Big Data to obecnie modne hasło. Ale czy ten termin naprawdę wystarcza, by wyrazić wszystko, co obejmuje? Słowo „big” jest oczywiście względne, więc w rzeczywistości sam termin niewiele nam mówi. Na szczęście niektórzy profesjonaliści zajmujący się Big Data znaleźli czas, by wyjaśnić to nieco szerzej, wprowadzając „7 V Big Data” (choć liczba V jest wciąż dyskusyjna). Przeczytaj nasz artykuł, aby dowiedzieć się więcej.
Na początku był chaos… Żartujemy, ale faktem jest, że w temacie Big Data można się czasem pogubić. Dlaczego? Definicja big data ewoluowała przez lata. Jeśli wpiszesz w Google „Vs of big data”, dowiesz się, że jest ich 4, 5, a nawet 17. W artykule „How Many Old and New Big Data V's Characteristics, Processing Technology, And Applications” z 2020 roku dowiadujemy się, że profesjonaliści z branży Big Data wymienili już około 50 różnych V. Niektóre terminy mogą być po prostu alternatywami dla innych lub bardziej szczegółowe. Tak czy inaczej, można się w tym pogubić. Skupimy się na 7 V Big Data, które naszym zdaniem są najważniejsze w tej tematyce.
Przeczytaj „How Many Old and New Big Data V's Characteristics, Processing Technology, And Applications” autorstwa Abouelela Abdou, aby dowiedzieć się więcej.
7 V Big Data – co to takiego?
Big Data odnosi się do bardzo rozległych, zróżnicowanych zbiorów danych. Ze względu na ich ilość i różnorodność, trudno je jednoznacznie zdefiniować. Dlatego eksperci wciąż wymyślają i wyjaśniają kolejne V. Możesz myśleć o nich jako o różnych wymiarach Big Data. Każde V daje nam trochę więcej informacji o tym, czym Big Data naprawdę jest.
Wiele V zostało już opisanych, ale pierwsze siedem jest zwykle takie samo w większości źródeł. Są to: Volume, Variety, Velocity, Variability, Veracity, Visualization i Value. Pozwól, że opowiemy o nich więcej.
1. Volume
Nie możesz sobie wyobrazić tego, co niewyobrażalne – może właśnie dlatego zrozumienie Big Data jest dla niektórych tak trudne. Spróbujmy czegoś prostszego. Czy możesz sobie wyobrazić, ile danych generują użytkownicy Facebooka każdego dnia? Setki terabajtów. Są firmy, które przetwarzają ponad milion transakcji na godzinę.
To liczby przekraczające wyobraźnię większości ludzi. Volume to po prostu ilość danych, z którymi musimy pracować. Kiedyś były to tylko gigabajty informacji. Teraz musimy radzić sobie z zettabajtami (ZB) czy nawet jottabajtami (YB), a rozwiązania biznesowe i urządzenia generują coraz więcej danych w zastraszającym tempie. Krótko mówiąc, mówimy o Big Data, gdy musisz radzić sobie z tak ogromnymi ilościami informacji.
2. Variety
Big Data występuje w trzech typach: unstructured, semi-structured i structured data, i wszystkie mogą być wykorzystywane w big data processing. Różnorodność typów danych (występują w różnych formach) to coś bardzo charakterystycznego dla Big Data. To „V” tworzy jedno z największych wyzwań – nie jest łatwo sensownie zorganizować tak złożone zbiory danych.
Radzenie sobie z variety w Big Data to trudne zadanie. Wymaga ogromnej wiedzy, doświadczenia w data science oraz dużej mocy obliczeniowej i algorytmicznej.
3. Velocity
Kolejne z 7 V Big Data to Velocity. Oznacza to po prostu szybkość, z jaką dane są przetwarzane i stają się dostępne. Dziś generujemy nowe dane bardzo szybko. Ludzkość jest dobra w „produkowaniu” informacji, ale jak z ich przetwarzaniem? Mamy już real-time processing, prawda? Tak, ale wymaga to coraz większej mocy obliczeniowej, by analizować te… zettabajty danych.
Większość danych jest przechowywana w data warehouses przed analizą – na szczęście w niektórych przypadkach analiza w czasie rzeczywistym nie jest konieczna. Jednak potrzeba real-time processing ogromnych ilości informacji stale rośnie.
4. Variability
Dwa z 7 V Big Data – variety i variability – brzmią podobnie, ale ważne jest, by rozumieć różnice. Variability dotyczy tego, że znaczenie niektórych danych zmienia się cały czas. Może to brzmieć myląco (znowu!). Znaczenie i interpretacja danych zależy od kontekstu, więc zmienia się wraz ze zmieniającymi się okolicznościami. Co więcej, gdy pojawiają się nowe znaczenia, stare stają się nieaktualne.
5. Veracity
Wysoka jakość danych jest kluczowa dla sukcesu organizacji, która opiera swoje działania na wynikach analiz. Istnieje wiele metod i metryk, które data engineers wykorzystują do oceny jakości i wiarygodności datasetu.
Aby zwiększyć efektywność firmy, powinieneś dążyć do jak najwyższej jakości business data. Dużym błędem jest uwzględnianie nieprecyzyjnych lub niekompletnych informacji w analizie. W przypadku Big Data strumienie danych zawsze pochodzą z różnych źródeł – niektóre są bardziej wiarygodne niż inne. Będziesz mieć do czynienia z duplikatami, niekompletnymi, nieprecyzyjnymi i całkowicie bezużytecznymi danymi. To normalna część pracy z Big Data. Sposobem na pokonanie wyzwań związanych z veracity jest zaplanowanie i przeprowadzenie skutecznego data cleaning – z odpowiednimi technologiami i podejściem będziesz w stanie oddzielić ziarno od plew.
6. Visualization
Wróćmy do niewyobrażalnej volume, variety, veracity i ogólnej złożoności Big Data – jeśli są one tak niewyobrażalne, to jak mogą być pomocne dla firm? Jednym z głównych zadań osób pracujących z Big Data jest przetwarzanie jej i uczynienie zrozumiałą – gotową do interpretacji przez człowieka.
Po analizie data scientists wykorzystują profesjonalne narzędzia i oprogramowanie, by przekształcić wyniki analytics w formaty graficzne, łatwiejsze do odbioru. Jednak powszechnie znane arkusze kalkulacyjne czy nawet trójwymiarowa wizualizacja mogą nie wystarczyć, by przedstawić wiele złożonych relacji między danymi i zbiorami danych. Na rynku pojawiają się nowe business intelligence (BI) tools – warto wybrać te najbardziej odpowiednie dla swojej firmy.
7. Value
Jeśli elementy Big Data mogą mieć ogromną volume, variety i velocity, a także cechować się variability i złożonością, to zrozumiałe, że mogą mieć też niezwykłą wartość dla organizacji. I tak dochodzimy do ostatniego z 7 V Big Data – value.
Big Data ma ogromny potencjał biznesowy. Pomyśl o tych niezliczonych zbiorach danych i ukrytych w nich wzorcach – wzorcach, których człowiek nie jest w stanie znaleźć, ale maszyny już tak. Wiedza jest w zasięgu tych, którzy inwestują w Big Data solutions i są gotowi zanurzyć się w tym świecie, by zobaczyć powiązania niewidoczne dla innych.
Podsumowanie
Big Data oferuje więcej niż tylko nowe, skuteczne metody sprzedaży produktów. Może dostarczyć informacji, które pozwolą całkowicie przekształcić Twoją organizację (poprzez ulepszenie modelu biznesowego, produktów i jakości usług) i uzyskać przewagę konkurencyjną. Big Data jest wykorzystywane w wielu branżach, by zwiększyć efektywność i obniżyć koszty prowadzenia działalności.
Zachęcamy do dalszego zgłębiania świata ogromnych ilości informacji. Poznaj więcej niż tylko 7 V Big Data, o których wspomnieliśmy w tym artykule, by lepiej zrozumieć temat. Rozumiemy, że wejście w tę dziedzinę nie jest łatwe, dlatego chętnie Ci pomożemy. Skontaktuj się z nami, aby dowiedzieć się więcej o Big Data. Możemy pomóc Ci wdrożyć i wykorzystać większość nowoczesnych business solutions, których Twoja firma może potrzebować, by odnieść sukces i wyprzedzić konkurencję.
Pomożemy Ci maksymalnie wykorzystać business data. Skontaktuj się z nami, aby uzyskać więcej informacji o naszych usługach.
Sprawdź naszego bloga, aby dowiedzieć się więcej
Uproszczenie Airflow 2.0 z wersjonowaniem i serializacją DAG
