.
Τεχνολογίες μεγάλων δεδομένων
Αρχιτεκτονική Μεγάλων Δεδομένων
Όπως και με την αρχιτεκτονική στην κατασκευή κτιρίων, η αρχιτεκτονική big data παρέχει ένα προσχέδιο για τη θεμελιώδη δομή του τρόπου με τον οποίο οι επιχειρήσεις θα διαχειριστούν και θα αναλύσουν τα δεδομένα τους. Η αρχιτεκτονική των Μεγάλων Δεδομένων χαρτογραφεί τις διαδικασίες που είναι απαραίτητες για τη διαχείριση των Μεγάλων Δεδομένων στο ταξίδι τους σε τέσσερα βασικά «επίπεδα», από πηγές δεδομένων, έως την αποθήκευση δεδομένων, στη συνέχεια στην ανάλυση Μεγάλων Δεδομένων και τέλος μέσω του επιπέδου ανάλωσης στο οποίο παρουσιάζονται τα αποτελέσματα που αναλύονται ως επιχειρηματική ευφυΐα.
Αναλύσεις Μεγάλων Δεδομένων
Αυτή η διαδικασία επιτρέπει την ουσιαστική οπτικοποίηση δεδομένων μέσω της χρήσης μοντελοποίησης δεδομένων και αλγορίθμων συγκεκριμένων χαρακτηριστικών Μεγάλων Δεδομένων. Σε μια σε βάθος μελέτη και έρευνα από το MIT Sloan School of Management, πάνω από 2.000 ηγέτες των επιχειρήσεων ρωτήθηκαν σχετικά με την εμπειρία της εταιρείας τους σχετικά με την ανάλυση big data. Όπως ήταν αναμενόμενο, όσοι συμμετείχαν και υποστήριξαν την ανάπτυξη των στρατηγικών τους για τη διαχείριση των Μεγάλων Δεδομένων πέτυχαν τα πιο μετρήσιμα ευεργετικά επιχειρηματικά αποτελέσματα.
Big Data και Apache Hadoop
Εικόνα 10 dimes σε ένα ενιαίο μεγάλο κουτί αναμεμειγμένο με 100 nickel. Στη συνέχεια, φανταστείτε 10 μικρότερα κουτιά, το ένα δίπλα στο άλλο, το καθένα με 10 νικέλιο και μόνο ένα δεκάρι. Σε ποιο σενάριο θα είναι πιο εύκολο να εντοπιστούν οι διαστάσεις; Ο Hadoop βασικά εργάζεται πάνω σε αυτή την αρχή. Είναι ένα πλαίσιο ανοιχτού κώδικα για τη διαχείριση κατανεμημένης επεξεργασίας μεγάλων δεδομένων σε ένα δίκτυο πολλών συνδεδεμένων υπολογιστών. Έτσι, αντί να χρησιμοποιούν έναν μεγάλο υπολογιστή για να αποθηκεύουν και να επεξεργάζονται όλα τα δεδομένα, το Hadoop ομαδοποιεί πολλαπλούς υπολογιστές σε ένα σχεδόν απείρως επεκτάσιμο δίκτυο και αναλύει τα δεδομένα παράλληλα. Αυτή η διαδικασία συνήθως χρησιμοποιεί ένα μοντέλο προγραμματισμού που ονομάζεται MapReduce, το οποίο συντονίζει την επεξεργασία μεγάλων δεδομένων με την καθοδήγηση των κατανεμημένων υπολογιστών.
Λίμνες δεδομένων, αποθήκες δεδομένων και NoSQL
Οι παραδοσιακές βάσεις δεδομένων στυλ υπολογιστικού φύλλου SQL χρησιμοποιούνται για την αποθήκευση δομημένων δεδομένων. Τα μη δομημένα και ημιδομημένα Μεγάλα Δεδομένα απαιτούν μοναδικά παραδείγματα αποθήκευσης και επεξεργασίας, καθώς δεν προσφέρονται για ευρετηρίαση και κατηγοριοποίηση. Οι λίμνες δεδομένων, οι αποθήκες δεδομένων και οι βάσεις δεδομένων NoSQL είναι όλες αποθήκες δεδομένων που διαχειρίζονται μη παραδοσιακά σύνολα δεδομένων. Μια λίμνη δεδομένων είναι μια τεράστια δεξαμενή ανεπεξέργαστων δεδομένων που δεν έχει επεξεργαστεί ακόμη. Μια αποθήκη δεδομένων είναι ένας αποθηκευτικός χώρος για δεδομένα που έχουν ήδη τεθεί σε επεξεργασία για συγκεκριμένο σκοπό. Οι βάσεις δεδομένων παρέχουν ένα ευέλικτο σχήμα που μπορεί να τροποποιηθεί ώστε να ταιριάζει με τη φύση των δεδομένων προς επεξεργασία. Κάθε ένα από αυτά τα συστήματα έχει τα πλεονεκτήματα και τις αδυναμίες του και πολλές επιχειρήσεις χρησιμοποιούν έναν συνδυασμό αυτών των διαφορετικών αποθετηρίων δεδομένων για να ανταποκριθούν καλύτερα στις ανάγκες τους.
Βάσεις δεδομένων in-memory
Οι παραδοσιακές βάσεις δεδομένων με βάση το δίσκο αναπτύχθηκαν έχοντας κατά νου τις τεχνολογίες sql και σχεσιακών βάσεων δεδομένων. Ενώ μπορεί να είναι σε θέση να χειριστούν μεγάλους όγκους δομημένων δεδομένων, απλά δεν έχουν σχεδιαστεί για την καλύτερη αποθήκευση και επεξεργασία μη δομημένων δεδομένων. Με τις βάσεις δεδομένων in-memory, η επεξεργασία και η ανάλυση λαμβάνουν χώρα εξ ολοκλήρου στη RAM, σε αντίθεση με την ανάγκη ανάκτησης των δεδομένων από ένα σύστημα που βασίζεται σε δίσκο. Οι βάσεις δεδομένων in-memory βασίζονται επίσης σε κατανεμημένες αρχιτεκτονικές. Αυτό σημαίνει ότι μπορούν να επιτύχουν πολύ μεγαλύτερες ταχύτητες χρησιμοποιώντας παράλληλη επεξεργασία, σε αντίθεση με τον ενιαίο κόμβο, μοντέλα βάσης δεδομένων με βάση το δίσκο.
Πώς λειτουργούν τα Μεγάλα Δεδομένα
Τα Μεγάλα Δεδομένα λειτουργούν όταν η ανάλυσή τους παρέχει σχετικές και χρήσιμες πληροφορίες που βελτιώνουν σημαντικά την επιχείρηση. Κατά την προετοιμασία για τον μετασχηματισμό των Μαζικών Δεδομένων, οι επιχειρήσεις θα πρέπει να διασφαλίσουν ότι τα συστήματα και οι διαδικασίες τους είναι αρκετά έτοιμα να συλλέξουν, να αποθηκεύσουν και να αναλύσουν τα Μεγάλα Δεδομένα.
Τα τρία κύρια βήματα που εμπλέκονται στη χρήση μεγάλων δεδομένων
- Συλλογή Μεγάλων Δεδομένων. Μεγάλο μέρος των Μαζικών Δεδομένων αποτελείται από μαζικά σύνολα μη δομημένων δεδομένων, που πλημμυρίζουν από ανόμοιες και ασυνεπείς πηγές. Οι παραδοσιακές βάσεις δεδομένων με βάση το δίσκο και οι μηχανισμοί ενοποίησης δεδομένων απλώς δεν είναι ίσοι με το έργο του χειρισμού αυτού. Η διαχείριση μεγάλων δεδομένων απαιτεί την υιοθέτηση λύσεων βάσεων δεδομένων στη μνήμη και λύσεων λογισμικού ειδικά για την απόκτηση μεγάλων δεδομένων.
- Αποθήκευση Μεγάλων Δεδομένων. Με το όνομά του, τα Big Data είναι ογκώδη. Πολλές επιχειρήσεις έχουν λύσεις αποθήκευσης on-premise για τα υπάρχοντα δεδομένα τους και ελπίζουν να εξοικονομήσουν με την επανατοποθέτηση αυτών των αποθετηρίων για να ικανοποιήσουν τις ανάγκες επεξεργασίας Μεγάλων Δεδομένων. Ωστόσο, τα Μεγάλα Δεδομένα λειτουργούν καλύτερα όταν δεν περιορίζονται από τους περιορισμούς μεγέθους και μνήμης. Οι επιχειρήσεις που αποτυγχάνουν να ενσωματώσουν λύσεις αποθήκευσης νέφους στα μοντέλα τους Big Data από την αρχή συχνά το μετανιώνουν αυτό λίγους μήνες αργότερα.
- Ανάλυση Μεγάλων Δεδομένων. Χωρίς την εφαρμογή τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης στην ανάλυση Μεγάλων Δεδομένων, απλά δεν είναι εφικτό να υλοποιηθεί το πλήρες δυναμικό της. Ένα από τα πέντε v μεγάλων δεδομένων είναι η «ταχύτητα». Για να είναι χρήσιμες και πολύτιμες οι πληροφορίες για τα Μεγάλα Δεδομένα, πρέπει να έρθουν γρήγορα. Οι διαδικασίες analytics πρέπει να αυτοβελτιστοποιούνται και να είναι σε θέση να μαθαίνουν από την εμπειρία σε τακτική βάση - ένα αποτέλεσμα που μπορεί να επιτευχθεί μόνο με τη λειτουργικότητα AI και τις σύγχρονες τεχνολογίες βάσης δεδομένων.
Εφαρμογές Μεγάλων Δεδομένων
Οι γνώσεις και η βαθιά μάθηση που παρέχουν τα Μαζικά Δεδομένα μπορούν να προσφέρουν οφέλη σε σχεδόν οποιαδήποτε επιχείρηση ή βιομηχανία. Ωστόσο, οι μεγάλοι οργανισμοί με πολύπλοκες επιχειρησιακές αρμοδιότητες είναι συχνά σε θέση να κάνουν την πιο ουσιαστική χρήση των Μεγάλων Δεδομένων.
Οικονομικά Στο Journal of Big Data, μια μελέτη του 2020 επισημαίνει ότι τα Big Data «διαδραματίζουν σημαντικό ρόλο στην αλλαγή του τομέα των χρηματοπιστωτικών υπηρεσιών, ιδίως στο εμπόριο και τις επενδύσεις, τη φορολογική μεταρρύθμιση, τον εντοπισμό και τη διερεύνηση της απάτης, την ανάλυση κινδύνων και την αυτοματοποίηση». Τα Big Data βοήθησαν επίσης στον μετασχηματισμό της χρηματοοικονομικής βιομηχανίας αναλύοντας τα δεδομένα πελατών και τα σχόλια για να αποκτήσουν τις πολύτιμες πληροφορίες που απαιτούνται για τη βελτίωση της ικανοποίησης και της εμπειρίας των πελατών. Τα σύνολα δεδομένων συναλλαγών είναι μερικά από τα ταχύτερα κινούμενα και μεγαλύτερα στον κόσμο. Η αυξανόμενη υιοθέτηση προηγμένων λύσεων διαχείρισης μεγάλων δεδομένων θα βοηθήσει τις τράπεζες και τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα να προστατεύσουν αυτά τα δεδομένα και να τα χρησιμοποιήσουν με τρόπους που ωφελούν και προστατεύουν τόσο τον πελάτη όσο και την επιχείρηση.
Υγειονομική Περίθαλψη Η ανάλυση μεγάλων δεδομένων επιτρέπει στους επαγγελματίες υγείας να κάνουν πιο ακριβείς και τεκμηριωμένες διαγνώσεις. Επιπλέον, τα Big Data βοηθούν τους διαχειριστές νοσοκομείων να εντοπίσουν τις τάσεις, να διαχειριστούν τους κινδύνους και να ελαχιστοποιήσουν τις περιττές δαπάνες – οδηγώντας τους υψηλότερους δυνατούς προϋπολογισμούς σε τομείς της φροντίδας και της έρευνας των ασθενών. Εν μέσω της πανδημίας, ερευνητές επιστήμονες σε όλο τον κόσμο αγωνίζονται για καλύτερους τρόπους αντιμετώπισης και διαχείρισης του COVID-19 – και τα Big Data διαδραματίζουν τεράστιο ρόλο σε αυτή τη διαδικασία. Ένα άρθρο του Ιουλίου 2020 στο The Scientist περιγράφει πώς οι ιατρικές ομάδες μπόρεσαν να συνεργαστούν και να αναλύσουν τα Big Data για να βοηθήσουν στην καταπολέμηση του κορονοϊού: «Μπορούμε να μεταμορφώσουμε τον τρόπο με τον οποίο γίνεται η κλινική επιστήμη, αξιοποιώντας τα εργαλεία και τους πόρους της επιστήμης των μαζικών δεδομένων και των δεδομένων με τρόπους που δεν ήταν δυνατοί».
Μεταφορά και Εφοδιαστική Το Φαινόμενο Amazon είναι ένας όρος που περιγράφει τον τρόπο με τον οποίο η Amazon έχει θέσει τη γραμμή για τις προσδοκίες παράδοσης της επόμενης ημέρας, όπου οι πελάτες απαιτούν πλέον αυτού του είδους την ταχύτητα αποστολής για οτιδήποτε παραγγείλουν ηλεκτρονικά. Το περιοδικό Business επισημαίνει ότι ως άμεσο αποτέλεσμα του Φαινομένου Amazon, “ο αγώνας εφοδιαστικής του τελευταίου μιλίου θα αυξηθεί περισσότερο ανταγωνιστικός”. Οι εταιρείες εφοδιαστικής βασίζονται όλο και περισσότερο στα Big Data analytics για να βελτιστοποιήσουν τον προγραμματισμό διαδρομών, την ενοποίηση φορτίων και τα μέτρα απόδοσης καυσίμου.
Εκπαίδευση Κατά τη διάρκεια της πανδημίας, τα εκπαιδευτικά ιδρύματα σε όλο τον κόσμο χρειάστηκε να επανεφεύρουν τα προγράμματα σπουδών τους και τις μεθόδους διδασκαλίας τους για να υποστηρίξουν την απομακρυσμένη μάθηση. Μια σημαντική πρόκληση σε αυτή τη διαδικασία είναι η εξεύρεση αξιόπιστων τρόπων ανάλυσης και αξιολόγησης της απόδοσης των μαθητών και η συνολική αποτελεσματικότητα των μεθόδων διδασκαλίας στο διαδίκτυο. Ένα άρθρο του 2020 σχετικά με τον αντίκτυπο των Μεγάλων Δεδομένων στην εκπαίδευση και την ηλεκτρονική μάθηση κάνει μια παρατήρηση σχετικά με τους εκπαιδευτικούς: «Τα μεγάλα δεδομένα τους κάνουν να αισθάνονται πολύ πιο σίγουροι για την εξατομίκευση της εκπαίδευσης, την ανάπτυξη μικτής μάθησης, τη μετατροπή των συστημάτων αξιολόγησης και την προώθηση της δια βίου μάθησης».
Ενέργεια και Επιχειρήσεις Κοινής Ωφελείας Σύμφωνα με τις ΗΠΑ. Γραφείο Στατιστικών Εργασίας, εταιρείες κοινής ωφέλειας δαπανούν πάνω από 1,4 δισεκατομμύρια δολάρια ηπα σε αναγνώστες μετρητών και συνήθως βασίζονται σε αναλογικούς μετρητές και σπάνιες χειροκίνητες αναγνώσεις. Οι έξυπνοι αναγνώστες μετρητών παραδίδουν τα ψηφιακά στοιχεία πολλές φορές την ημέρα και, με το όφελος της ανάλυσης μεγάλων δεδομένων, αυτό μπορεί να ενημερώσει την αποδοτικότερη ενεργειακή χρήση και την ακριβέστερη τιμολόγηση και πρόβλεψη. Επιπλέον, όταν οι εργαζόμενοι στον τομέα απελευθερώνονται από την καταμέτρηση, η καταγραφή και η ανάλυση δεδομένων μπορούν να βοηθήσουν πιο γρήγορα στην ανακατανομή τους εκεί όπου χρειάζονται επειγόντως επισκευές και αναβαθμίσεις.
Συχνές Ερωτήσεις Μεγάλων Δεδομένων
Ανακαλύψτε τις λύσεις διαχείρισης δεδομένων της SAP
Διαχειριστείτε το διαφορετικό τοπίο δεδομένων και ενοποιήστε τα δεδομένα σας για επιχειρηματικές πληροφορίες.
Ιδέες που δεν θα βρείτε πουθενά αλλού
Εγγραφείτε για μια δόση επιχειρηματικής ευφυΐας που παραδίδεται απευθείας στα εισερχόμενά σας.