Que signifie le big data dans le livre « Big Data Era » ?

Big data dans le livre "Big Data Era" fait référence à "toutes les données ou toutes les données", également connues sous le nom de "données énormes", qui fait référence à la quantité de données impliquées qui est si énorme qu'elle ne peut pas être traitée par le courant dominant actuel. outils logiciels. Capturez, gérez, traitez et organisez les informations dans un délai raisonnable pour aider les entreprises à prendre des décisions commerciales plus positives.

L'environnement d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 7, ordinateur Dell G3.

Le Big data dans le livre « Big Data Era » fait référence à « toutes les données ou toutes les données ».

Le Big Data, ou énorme quantité de données, fait référence à la quantité de données impliquées qui est si énorme qu'elle ne peut pas être capturée, gérée, traitée et organisée en informations utiles dans un délai raisonnable par les outils logiciels traditionnels actuels. un objectif plus positif dans les décisions commerciales de l'entreprise.

Dans « L'ère du Big Data » écrit par Victor Meier-Schoenberg et Kenneth Cukier, le big data fait référence à des méthodes qui n'utilisent pas de raccourcis comme l'analyse aléatoire (enquêtes par échantillonnage), mais utilisent toutes les données) Les caractéristiques 4V des données : Volume, vitesse, variété et valeur.

Histoire du développement du concept de big data :

La première référence au terme « big data » remonte au projet open source Nutch d'apache org. À l’époque, le Big Data était utilisé pour décrire de grands ensembles de données qui devaient être traités par lots ou analysés simultanément pour mettre à jour les index de recherche sur le Web. Avec la sortie de Google MapReduce et de Google File System (GFS), le big data n'est plus seulement utilisé pour décrire de grandes quantités de données, mais couvre également la vitesse de traitement des données.

Dès 1980, le célèbre futuriste Alvin Toffler vantait avec enthousiasme le big data comme « la cadence de la troisième vague » dans son livre « La Troisième Vague ».

Cependant, à partir de 2009 environ, « 163 big data » est devenu un vocabulaire populaire dans l'industrie des technologies de l'information sur Internet. L'Internet Data Center des États-Unis a souligné que les données sur Internet augmenteraient de 50 % chaque année et doubleraient tous les deux ans. À l'heure actuelle, plus de 90 % des données mondiales ont été générées ces dernières années. De plus, les données ne font pas simplement référence aux informations que les gens publient sur Internet. Il existe d'innombrables capteurs numériques sur les équipements industriels, les voitures et les compteurs électriques dans le monde, mesurant et transmettant des informations sur la position, le mouvement, les vibrations, la température, l'humidité, et même la chimie de l'air à tout moment. Les changements dans la matière génèrent également d'énormes quantités d'informations.

Structure conceptuelle du Big Data :

Le Big Data n'est qu'une manifestation ou une caractéristique du développement d'Internet jusqu'au stade actuel. Il n'est pas nécessaire de le mythifier ou de le maintenir en admiration à l'ère de l'innovation technologique représentée. Grâce au cloud computing, dans le contexte de , ces données qui étaient à l'origine difficiles à collecter et à utiliser ont commencé à être facilement utilisées grâce à l'innovation continue dans tous les domaines, les mégadonnées créeront progressivement plus de valeur pour l'humanité.

Deuxièmement, si vous souhaitez reconnaître systématiquement le Big Data, vous devez les décomposer de manière globale et prudente. Je partirai de trois niveaux :

Le premier niveau est la théorie, qui est le seul moyen d'accéder à la cognition. pour le comprendre. Une référence largement reconnue et diffusée. Je comprendrai la description et la caractérisation globales du big data par l'industrie à partir de la définition des caractéristiques du big data ; j'analyserai en profondeur la valeur du big data à partir de la discussion sur la tendance de développement du big data ; Partez de la question particulière et importante de la confidentialité des mégadonnées. Examinez le jeu à long terme entre les personnes et les données sous un angle.

Le deuxième niveau est la technologie. La technologie est le moyen d'incarner la valeur du big data et la pierre angulaire du progrès. J'expliquerai l'ensemble du processus du Big Data depuis la collecte, le traitement, le stockage jusqu'à la formation des résultats issus respectivement du développement du cloud computing, de la technologie de traitement distribué, de la technologie de stockage et de la technologie de perception.

Le troisième niveau est la pratique, et la pratique est la manifestation ultime de la valeur du Big Data. Je décrirai la belle scène que le Big Data a montrée et le plan de sa réalisation prochaine sous quatre aspects : le Big Data Internet, le Big Data gouvernemental, le Big Data d'entreprise et le Big Data personnel.

Caractéristiques du concept big data :

Par rapport aux applications d'entrepôt de données traditionnelles, l'analyse big data présente les caractéristiques d'un grand volume de données et d'une analyse de requêtes complexes. L'article « Architecting Big Data : Challenges, Current Situation and Prospects » publié dans « Journal of Computer Science » répertorie plusieurs fonctionnalités importantes qu'une plate-forme d'analyse de Big Data doit posséder et analyse les principales plates-formes de mise en œuvre actuelles : bases de données parallèles, MapReduce et hybrides. sur la base des deux, l'architecture est analysée et résumée, et leurs avantages et inconvénients respectifs sont soulignés. En même temps, l'état actuel de la recherche dans chaque direction et les efforts de l'auteur en matière d'analyse des mégadonnées sont présentés et les recherches futures sont prospectives. .

Les quatre « V » du big data, ou ses caractéristiques, comportent quatre niveaux : Premièrement, le volume de données est énorme. Du niveau TB au niveau PB ; deuxièmement, il existe de nombreux types de données. Les journaux Web, vidéos, images, informations de localisation géographique, etc. mentionnés ci-dessus. Troisièmement, la vitesse de traitement est rapide et la règle de la seconde permet d'obtenir rapidement des informations de grande valeur à partir de divers types de données. Ceci est également fondamentalement différent de la technologie d'exploration de données traditionnelle. Quatrièmement, tant que les données sont correctement utilisées et analysées correctement et avec précision, elles généreront des rendements de grande valeur. L'industrie le résume en quatre « V » : volume, variété, vitesse et valeur.

Dans une certaine mesure, le big data est la technologie de pointe en matière d'analyse de données. En bref, la capacité d’obtenir rapidement des informations précieuses à partir de différents types de données est la technologie du Big Data. Il est essentiel de comprendre cela, et c’est ce qui permet à cette technologie d’atteindre un si grand nombre d’entreprises.

Utilisation du concept du Big Data :

Le Big Data peut être divisé en domaines tels que la technologie du Big Data, l'ingénierie du Big Data, la science du Big Data et les applications du Big Data. Ce dont les gens parlent le plus aujourd’hui, c’est de la technologie et des applications Big Data. Les questions d’ingénierie et scientifiques n’ont pas encore été prises au sérieux. L'ingénierie du Big Data fait référence à l'ingénierie systématique de la planification, de la construction, de l'exploitation et de la gestion du Big Data ; la science du Big Data se concentre sur la découverte et la vérification des lois du Big Data et de ses relations avec les activités naturelles et sociales lors du développement et de l'exploitation des réseaux de Big Data.

L'Internet des objets, le cloud computing, l'Internet mobile, l'Internet des véhicules, les téléphones mobiles, les tablettes, les PC et divers capteurs répartis aux quatre coins de la terre sont autant de sources ou de méthodes de transport de données.

Certains exemples incluent les journaux Web, la RFID, les réseaux de capteurs, les réseaux sociaux, les données sociales (grâce à la révolution des données dans la société), l'indexation des textes et des fichiers Internet ; l'enregistrement des détails des appels, l'astronomie, la science atmosphérique, la génomique, la biogéochimie, recherche biologique et autre recherche scientifique complexe et/ou interdisciplinaire, reconnaissance militaire, archives photographiques, archives vidéo et commerce électronique à grande échelle ;

Le rôle du big data

Pour les entreprises ordinaires, le rôle du big data se reflète principalement sous deux aspects, à savoir l'analyse et l'utilisation des données et la conduite de projets de développement secondaires. En analysant les mégadonnées de Xijin Information, nous pouvons non seulement extraire des données cachées, mais également utiliser ces messages cachés pour améliorer notre clientèle grâce aux ventes physiques. Quant au développement secondaire des données, elles sont souvent utilisées dans les projets de services de réseau. En résumant et en analysant ces informations, nous pouvons développer des plans personnalisés qui répondent aux besoins des clients et créer une nouvelle méthode de publicité et de marketing. La combinaison de produits et de services grâce à l’analyse du Big Data n’est pas un hasard. Ceux qui s’en rendent compte sont souvent des leaders à l’ère des données.

Pour résumer, l'application du Big Data marque non seulement le progrès des temps, mais incite également les gens à mener une exploration plus approfondie. En outre, pour la recherche sur le Big Data, en plus du contenu ci-dessus, il est également nécessaire de comprendre les trois caractéristiques du Big Data, à savoir la grande échelle, la vitesse de fonctionnement rapide et la diversité des données. En étudiant ces trois aspects, il est non seulement plus facile d'observer la nature des données, mais également propice au fonctionnement efficace de la plateforme de traitement logiciel.

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