Skilgreining:
Stór gögn vísa til mjög stórra og flókinna gagna sem ekki er hægt að vinna úr, geymsl eða greind á áhrifaríkan hátt með hefðbundnum gagnavinnsluaðferðum. Þessir gögn eru einkennd af magni sínu, hraði og fjölbreytni, krafandi háþróaðar tækni og greiningaraðferðir til að draga fram gildi og merkingarfullar innsýn
Aðalhugmyndin
Markmið Big Data er að breyta stórum magn af óunnum gögnum í gagnlegar upplýsingar sem hægt er að nota til að taka betur upplýstar ákvarðanir, að greina mynstur og strauma, og að skapa nýjar viðskiptatækifæri
Aðal einkenni (Fimm “V” Big Data)
1. Rúm
– Mikill magnitud gagna sem er búin til og safnað
2. Hraði
– Hraði sem gögnin eru búin til og unnin
3. Tegund
– Fjölbreytni tegunda og gagnaheimilda
4. Réttmæti
– Áreiðanleiki og nákvæmni gagna
5. Gildi
– Hæfni til að draga fram gagnlegar innsýn úr gögnum
Stofnar Big Data
1. Félagsmiðlar
– Færslur, athugasemdir, líkar við, deilingar
2. Tengingar á netinu (IoT)
– Gagnasöfnun frá skynjurum og tengdum tækjum
3. Viðskipti
– Sölu skráningar, kaup, greiðslur
4. Vísindalegar gögn
– Niðurstöður tilrauna, veðurathuganir
5. Kerfiskar
– Skýrslur um starfsemi í upplýsingatækni kerfum
Tækni og verkfæri
1. Hadoop
– Opinn kóða rammi fyrir dreifða vinnslu
2. Apache Spark
– Minni vinnsluvél fyrir gagnaúrvinnslu
3. NoSQL gagnagrunnar
– Ótunotandi gagnagrunna fyrir óskipulögð gögn
4. Vélrænn nám
– Algríthmar fyrir spágreiningu og mynniþekkingu
5. Gögnasýning
– Tól til að sýna gögn á sjónrænan og skiljanlegan hátt
Notkun Big Data
1. Markaðsgreining
– Skilning á neytendahegðun og markaðsstrauma
2. Aðgerða hámarkun
– Bættri ferlar og rekstrarhagkvæmni
3. Svindlarauki
– Greining á grunsamlegum mynstrum í fjármálatransaksjónum
4. Sérfræðileg heilsugæsla
– Gagnagreining á genómískum gögnum og læknisfræðilegum sögnum fyrir sérsniðnar meðferðir
5. Snjallborgir
– Umferðarstjórn, orku og borgarauðlindir
Kostir:
1. Gagnard ákvörðun byggð á gögnum
– Meiri upplýstar og nákvæmar ákvarðanir
2. Vöru- og þjónustu nýsköpun
– Þróun tilboða sem eru betur samræmd þörfum markaðarins
3. Rekstrarhagkvæmni:
– Ferliing á ferlum og lækkun kostnaðar
4. Spá spárgá
– Fyrirbygging breytinga á markaði og hegðun neytenda
5. Persónugerð
– Sérfræðilegar og sérsniðnar tilboð fyrir viðskiptavini
Áskoranir og hugleiðingar:
1. Privatliv og öryggi
– Verndun viðkvæmra gagna og samræmi við reglugerðir
2. Gæði gagna
– Trygging á nákvæmni og áreiðanleika safnaðra gagna
3. Tæknilega flókið:
– Þörf fyrir innviði og sérhæfða hæfileika
4. Gagnasamþætting
– Gagnasamband frá mismunandi uppsprettum og sniðum
5. Túlkun niðurstaðna
– Þörf á sérfræðiþekkingu til að túlka greiningarnar rétt
Bestu starfsvenjur:
1. Skilgreina skýra markmið
– Setja sértækar markmið fyrir Big Data frumkvæði
2. Tryggja gæði gagna
– Innleiða ferla fyrir hreinsun og staðfestingu gagna
3. Að fjárfesta í öryggi
– Að taka upp öflugar öryggis- og persónuverndaraðgerðir
4. Auka Gagnamenningu
– Auka læsi í gögnum um alla stofnunina
5. Byrja með tilraunaverkefnum
– Byrjaðu með minni verkefni til að staðfesta gildi og öðlast reynslu
Framtíðarstraumar
1. Jaðarreikningur
– Gagnavinnsla nær upprunanum
2. IA og háþróaður vélnám
– Flóknari og sjálfvirkari greiningar
3. Blockchain fyrir Big Data
– Meiri öryggi og gegnsæi í deilingu gagna
4. Lýðræðisvæðing stórgagna
– Aðgengilegri verkfæri fyrir gögnagreiningu
5. Siðfræði og Stjórnun Gagna
– Vaxandi áhersla á siðferðilegt og ábyrgt notkun gagna
Stórgögn hafa umbreytt því hvernig stofnanir og einstaklingar skilja og eiga samskipti við heiminn í kringum sig. Með því að veita djúp innsýn og spágetu, Stórgögn hafa orðið að mikilvægum eignum í næstum öllum atvinnugreinum efnahagslífsins. Þegar magn gagna sem myndast heldur áfram að vaxa hratt, mikilvægi Big Data og tengdra tækni mun aðeins aukast, mótu framtíð ákvarðanatöku og nýsköpunar á heimsvísu