Wenn Sie über das Internet suchen, wird der Begriff Daten als Eigenschaften, Zeichen oder Symbole definiert, auf denen Operationen von einem Computer ausgeführt werden, die in Form von elektrischen Signalen gespeichert und übertragen und auf magnetischen, optischen oder mechanischen Aufzeichnungsmedien aufgezeichnet werden können.
In diesem Beitrag zeigen wir, was Big Data ist und wie es klassifiziert wird.
Mit einfachen Worten können wir sagen, dass alle Fakten und Zahlen, die in digitalem Format gespeichert werden können, als Daten bezeichnet werden können. Alle Texte, Zahlen, Bilder, Audios, Videos, die auf unseren Telefonen oder Computern gespeichert sind, sind einige Beispiele für Daten. Sie werden digital gespeichert und bestehen aus Nullen und Einsen.
Das Konzept von Big Data bezeichnet zahlreiche Datenmengen, die zu groß sind, um mit herkömmlichen Methoden verarbeitet und analysiert zu werden.
Über verschiedene Geräte werden täglich mehr als 2,5 Billionen Byte an Informationen generiert. Pro Minute werden im Internet Millionen von Daten generiert. Ein Beispiel sind Millionen von Suchanfragen bei Google, auf Snapchat geteilte Schnappschüsse, Millionen von Anmeldungen bei Facebook oder auf YouTube angesehene Videos. Es werden also viele Daten erstellt oder verwendet. Die Frage ist, wie sie klassifiziert werden?
Wie klassifizieren Sie Daten als Big Data?
Die Klassifizierung ist für das Studium eines Faches unerlässlich. Daher wird Big Data in drei Haupttypen eingeteilt: strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert .
Strukturierte Daten
bezieht sich auf die Daten, die bereits organisiert in Datenbanken gespeichert sind. Es wird in den meisten Programmiersprachen und Computeraktivitäten verwendet. Es gibt zwei Arten von strukturierten Daten: maschinengenerierte Daten und vom Menschen generierte Daten.
Maschinengenerierte Daten umfassen alle Daten, die von Sensoren, Weblogs und Finanzsystemen empfangen werden. Beispiele für maschinengenerierte Daten sind Geräte wie GPS-Daten, medizinische Daten und Nutzungsstatistiken, die von Servern und Anwendungen erfasst werden, sowie die große Datenmenge, die normalerweise über Handelsplattformen übertragen wird. Andererseits umfassen vom Menschen erzeugte strukturierte Daten hauptsächlich alle Daten, die Menschen in Computer eingeben, wie z. B. Namen oder andere persönliche Daten. Wenn eine Person im Internet klickt oder sich im Spiel bewegt, werden Daten erstellt. Dies kann von Unternehmen genutzt werden, um ihr Kundenverhalten herauszufinden und die entsprechenden Empfehlungen und Änderungen vorzunehmen.
Unstrukturierte Daten
hat kein klares Format im Speicher. Die meisten Daten, auf die eine Person trifft, gehören zu dieser Kategorie, und bis vor kurzem gibt es nicht viel zu tun, außer sie zu speichern oder manuell zu analysieren.
Unstrukturierte Daten werden auch anhand ihrer Quelle klassifiziert, die maschinell oder vom Menschen erzeugt werden kann. Maschinengenerierte Daten berücksichtigen alle Satellitenbilder, die wissenschaftlichen Daten aus verschiedenen Experimenten und Radardaten, die von verschiedenen Facetten der Technologie erfasst wurden. Vom Menschen erzeugte unstrukturierte Daten sind im Internet im Überfluss vorhanden, da sie soziale Medien, mobile Daten und Website-Inhalte umfassen. Dies bedeutet, dass die Bilder, die wir auf Facebook oder Instagram hochladen, die Videos, die wir auf YouTube ansehen, und sogar die Textnachrichten, die wir senden, zu dem enormen Haufen unstrukturierter Daten beitragen.
Halbstrukturierte Daten
Obwohl es auf einen Blick ähnlich aussieht wie bei unstrukturierten Daten, unterscheiden sich halbstrukturierte Daten darin, dass sie Informationen speichern, die nicht in einem herkömmlichen Datenbankformat vorliegen, aber einige organisatorische Eigenschaften enthalten, die die Verarbeitung erleichtern. Beispielsweise gelten NoSQL-Dokumente als halbstrukturiert, da sie Schlüsselwörter enthalten, mit denen das Dokument einfach verarbeitet werden kann. Daten, die in einer XML-Datei verwendet werden, sind ein Beispiel für halbstrukturierte Daten.
Big Data Analyse
Die Big-Data-Analyse ist wichtig, da sie Unternehmen oder verschiedenen Branchen dabei helfen kann, Kosten zu senken und ein dramatisches Wachstum zu erzielen. Es bezeichnet die Untersuchung großer Mengen gespeicherter Daten, um Verhaltensmuster zu extrahieren. Ein Beispiel kann Netflix sein. Netflix sammelt Benutzerverhaltensdaten von Millionen von Kunden. Diese Daten helfen Netflix zu verstehen, was jeder einzelne Kunde sehen möchte. Basierend auf der Analyse werden Filme oder Fernsehsendungen empfohlen, die der Zuschauer gerne sehen wird. Infolgedessen profitieren beide Seiten, da der Kunde zufrieden ist, weil er das bekommt, was er möchte, ohne danach zu suchen, und Netflix eine höhere Kundenbindung erhält.
Was sind die Merkmale von Big Data?
Big Data-Funktionen
Es gibt vier wichtige Merkmale von Big Data.
- Volumen: Dies bezieht sich auf das enorme Datenvolumen, das dargestellt wird.
- Geschwindigkeit: Die hohe Geschwindigkeit, mit der die Daten generiert werden.
- Vielfalt: die immense Vielfalt der Typologie, die sie umfassen. Wie oben erwähnt: strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert wie Excel-Datensätze, Protokolldateien oder NoSQL-Daten.
- Richtigkeit: Der Grad an Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit, um die Daten effektiv zu verarbeiten und zu verwalten.
Im Allgemeinen besteht die Bedeutung von Big Data darin, dass es Unternehmen hilft, ihre Daten zu nutzen und auf ihre eigene Weise zu nutzen. Dies führt zu einer besseren betrieblichen Effizienz, Kundenbindung und -akquise, indem sie ihre Präferenzen, Kosteneinsparungen oder bessere Marketingkenntnisse empfehlen.
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