Language
Country/Area
No result found
Секрет трех против: почему объем, разнообразие и скорость больших данных так важны?
С развитием науки и технологий большие данные стали одной из самых актуальных тем сегодня. Большие данные — это не просто огромный набор данных, но и ключ к глубокому анализу и инновациям во всех сферах жизни. Так почему же три «V» больших данных так важны? Как эти факторы влияют на принятие корпоративных решений и инновации?
Большие данные в основном относятся к наборам данных, которые слишком велики или сложны для обработки с помощью традиционного программного обеспечения для обработки данных. Объем данных, их разнообразие и скорость являются важными показателями для оценки ценности данных.
Во-первых, емкость — одна из основных характеристик больших данных. По мере развития технологий объем данных, генерируемых каждый день, растет в геометрической прогрессии. Например, по прогнозам, объем данных в мире вырастет с 4,4 ЗБ (зеттабайт) в 2013 году до 44 ЗБ в 2020 году, а к 2025 году, как ожидается, достигнет 163 ЗБ. Это означает, что предприятиям и организациям необходимо найти эффективные способы хранения, организации и анализа этих огромных объемов данных. Будь то информационные технологии, здравоохранение, финансы или бизнес, чем больше объем данных, тем более глубокие выводы и прогнозы они могут предоставить.
«Качество и размер данных могут напрямую влиять на точность аналитических результатов».
Разнообразие, с другой стороны, описывает источники и форматы данных. Современные данные — это не только структурированные данные, такие как таблицы в базах данных, но и полуструктурированные данные (такие как JSON или XML), а также неструктурированные данные (такие как текст, изображения и видео). Такое разнообразие позволяет компаниям использовать различные источники данных, расширяя возможности анализа. Эффективная интеграция этих данных позволяет компаниям получить более полную картину и принимать более обоснованные бизнес-решения.
Скорость тесно связана с частотой генерации данных. В контексте больших данных требование к скорости уже не «я генерирую данные», а «я могу использовать эти данные мгновенно». Например, высокочастотная торговля в финансовой отрасли требует быстрого анализа больших объемов данных для того, чтобы воспользоваться мгновенными возможностями на рынке. С развитием технологий потребность в данных в режиме реального времени стала более острой, и предприятиям приходится сталкиваться с проблемой эффективной обработки и анализа этих данных.
«С наступлением эры больших данных спрос предприятий на данные показал беспрецедентно быстрый рост».
Однако, хотя ценность больших данных нельзя недооценивать, подлинность данных также является вопросом, который нельзя игнорировать. Точность и полнота данных напрямую влияют на результаты анализа и оказывают глубокое воздействие на принятие корпоративных решений. Без высококачественных данных, даже если их большой объем, компаниям будет сложно извлечь из них ценную информацию.
Поскольку люди все больше полагаются на данные для ведения бизнеса, компаниям также необходимо сосредоточиться на инвестициях в возможности управления и анализа данных. Согласно отчету, если отрасль здравоохранения США сможет эффективно и инновационно использовать большие данные, она сможет создавать более 300 миллиардов долларов прибыли в год. Это не только повышает эффективность работы, но и улучшает качество обслуживания. И наоборот, для компаний, которые не умеют управлять данными, хранение и обработка данных станут ненужным бременем.
Изучая будущее больших данных, компании должны задать себе вопрос: «Как мы можем использовать эти три V, чтобы преодолеть текущие узкие места и получить лидирующее конкурентное преимущество?»
