Big data

Dlaczego warto zaufać Techopedii

Czym jest big data?

Definicja „big data” odnosi się do niezwykle dużych zbiorów danych, które są trudne do przetworzenia i analizowania w rozsądnym czasie za pomocą tradycyjnych metod.

Big data składa się z danych ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych i półustrukturyzowanych. Formalnie charakteryzuje się pięcioma cechami: ilością, szybkością, różnorodnością, wiarygodnością i wartością.

  • Ilość (volume) opisuje ogromną skalę i rozmiar zbiorów danych z różnych źródeł, które zawierają terabajty, petabajty lub eksabajty danych.
  • Szybkość (velocity) opisuje dużą prędkość, z jaką generowane są ogromne ilości nowych danych.
  • Różnorodność (variety) opisuje szeroki wachlarz typów i formatów danych, które są generowane.
  • Wiarygodność (veracity) opisuje jakość i integralność danych w niezwykle dużym zbiorze danych.
  • Wartość (value) opisuje zdolność danych do przekształcenia się w użyteczne wnioski.

Przykłady

Big data pochodzi z wielu źródeł w różnych branżach i dziedzinach. W poniższej tabeli znajdziesz przykłady źródeł dużych zbiorów danych oraz rodzaje informacji, które obejmują.

Źródło Big Data Opis
Dane klientów Dane zbierane przez systemy CRM, w tym profile klientów, zapisy sprzedaży i interakcje z klientami.
Transakcje e-commerce Dane generowane przez platformy sprzedaży online, w tym zamówienia klientów, szczegóły produktów, informacje o płatnościach i recenzje klientów.
Transakcje finansowe Dane uzyskiwane z systemów bankowych, transakcji kartami kredytowymi, giełd papierów wartościowych i innych platform finansowych.
Dane rządowe i publiczne Dane dostarczane przez agencje rządowe, dane spisowe, dane o transporcie publicznym i dane pogodowe.
Rekordy zdrowotne i medyczne Dane z elektronicznych kart zdrowia (EHR), obrazowania medycznego, noszonych urządzeń zdrowotnych, badań klinicznych i systemów monitorowania pacjentów.
Internet Rzeczy (IoT) – Urządzenia Dane zbierane z różnych urządzeń IoT, takich jak inteligentne czujniki, inteligentne urządzenia domowe, urządzenia ubieralne i połączone pojazdy.
Dane z badań naukowych Dane z eksperymentów badawczych, studiów akademickich, obserwacji naukowych, symulacji cyfrowych bliźniaków i sekwencjonowania genomu.
Sieci czujników Dane zbierane z czujników środowiskowych, maszyn przemysłowych, systemów monitorowania ruchu i innych bezprzewodowych sieci czujników.
Platformy mediów społecznościowych Dane generowane na platformach mediów społecznościowych takich jak Facebook, Twitter, Instagram i LinkedIn, w tym posty, komentarze, polubienia, udostępnienia i profile użytkowników.
Aplikacje internetowe i mobilne Dane wytwarzane przez użytkowników podczas korzystania z witryn internetowych, aplikacji mobilnych i usług online, w tym kliknięcia, wyświetlenia stron i zachowania użytkowników.

Znaczenie

Przetwarzanie i analiza big data daje ogromne możliwości przedsiębiorstwom z różnych sektorów gospodarki. Jest ważne ze względu na potencjał do ujawniania wzorców, trendów i innych wniosków, które mogą być używane do podejmowania decyzji opartych na danych.

Big data oddziałuje praktycznie na każdy segment rynku, w którym zachodzi proces zarządzania danymi. Obejmuje to instytucje, uczelnie, banki, przedsiębiorstwa produkcyjne oraz ośrodki zdrowia.

Z biznesowej perspektywy, big data umożliwia organizacjom poprawę efektywności operacyjnej i optymalizację zasobów.

Na przykład, poprzez agregowanie dużych zbiorów danych i analizowanie zachowań klientów oraz trendów rynkowych, firma e-commerce może podejmować decyzje, które prowadzą do zwiększenia satysfakcji klientów, lojalności, a ostatecznie do wzrostu przychodów.

Nowe narzędzia open-source, które mogą przechowywać i przetwarzać duże zbiory danych, znacząco poprawiły analitykę big data. Przykładowo, aktywne społeczności Apache ułatwiają nowicjuszom wykorzystanie big data do rozwiązywania problemów z prawdziwego świata.

Rodzaje big data

Big data dzieli się na trzy główne typy: dane ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane i półustrukturyzowane.

  • Dane ustrukturyzowane są wysoko zorganizowane i mają z góry określony schemat lub format. Przechowywane są zazwyczaj w arkuszach kalkulacyjnych lub relacyjnych bazach danych. Każdy element danych ma określony typ i jest przypisany do predefiniowanych pól i tabel. Dzięki spójności i jednolitości, dane te łatwo jest wyszukiwać, analizować i przetwarzać za pomocą tradycyjnych systemów zarządzania bazami danych.
  • Dane nieustrukturyzowane nie posiadają z góry określonej struktury i mogą, ale nie muszą, tworzyć jasne relacje między różnymi jednostkami danych. W celu identyfikacji wzorców, sentymentów, relacji i istotnych informacji, konieczne jest użycie zaawansowanych narzędzi AI, takich jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP), rozumienie języka naturalnego (NLU) i wizja komputerowa.
  • Dane półustrukturyzowane łączą elementy danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Mają częściową strukturę organizacyjną, na przykład w postaci plików XML lub JSON, i mogą zawierać pliki dziennika, dane z czujników ze znacznikami czasowymi oraz metadane.

W praktyce, dane w organizacji zazwyczaj stanowią mieszankę wszystkich trzech typów.

Na przykład, duży zbiór danych dla sprzedawcy e-commerce może obejmować ustrukturyzowane dane demograficzne klientów i zapisy transakcji, nieustrukturyzowane dane z opinii klientów na mediach społecznościowych oraz półustrukturyzowane dane z wewnętrznej komunikacji e-mailowej.

Dzięki odpowiednim narzędziom i technologiom, duża różnorodność danych pozwala uzyskać cenne informacje i wpływa na lepszą decyzyjność.

Wyzwania

Ewolucja big data od początku wieku przyniosła wiele wyzwań, które stopniowo rozwiązywano.

Początkowo, jednym z największych problemów była niezdolność tradycyjnych systemów zarządzania bazami danych do przechowywania ogromnych ilości danych generowanych w internecie.

Firmy, które zaczęły przechodzić na cyfrowe rozwiązania, produkowały dane w ilościach, jakich dotychczasowe technologie nie były w stanie obsłużyć.

W tym samym czasie dużym wyzwaniem stała się złożoność i duża ilość danych, których przetwarzanie wymagało nowoczesnych rozwiązań.

Obok tradycyjnych danych ustrukturyzowanych, media społecznościowe i IoT wprowadziły dane półustrukturyzowane i nieustrukturyzowane.

Firmy musiały znaleźć sposoby na efektywne przetwarzanie i analizowanie tych zróżnicowanych typów danych, co stanowiło kolejną trudność dla tradycyjnych narzędzi.

Z czasem, wraz ze wzrostem ilości danych, wzrosła też liczba informacji niepoprawnych, niespójnych lub niekompletnych, co sprawiło, że analiza danych i zarządzanie danymi stało się jeszcze większym wyzwaniem.

Wkrótce potem zaczęły pojawiać się pytania dotyczące prywatności danych i bezpieczeństwa informacji. Organizacje musiały się zmierzyć z koniecznością bardziej przejrzystego informowania o tym, jakie dane zbierają, jak je chronią i w jaki sposób je wykorzystują.

Integracja różnych typów danych, często w celu analizy, również stanowiła problem. Duże zbiory półustrukturyzowanych danych wymagały przekształcenia w jednolity format.

Na przykład, firma mogła potrzebować połączyć dane z relacyjnej bazy z danymi z social mediów. Proces ten jest czasochłonny i technicznie skomplikowany.

Sztuczna inteligencja (AI) oraz uczenie maszynowe nieco ułatwiły przetwarzanie big data, jednak same również przyniosły nowe wyzwania.

Dzięki zaawansowanym narzędziom AI, takim jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i rozumienie języka naturalnego (NLU), możliwe stało się lepsze zarządzanie dużymi zbiorami danych.

Narzędzia big data

Praca z dużymi zbiorami danych o zróżnicowanych typach informacji wymaga specjalistycznych narzędzi i technik. Muszą one być dostosowane do obsługi i przetwarzania różnych formatów danych oraz rozproszonych struktur.

Oto kilka popularnych narzędzi do analizy danych, które mogą ci się przydać:

Azure Data Lake: Usługa chmurowa Microsoftu, która upraszcza proces pobierania i przechowywania ogromnych ilości danych.

Beam: Otwarty model programowania i zestaw API do przetwarzania danych wsadowych i strumieniowych w różnych systemach big data.

Cassandra: Otwarta, wysoce skalowalna, rozproszona baza danych NoSQL, idealna do obsługi ogromnych ilości danych na wielu serwerach.

Databricks: Zunifikowana platforma analityczna, która łączy inżynierię danych i naukę o danych do przetwarzania i analizy dużych zbiorów informacji.

Elasticsearch: Silnik wyszukiwania i analizy, umożliwiający szybkie i skalowalne wyszukiwanie, indeksowanie oraz analizę bardzo dużych zbiorów danych.

Google Cloud: Zbiór narzędzi i usług big data oferowanych przez Google Cloud, takich jak Google BigQuery i Google Cloud Dataflow.

Hadoop: Popularna otwarta platforma do przetwarzania i przechowywania dużych zbiorów danych w środowisku rozproszonym.

Hive: Otwarty magazyn danych i narzędzie do zapytań w stylu SQL; działa na Hadoop i ułatwia analizę dużych zbiorów danych.

Kafka: Otwarta, rozproszona platforma strumieniowa, umożliwiająca przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym i przesyłanie wiadomości.

KNIME Big Data Extensions: Integruje moc Apache Hadoop i Apache Spark z KNIME Analytics Platform oraz KNIME Server.

MongoDB: Baza danych NoSQL zorientowana na dokumenty. Oferuje wysoką wydajność i skalowalność dla aplikacji big data.

Pig: Otwarty język skryptowy wysokiego poziomu i platforma wykonawcza do przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych.

Redshift: W pełni zarządzana usługa hurtowni danych Amazona, skalująca się do petabajtowych rozmiarów.

Spark: Otwarty silnik przetwarzania danych, który oferuje szybkie i elastyczne możliwości analizy oraz przetwarzania bardzo dużych zbiorów danych.

Splunk: Platforma do wyszukiwania, analizy i wizualizacji danych generowanych przez maszyny, takich jak logi i zdarzenia.

Tableau: Potężne narzędzie do wizualizacji danych, które pomaga użytkownikom odkrywać i prezentować wnioski z dużych zbiorów danych.

Talend: Otwarta platforma do integracji danych i narzędzie ETL (Extract, Transform, Load), ułatwiające integrację i przetwarzanie bardzo dużych zbiorów danych.

Big data i AI

Big data odgrywa kluczową rolę w rozwoju sztucznej inteligencji, w tym generatywnej AI. Do niedawna modele AI wymagały ogromnych ilości danych treningowych, aby mogły skutecznie wykrywać wzorce i dokonywać trafnych prognoz.

W przeszłości często mówiono: „Big data jest dla maszyn, małe dane są dla ludzi”, aby podkreślić różnicę między big data a small data.

Jednak wraz z ewolucją technologii AI i ML, potrzeba korzystania z ogromnych zbiorów danych do trenowania niektórych modeli AI i ML maleje. Jest to szczególnie ważne, gdy zarządzanie dużą ilością danych staje się zbyt czasochłonne i kosztowne.

W praktyce nie zawsze jest możliwe zebranie wystarczającej ilości danych dla każdej klasy lub koncepcji, z którą model może się zetknąć.

W związku z tym, coraz częściej stosuje się podejście, w którym modele AI są wstępnie trenowane na dużych zbiorach danych, a następnie dopracowywane przy użyciu mniejszych zestawów informacji.

Przejście od big data do small data w trenowaniu modeli AI i ML wspiera kilka kluczowych postępów technologicznych. Należą do nich uczenie transferowe oraz rozwój modeli uczenia zero-shot, one-shot i few-shot.

Dzięki tym technologiom możliwe jest tworzenie skutecznych modeli AI, nawet gdy dostępne dane są ograniczone.

Related Terms

Margaret Rouse
Technology Specialist
Margaret Rouse
ekspertka ds. technologii

Margaret jest nagradzaną technical writerką, nauczycielką i wykładowczynią. Jest znana z tego, że potrafi w prostych słowach pzybliżyć złożone pojęcia techniczne słuchaczom ze świata biznesu. Od dwudziestu lat jej definicje pojęć z dziedziny IT są publikowane przez Que w encyklopedii terminów technologicznych, a także cytowane w artykułach ukazujących się w New York Times, w magazynie Time, USA Today, ZDNet, a także w magazynach PC i Discovery. Margaret dołączyła do zespołu Techopedii w roku 2011. Margaret lubi pomagać znaleźć wspólny język specjalistom ze świata biznesu i IT. W swojej pracy, jak sama mówi, buduje mosty między tymi dwiema domenami, w ten…