Kazalo:
Opredelitev - Kaj pomeni Big Data?
Veliki podatki se nanašajo na postopek, ki se uporablja, kadar tradicionalne tehnike pridobivanja podatkov in ravnanja z njimi ne morejo razkriti vpogleda in pomena osnovnih podatkov. Podatkovni podatki, ki niso strukturirani ali časovno občutljivi ali preprosto zelo obsežni, ne morejo obdelovati motorji relacijskih baz podatkov. Ta vrsta podatkov zahteva drugačen pristop obdelave, imenovan veliki podatki, ki uporablja ogromno paralelizem na lahko dostopni strojni opremi.
Techopedia razlaga velike podatke
Preprosto preprosto, veliki podatki odražajo spreminjajoči se svet, v katerem živimo. Več ko se stvari spreminjajo, bolj se spremembe zajemajo in beležijo kot podatki. Vzemite vreme kot primer. Za vremenske napovedovalce je količina zbranih podatkov o lokalnih razmerah po vsem svetu precejšnja. Logično bi bilo smiselno, da lokalno okolje narekuje regionalne učinke, regionalni učinki pa narekujejo globalne učinke, vendar bi bilo mogoče obratno. Tako ali drugače ti vremenski podatki odražajo atribute velikih podatkov, kjer je za ogromno količino podatkov potrebna obdelava v realnem času in kjer je mogoče veliko vhodov ustvariti strojno, osebna opazovanja ali zunanje sile, kot so sončne pege.
Obdelava takšnih informacij ponazarja, zakaj so veliki podatki postali tako pomembni:
- Večina zbranih podatkov je zdaj nestrukturiranih in zahteva drugačno shranjevanje in obdelavo, kot jih najdemo v tradicionalnih relacijskih bazah podatkov.
- Razpoložljiva računska moč je raketna, kar pomeni, da obstaja več možnosti za obdelavo velikih podatkov.
- Internet je demokratiziral podatke in vztrajno povečuje razpoložljive podatke, hkrati pa proizvaja vedno več neobdelanih podatkov.
Podatki v svoji surovi obliki nimajo vrednosti. Podatke je treba obdelati, da bi bili dragoceni. Vendar pa v tem leži velik problem velikih podatkov. Ali je obdelava podatkov iz izvornega objektnega formata uporaben vpogled vreden ogromnih kapitalskih stroškov tega? Ali pa je le preveč podatkov z neznanimi vrednostmi, da bi upravičili igro obdelave z velikimi podatkovnimi orodji? Večina nas bi se strinjala, da bi bilo mogoče napovedati, da bo vreme koristno, vprašanje pa je, ali bi lahko ta vrednost odtehtala stroške drobljenja vseh podatkov v realnem času v vremensko poročilo, na katerega bi lahko računali.
