Was ist Big Data?

Das Wort Big Data ist in den letzten Jahren in unserem Leben aufgetaucht. Es ist relativ neu in unseren Köpfen. Aber es lässt sich bis in die sechziger und siebziger Jahre zurückverfolgen. Damals hatten die Daten der Welt gerade damit begonnen, das erste Rechenzentrum und die erste relationale Datenbank aufzubauen.

Zu Beginn des 21. Jahrhunderts begannen die Menschen zu erkennen, dass Nutzer viele Daten über Facebook, YouTube und andere Online-Dienste generierten. Im selben Jahr wurde Hadoop (ein Open-Source-Framework speziell für die Speicherung und Analyse großer Datensätze) entwickelt. NoSQL ist ebenfalls populär geworden.

Die Entwicklung von Open-Source-Frameworks wie Hadoop (und neuerdings Spark) ist entscheidend für das Wachstum von Big Data. Denn sie machen Big Data einfacher nutzbar und kostengünstiger zu speichern. In den Jahren seither ist die Menge an großen Datenmengen sprunghaft angestiegen. Benutzer generieren immer noch eine große Menge an Daten.

Mit dem Aufkommen des Internets der Dinge (IoT) können immer mehr Geräte mit dem Internet verbunden werden. Um Daten über Kundennutzungsmuster und Produktleistung zu sammeln. Das Aufkommen des maschinellen Lernens hat mehr Daten produziert.

Obwohl der Entwicklungspfad von Big Data scheinbar beendet ist, hat seine wirkliche Nutzung gerade erst begonnen. Cloud Computing erweitert die Möglichkeiten von Big Data weiter. Die Cloud bietet echte Flexibilität und Skalierbarkeit. Hier können Entwickler einfach einen temporären Cluster starten, um eine Teilmenge von Daten zu testen. All dies bietet großen Komfort für unser tägliches Leben.

Big Data hat neue Technologien zur Datenspeicherung entwickelt. Aber die Datenmenge wird sich in etwa zwei Jahren verdoppeln. Länder und Unternehmen versuchen, mit den Daten Schritt zu halten. Und um effektive Möglichkeiten zur Speicherung der Daten zu finden.

Aber es reicht nicht, nur Daten zu speichern. Für die Nutzung müssen wertvolle Daten gefunden werden. Saubere Daten, kundenbezogene Daten und Daten, die sinnvoll analysiert werden, erfordern viel Arbeit. Datenwissenschaftler müssen 50 bis 80 % ihrer Zeit damit verbringen, Daten zu sortieren und aufzubereiten. Dann können sie sie wirklich gebrauchen. Zeitaufwand ist ein großer Verlust.

Big Data muss gespeichert werden. Unsere aktuelle Speicherlösung kann sich auf der Cloud-Festplatte, lokal oder auf beiden befinden. Wir speichern Daten in jeder Form, die wir benötigen. Und bringen Sie die erforderlichen Verarbeitungsanforderungen und erforderlichen Verarbeitungs-Engines nach Bedarf in diese Datensätze ein. Cloud wird nach und nach populär. Es unterstützt unsere aktuellen Computeranforderungen. Und es ermöglicht uns, Ressourcen nach Bedarf zu starten.

Big Data deckte damals fast alle Aspekte menschlicher Aktivitäten ab. Von der einfachen Aufzeichnung von Ereignissen über Forschung, Design, Produktion und Service. Um den Endverbrauchern dann die Informationen über den Klassenbetrieb, Cloud-Computing und ubiquitäre Netzwerkanbindung usw. zu zeigen. Aktuelle Technologien bieten eine automatisierte Plattform für Datenerfassungs-, Speicherungs- und Visualisierungsprozesse.