¿Qué es el big data? ¿Cómo entender el big data en la era del big data?
Bigdata se utiliza generalmente para describir la gran cantidad de datos no estructurados y semiestructurados creados por una empresa. Descargarlos a una base de datos relacional para su análisis consumirá demasiado tiempo y dinero. El análisis de big data a menudo se asocia con la computación en la nube porque el análisis en tiempo real de grandes conjuntos de datos requiere marcos como MapReduce para distribuir el trabajo a docenas, cientos o incluso miles de computadoras.
Características del big data
La cantidad de datos es grande, hay muchos tipos de datos, los requisitos en tiempo real son sólidos y el valor contenido en los datos es grande. Big data existe en todos los ámbitos de la vida, pero una gran cantidad de información y consulta es compleja y requiere búsqueda, procesamiento, análisis, inducción y resumen.
El impacto de la era del Big Data
Cada vez más gobiernos, empresas y otras instituciones están empezando a darse cuenta de que los datos se están convirtiendo en el activo más importante de la organización, y las capacidades de análisis de datos se están convirtiendo en el núcleo de la competitividad de la organización. Por ejemplo, el 22 de marzo de 2012, la administración Obama anunció que invertiría 200 millones de dólares para promover el desarrollo de industrias relacionadas con big data, elevando la "estrategia de big data" a la categoría de voluntad nacional. En 2012, las Naciones Unidas también publicaron el "Libro Blanco del Gobierno de Big Data", señalando que los big data son una oportunidad histórica para las Naciones Unidas y los gobiernos de todo el mundo. Ahora las personas pueden utilizar recursos de datos extremadamente ricos para realizar análisis en tiempo real sin precedentes de la economía social, ayudando al gobierno a responder mejor a las operaciones sociales y económicas.
La importancia y las perspectivas del big data
El big data es un tipo de datos enorme, dinámico y sostenible que se puede extraer utilizando nuevos sistemas, nuevas herramientas y nuevos modelos para obtener algo que contiene conocimiento y nuevo valor. En el pasado, al enfrentarnos a enormes cantidades de datos, es posible que hubiéramos quedado ciegos y, por lo tanto, incapaces de comprender la verdadera naturaleza de las cosas, por lo que sacábamos inferencias erróneas en el trabajo científico. Con el advenimiento de la era del big data, toda la verdad se presentará a todos.
El propósito del análisis de big data
El propósito principal del análisis de big data es la predicción. Sobre la base de datos masivos, podemos predecir cosas a través de diversas tecnologías y modelos matemáticos relacionados con la máquina. aprendizaje posible y tomar las medidas adecuadas. Predecir los precios de las acciones, predecir los precios de los billetes de avión, predecir la gripe, etc.
Si predecimos la posibilidad de que algo suceda, podemos guiar las cosas en la dirección esperada mediante una intervención adecuada. Por ejemplo, Amazon, como todas las empresas de comercio electrónico, recomendará productos basándose en el análisis de las preferencias de los usuarios y el poder adquisitivo, y guiará a los usuarios para que aumenten sus gastos. Los gigantes de Internet como Google también intentarán mostrar diferentes anuncios a diferentes usuarios a través de ellos; varios medios técnicos se denomina marketing de precisión para aumentar las tasas de clics (los ingresos de las empresas de juegos en línea también ajustarán rápidamente el diseño de los niveles de juego y los puntos de carga mediante el análisis de los datos del comportamiento de los jugadores en los proyectos operativos).