Big data

Czym jest big data?

Definicja ?big data” odnosi si? do niezwykle du?ych zbiorów danych, które s? trudne do przetworzenia i analizowania w rozs?dnym czasie za pomoc? tradycyjnych metod.

Big data sk?ada si? z danych ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych i pó?ustrukturyzowanych. Formalnie charakteryzuje si? pi?cioma cechami: ilo?ci?, szybko?ci?, ró?norodno?ci?, wiarygodno?ci? i warto?ci?.

• Ilo?? (volume) opisuje ogromn? skal? i rozmiar zbiorów danych z ró?nych ?róde?, które zawieraj? terabajty, petabajty lub eksabajty danych.
• Szybko?? (velocity) opisuje du?? pr?dko??, z jak? generowane s? ogromne ilo?ci nowych danych.
• Ró?norodno?? (variety) opisuje szeroki wachlarz typów i formatów danych, które s? generowane.
• Wiarygodno?? (veracity) opisuje jako?? i integralno?? danych w niezwykle du?ym zbiorze danych.
• Warto?? (value) opisuje zdolno?? danych do przekszta?cenia si? w u?yteczne wnioski.

Przyk?ady

Big data pochodzi z wielu ?róde? w ró?nych bran?ach i dziedzinach. W poni?szej tabeli znajdziesz przyk?ady ?róde? du?ych zbiorów danych oraz rodzaje informacji, które obejmuj?.

Znaczenie

Przetwarzanie i analiza big data daje ogromne mo?liwo?ci przedsi?biorstwom z ró?nych sektorów gospodarki. Jest wa?ne ze wzgl?du na potencja? do ujawniania wzorców, trendów i innych wniosków, które mog? by? u?ywane do podejmowania decyzji opartych na danych.

Big data oddzia?uje praktycznie na ka?dy segment rynku, w którym zachodzi proces zarz?dzania danymi. Obejmuje to instytucje, uczelnie, banki, przedsi?biorstwa produkcyjne oraz o?rodki zdrowia.

Z biznesowej perspektywy, big data umo?liwia organizacjom popraw? efektywno?ci operacyjnej i optymalizacj? zasobów.

Na przyk?ad, poprzez agregowanie du?ych zbiorów danych i analizowanie zachowań klientów oraz trendów rynkowych, firma e-commerce mo?e podejmowa? decyzje, które prowadz? do zwi?kszenia satysfakcji klientów, lojalno?ci, a ostatecznie do wzrostu przychodów.

Nowe narz?dzia open-source, które mog? przechowywa? i przetwarza? du?e zbiory danych, znacz?co poprawi?y analityk? big data. Przyk?adowo, aktywne spo?eczno?ci Apache u?atwiaj? nowicjuszom wykorzystanie big data do rozwi?zywania problemów z prawdziwego ?wiata.

Rodzaje big data

Big data dzieli si? na trzy g?ówne typy: dane ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane i pó?ustrukturyzowane.

• Dane ustrukturyzowane s? wysoko zorganizowane i maj? z góry okre?lony schemat lub format. Przechowywane s? zazwyczaj w arkuszach kalkulacyjnych lub relacyjnych bazach danych. Ka?dy element danych ma okre?lony typ i jest przypisany do predefiniowanych pól i tabel. Dzi?ki spójno?ci i jednolito?ci, dane te ?atwo jest wyszukiwa?, analizowa? i przetwarza? za pomoc? tradycyjnych systemów zarz?dzania bazami danych.
• Dane nieustrukturyzowane nie posiadaj? z góry okre?lonej struktury i mog?, ale nie musz?, tworzy? jasne relacje mi?dzy ró?nymi jednostkami danych. W celu identyfikacji wzorców, sentymentów, relacji i istotnych informacji, konieczne jest u?ycie zaawansowanych narz?dzi AI, takich jak przetwarzanie j?zyka naturalnego (NLP), rozumienie j?zyka naturalnego (NLU) i wizja komputerowa.
• Dane pó?ustrukturyzowane ??cz? elementy danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Maj? cz??ciow? struktur? organizacyjn?, na przyk?ad w postaci plików XML lub JSON, i mog? zawiera? pliki dziennika, dane z czujników ze znacznikami czasowymi oraz metadane.

W praktyce, dane w organizacji zazwyczaj stanowi? mieszank? wszystkich trzech typów.

Na przyk?ad, du?y zbiór danych dla sprzedawcy e-commerce mo?e obejmowa? ustrukturyzowane dane demograficzne klientów i zapisy transakcji, nieustrukturyzowane dane z opinii klientów na mediach spo?eczno?ciowych oraz pó?ustrukturyzowane dane z wewn?trznej komunikacji e-mailowej.

Dzi?ki odpowiednim narz?dziom i technologiom, du?a ró?norodno?? danych pozwala uzyska? cenne informacje i wp?ywa na lepsz? decyzyjno??.

Wyzwania

Ewolucja big data od pocz?tku wieku przynios?a wiele wyzwań, które stopniowo rozwi?zywano.

Pocz?tkowo, jednym z najwi?kszych problemów by?a niezdolno?? tradycyjnych systemów zarz?dzania bazami danych do przechowywania ogromnych ilo?ci danych generowanych w internecie.

Firmy, które zacz??y przechodzi? na cyfrowe rozwi?zania, produkowa?y dane w ilo?ciach, jakich dotychczasowe technologie nie by?y w stanie obs?u?y?.

W tym samym czasie du?ym wyzwaniem sta?a si? z?o?ono?? i du?a ilo?? danych, których przetwarzanie wymaga?o nowoczesnych rozwi?zań.

Obok tradycyjnych danych ustrukturyzowanych, media spo?eczno?ciowe i IoT wprowadzi?y dane pó?ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane.

Firmy musia?y znale?? sposoby na efektywne przetwarzanie i analizowanie tych zró?nicowanych typów danych, co stanowi?o kolejn? trudno?? dla tradycyjnych narz?dzi.

Z czasem, wraz ze wzrostem ilo?ci danych, wzros?a te? liczba informacji niepoprawnych, niespójnych lub niekompletnych, co sprawi?o, ?e analiza danych i zarz?dzanie danymi sta?o si? jeszcze wi?kszym wyzwaniem.

Wkrótce potem zacz??y pojawia? si? pytania dotycz?ce prywatno?ci danych i bezpieczeństwa informacji. Organizacje musia?y si? zmierzy? z konieczno?ci? bardziej przejrzystego informowania o tym, jakie dane zbieraj?, jak je chroni? i w jaki sposób je wykorzystuj?.

Integracja ró?nych typów danych, cz?sto w celu analizy, równie? stanowi?a problem. Du?e zbiory pó?ustrukturyzowanych danych wymaga?y przekszta?cenia w jednolity format.

Na przyk?ad, firma mog?a potrzebowa? po??czy? dane z relacyjnej bazy z danymi z social mediów. Proces ten jest czasoch?onny i technicznie skomplikowany.

Sztuczna inteligencja (AI) oraz uczenie maszynowe nieco u?atwi?y przetwarzanie big data, jednak same równie? przynios?y nowe wyzwania.

Dzi?ki zaawansowanym narz?dziom AI, takim jak przetwarzanie j?zyka naturalnego (NLP) i rozumienie j?zyka naturalnego (NLU), mo?liwe sta?o si? lepsze zarz?dzanie du?ymi zbiorami danych.

Narz?dzia big data

Praca z du?ymi zbiorami danych o zró?nicowanych typach informacji wymaga specjalistycznych narz?dzi i technik. Musz? one by? dostosowane do obs?ugi i przetwarzania ró?nych formatów danych oraz rozproszonych struktur.

Oto kilka popularnych narz?dzi do analizy danych, które mog? ci si? przyda?:

Azure Data Lake: Us?uga chmurowa Microsoftu, która upraszcza proces pobierania i przechowywania ogromnych ilo?ci danych.

Beam: Otwarty model programowania i zestaw API do przetwarzania danych wsadowych i strumieniowych w ró?nych systemach big data.

Cassandra: Otwarta, wysoce skalowalna, rozproszona baza danych NoSQL, idealna do obs?ugi ogromnych ilo?ci danych na wielu serwerach.

Databricks: Zunifikowana platforma analityczna, która ??czy in?ynieri? danych i nauk? o danych do przetwarzania i analizy du?ych zbiorów informacji.

Elasticsearch: Silnik wyszukiwania i analizy, umo?liwiaj?cy szybkie i skalowalne wyszukiwanie, indeksowanie oraz analiz? bardzo du?ych zbiorów danych.

Google Cloud: Zbiór narz?dzi i us?ug big data oferowanych przez Google Cloud, takich jak Google BigQuery i Google Cloud Dataflow.

Hadoop: Popularna otwarta platforma do przetwarzania i przechowywania du?ych zbiorów danych w ?rodowisku rozproszonym.

Hive: Otwarty magazyn danych i narz?dzie do zapytań w stylu SQL; dzia?a na Hadoop i u?atwia analiz? du?ych zbiorów danych.

Kafka: Otwarta, rozproszona platforma strumieniowa, umo?liwiaj?ca przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym i przesy?anie wiadomo?ci.

KNIME Big Data Extensions: Integruje moc Apache Hadoop i Apache Spark z KNIME Analytics Platform oraz KNIME Server.

MongoDB: Baza danych NoSQL zorientowana na dokumenty. Oferuje wysok? wydajno?? i skalowalno?? dla aplikacji big data.

Pig: Otwarty j?zyk skryptowy wysokiego poziomu i platforma wykonawcza do przetwarzania i analizy du?ych zbiorów danych.

Redshift: W pe?ni zarz?dzana us?uga hurtowni danych Amazona, skaluj?ca si? do petabajtowych rozmiarów.

Spark: Otwarty silnik przetwarzania danych, który oferuje szybkie i elastyczne mo?liwo?ci analizy oraz przetwarzania bardzo du?ych zbiorów danych.

Splunk: Platforma do wyszukiwania, analizy i wizualizacji danych generowanych przez maszyny, takich jak logi i zdarzenia.

Tableau: Pot??ne narz?dzie do wizualizacji danych, które pomaga u?ytkownikom odkrywa? i prezentowa? wnioski z du?ych zbiorów danych.

Talend: Otwarta platforma do integracji danych i narz?dzie ETL (Extract, Transform, Load), u?atwiaj?ce integracj? i przetwarzanie bardzo du?ych zbiorów danych.

Big data i AI

Big data odgrywa kluczow? rol? w rozwoju sztucznej inteligencji, w tym generatywnej AI. Do niedawna modele AI wymaga?y ogromnych ilo?ci danych treningowych, aby mog?y skutecznie wykrywa? wzorce i dokonywa? trafnych prognoz.

W przesz?o?ci cz?sto mówiono: ?Big data jest dla maszyn, ma?e dane s? dla ludzi”, aby podkre?li? ró?nic? mi?dzy big data a small data.

Jednak wraz z ewolucj? technologii AI i ML, potrzeba korzystania z ogromnych zbiorów danych do trenowania niektórych modeli AI i ML maleje. Jest to szczególnie wa?ne, gdy zarz?dzanie du?? ilo?ci? danych staje si? zbyt czasoch?onne i kosztowne.

W praktyce nie zawsze jest mo?liwe zebranie wystarczaj?cej ilo?ci danych dla ka?dej klasy lub koncepcji, z któr? model mo?e si? zetkn??.

W zwi?zku z tym, coraz cz??ciej stosuje si? podej?cie, w którym modele AI s? wst?pnie trenowane na du?ych zbiorach danych, a nast?pnie dopracowywane przy u?yciu mniejszych zestawów informacji.

Przej?cie od big data do small data w trenowaniu modeli AI i ML wspiera kilka kluczowych post?pów technologicznych. Nale?? do nich uczenie transferowe oraz rozwój modeli uczenia zero-shot, one-shot i few-shot.

Dzi?ki tym technologiom mo?liwe jest tworzenie skutecznych modeli AI, nawet gdy dost?pne dane s? ograniczone.