Satura rādītājs:
Mūsdienās lieli dati saskaras ar lielu problēmu, un interesanti, ka tam nav nekā kopīga ar tehnoloģijām. Nē, tā ir sabiedrisko attiecību problēma, kurā lielie dati ir nedaudz līdzīgi Toma Krūza draņķīgajiem antīkās filmas par Oprah tematiku: Visi par to runāja, bet lielākajai daļai cilvēku nebija ne mazākās nojausmas, ko tas nozīmēja (un pārējiem droši vien bija vienalga). . Slavenībām neskaidra hipe var būt apsveicams džekpots. Tomēr, runājot par biznesu un tehnoloģijām, tādi burvju vārdi kā lielie dati ne vienmēr pārvar plaisu starp CTO, kurš vēlas ieviest lielos datus, un izpilddirektoru, kurš vēlas zināt, kāpēc .
Pilnīga lielo datu definīcija vēl var būt aktuāla diskusijās, bet par to neviens nestrīdas, jo lielie dati ar katru dienu kļūst arvien lielāki, korporatīvo datu apjoms gadu no gada eksplodē un sociālo mediju mijiedarbība sasniedz simtiem miljonu dienā. Tā kā visu veidu bizness kļūst aizvien digitālāks, tiek noteikts, ka tur esošo datu apjoms kļūst vēl lielāks. Tāpēc ir tik svarīgi saprast, cik lieli dati var palīdzēt. Apskatīsim, cik lieli dati varētu tikt definēti - un kāpēc šīs definīcijas neatzīšana kļūst arvien vērtīgāka jebkura lieluma uzņēmumiem. (Sekojiet tiešsaistes sarunai par lielajiem datiem, apskatot lielo datu ekspertus, kuriem jāseko Twitter).
Kas ir lielie dati?
Daži vienkārši sauc jebkuru situāciju ar “lielu” datu lielo datu daudzumu. Tas nav pareizi. Kaut arī liela daļa informācijas ir definīcijas daļa, tā ir nepilnīga. Cilvēki gadu desmitiem ilgi apstrādā lielu datu apjomu. Vai tas nozīmē, ka jūsu 10 GB datu bāze no 90. gadiem bija lieli dati, jo tajā laikā tā šķita daudz?
