Veľké údaje 3 Vs - Koncepty a modely

Obsah:

Veľké údaje 3 Vs - Koncepty a modely
Veľké údaje 3 Vs - Koncepty a modely

Video: Veľké údaje 3 Vs - Koncepty a modely

Video: Veľké údaje 3 Vs - Koncepty a modely
Video: How to recover your Windows 10/11 product key code or better yet never lose it again! - YouTube 2024, Smieť
Anonim

Termín "údaje" nie je pre nás nový. Je to jedna z hlavných vecí, ktoré sa vyučujú, keď sa rozhodnete pre informačné technológie a počítače. Ak si môžete spomenúť, údaje sa považujú za surovú informáciu. Hoci už tam už desať rokov, termín Veľké dáta je buzz v týchto dňoch. Ako je zrejmé z tohto pojmu, zaťaženia a množstvo údajov, ide o veľké údaje a môžu byť spracované rôznymi spôsobmi pomocou rôznych metód a nástrojov na získanie požadovaných informácií. V tomto článku sa hovorí o koncepciách Big Data s využitím modelu 3 V, ktorý spomína Doug Laney, priekopník v oblasti dátového skladu, ktorý sa považuje za iniciátora oblasti Infonomics (Informačná ekonomika).

Než budete pokračovať, môžete si prečítať naše články o Základy veľkých dát a veľkých dátových aplikácií, aby ste pochopili podstatu. Mohli by sa pridať k tomuto príspevku pre ďalšie vysvetlenie konceptov Big Data.
Než budete pokračovať, môžete si prečítať naše články o Základy veľkých dát a veľkých dátových aplikácií, aby ste pochopili podstatu. Mohli by sa pridať k tomuto príspevku pre ďalšie vysvetlenie konceptov Big Data.

Veľké údaje 3 Vs

Údaje, v ich obrovskej podobe, nahromadené rôznymi prostriedkami, boli podávané správne v rôznych databázach skôr a po určitom čase boli zlikvidované. Keď sa objavila koncepcia, že čím viac údajov, tým ľahšie je zistiť - rôzne a relevantné informácie - pomocou správnych nástrojov, spoločnosti začali ukladať údaje na dlhšie obdobie. Je to ako pridávanie nových úložných zariadení alebo používanie cloud na ukladanie údajov v akejkoľvek forme získaných údajov: dokumenty, tabuľky, databázy a HTML atď. Potom sa usporiadajú do správnych formátov pomocou nástrojov schopných spracovať obrovské kusy data.

POZNÁMKA: Rozsah veľkých údajov nie je obmedzený na údaje, ktoré zhromažďujete a ukladáte vo svojich priestoroch a v cloude. Môže obsahovať údaje z rôznych iných zdrojov vrátane, ale nie výlučne, položiek vo verejnej doméne.

3D model veľkých dát je založený na nasledujúcich V:

  1. Hlasitosť: odkazuje na správu ukladania údajov
  2. Rýchlosť: odkazuje na rýchlosť spracovania údajov
  3. Rozmanitosť: odkazuje na zoskupovanie údajov rôznych, zdanlivo nesúvisiacich súborov údajov

Nasledujúce odstavce vysvetľujú modelovanie veľkých dát tým, že podrobne rozprávajú o každej dimenzii (každý V).

A] Objem veľkých dát

Keď hovoríme o veľkých údajoch, môžeme chápať objem ako obrovskú zbierku surovín. Hoci to platí, jedná sa aj o náklady na ukladanie dát. Dôležité dáta môžu byť uložené v priestoroch, ako aj v oblakoch, čo je flexibilné riešenie. Musíte však uložiť každý a všetko?

Podľa bieleho papiera zverejneného spoločnosťou Meta Group, keď objem údajov narastá, časti údajov začínajú byť nepotrebné. Ďalej uvádza, že by sa mal zachovať iba taký objem údajov, ktorý podniky plánujú používať. Ostatné údaje môžu byť zlikvidované alebo ak sa podniky zdráhajú pustiť z "údajne nedôležitých údajov", môžu sa na nepoužívané počítačové zariadenia a dokonca aj na páskach zlikvidovať, aby podniky nemuseli platiť za ukladanie takýchto údajov.

Použil som "údajne nevýznamné údaje", pretože som tiež presvedčený, že akékoľvek údaje môžu byť v budúcnosti požadované akýmkoľvek typom podnikania - skôr alebo neskôr - a preto je potrebné ich uchovávať dostatočne dlho, než viete, že údaje sú skutočne non-dôležité. Osobne som odložil staršie dáta na pevné disky od dávnych či niekedy na DVD. Hlavné počítače a cloud storage obsahujú údaje, ktoré považujem za dôležité a vedia, že budem používať. Medzi týmito údajmi je aj jeden druh dát, ktorý môže skončiť na starom HDD po niekoľkých rokoch. Vyššie uvedený príklad je len pre vaše pochopenie. Nezodpovedá opisu Big Data, pretože suma je v porovnaní s tým, čo podniky vnímajú ako Big Data.

B ] Rýchlosť vo veľkých údajoch

Rýchlosť spracovávania údajov je dôležitým faktorom, keď hovoríme o koncepciách veľkých dát. Existuje mnoho webových stránok, najmä e-commerce. Spoločnosť Google už pripustila, že rýchlosť, ktorou je zaťaženie stránky dôležité pre lepšie hodnotenie. Okrem rebríčkov poskytuje rýchlosť používateľom aj počas nakupovania pohodlie. To isté platí pre spracovávanie údajov pre ďalšie informácie.

Zatiaľ čo hovoríme o rýchlosti, je nevyhnutné vedieť, že ide o nadštandardnú šírku pásma. Spája ľahko použiteľné dáta s rôznymi analytickými nástrojmi. Ľahko použiteľné dáta znamenajú nejaké domáce úlohy na vytvorenie štruktúr dát, ktoré sa dajú ľahko spracovať. Ďalšia dimenzia - Variety, na to šíri ďalšie svetlo.

C] Rozmanitosť veľkých dát

Keď sa vyskytujú veľké množstvá a množstvo dát, je dôležité ich usporiadať tak, aby analytické nástroje mohli ľahko spracovávať dáta. K dispozícii sú aj nástroje na organizovanie údajov. Pri ukladaní môžu byť údaje neštruktúrované a môžu mať akúkoľvek formu. Je na vás, aby ste zistili, aký vzťah má s vami ďalšie dáta. Akonáhle zistíte vzťah, môžete si vybrať vhodné nástroje a previesť dáta do požadovanej formy pre štruktúrované a triedené skladovanie.

Image
Image

zhrnutie

Inými slovami, 3D model Big Data je založený na troch rozmeroch: údaje USABLE, ktoré vlastníte; správne označovanie údajov; a rýchlejšie spracovanie. Ak sa tieto tri starajú, vaše dáta môžu byť ľahko spracované alebo analyzované, aby ste zistili, čo chcete.

Vyššie uvedené vysvetľuje obidva koncepty a 3D model Big Data. Články prepojené v druhom odstavci preukážu dodatočnú podporu, ak ste novým konceptom.

Ak chcete pridať niečo, napíšte komentár.

Odporúča: