Ce înseamna Big Data?
In ultima vreme tot auzim termenul “Big Data”, un termen care pare explicit in sine dar, la o privire mai atenta, ne dam seama ca nu stim exact la ce se refera. In termeni simpli, “big data” se refera la o cantitate de date foarte mare, cu o anumita complexitate, imposibil de prelucrat prin metode traditionale.
Acest volum mare de date, atat structurate cat si nestructurate, poate fi folositor pentru o companie, o organizatie sau chiar un stat, dificultatea fiind ordonarea, structurarea si obtinerea de informatii relevante, care pot ajuta in luarea deciziilor.
Incercarea de a lucra cu astfel de date dateaza de ceva timp dar a capatat cu adevarat importanta in anii 2000, cand termenul a fost definit, de Doug Laney, prin trei caracteristici, numite si “cei trei V”:
- Volum. Organizatiile colecteaza date din mai multe surse (tranzactii, dispozitive difitale, echipamente, social media, etc) In trecut stocarea acestora reprezenta o problema, in ziua de azi atat suporturile de stocare fizice, cu capacitate din ce in ce mai mare si mai fiabile, cat si posibilitatea de stocare in cloud au rezolvat aceasta dificultate.
- Viteza. Acumularea datelor a ajuns la o viteza fara precedent, o data cu cresterea comunicarii, a folosirii internetului pe scara larga sau a dispozitivelor conectate la internet care acumuleaza si furnizeaza date (IoT, Internet Of Things). Acum este nevoie de tehnologii si echipamente care pot gestiona aceasta avalansa de date in (sau aproape in) timp real.
- Varietate (sau diversitate). Datele colectate vin intr-o diversitate de formate, unele pot fi numerice, date sc=tructurate in baze de date, altele pot fi date nestructurate sub forma de text, documente, emailuri, date in format video, audio, date financiare sau de tranzactionare.
Anumite interpretari mai adauga doua criterii la cele anterioare, ajungandu-se astfel la “cei 5 V”:
- Variabilitate. Fluxul datelor poate fi impredictibil sau poate avea o variabilitate semnificativa, astfel ca lucrul cu big data trebuie sa se adapteze, sa poata interpreta schimbarile de flux sau sa gestioneze acele momente de varf in acumularea datelor.
- Veridicitate. Acet criteriu este unul calitativ, tinand de calitatea datelor colectate, Datele pot proveni din surse diverse si este important sa poata i integrate, conectate, corelate, ierarhizate, dar in acelasi timp ele trebuie verificate si chiar “curatate” pentru a preveni acumularea de date incorecte sau inutile.
Importanta Big Data
Cand vorbim de importanta big data nu ne referim neaparat la cantiotatea de date acumulata ci la ce se poate face cu aceste date, in urma prelucrarii, structurarii si interpretarii lor. In general analiza big data se face pentru;
- a obtine un suport relevant in luarea anumitor decizii,
- a gasi oportunitati pentru reduceri de cost sau timp de productie,
- a identifica riscuri potentiale, a reduce pierderile,
- a fi de ajutor in planificarea anumitor evenimente, in functie de trenduri identificate,
- a dezvolta noi produse sau servicii.
In ziua de astazi o analiza si o interpretare corecta a big data poate insemna un avantaj competitiv important in multe domenii ale economiei, de la finante la asigurari, servicii bancare, sanatate sau retail.
Analiza big data a devenit esentiala pentru marile organizatii sau chiar guverne si si-a dovedit importanta in a genera indicii ce pot duce apoi la inovare, la adaptarea unor servicii la nevoile clientilor, persoane fizice sau companii, sau la identificarea de vulnerabilitati critice.
