Fast überall auf der Welt wird zunehmend der Begriff Big Data verwendet – online und offline. ^{(Big Data)}Und es bezieht sich nicht nur auf Computer. Sie fällt unter den Sammelbegriff Informationstechnologie^{(Information Technology)} , die mittlerweile in fast alle anderen Technologien und Studienrichtungen und Unternehmen einfließt. Big Data ist keine große Sache. Der Hype darum ist eine ziemlich große Sache, um Sie zu verwirren. Dieser Artikel wirft einen Blick darauf, was Big Data ist . Es enthält auch ein Beispiel dafür, wie NetFlix seine Daten, oder besser gesagt Big Data , verwendet hat, um die Bedürfnisse seiner Kunden besser zu erfüllen.

Was ist Big Data

Die Daten, die auf den Servern Ihres Unternehmens lagen, waren bis gestern nur Daten – sortiert und abgelegt. Plötzlich wurde der Slang Big Data populär, und jetzt sind die Daten in Ihrem Unternehmen Big Data . Der Begriff umfasst alle Daten, die Ihr Unternehmen bisher gespeichert hat. Es enthält in Clouds gespeicherte Daten und sogar die URLs , die Sie mit einem Lesezeichen versehen haben. Möglicherweise hat Ihr Unternehmen nicht alle Daten digitalisiert. Möglicherweise haben Sie noch nicht alle Daten strukturiert. Aber alle digitalen, Papier-, strukturierten und nicht strukturierten Daten in Ihrem Unternehmen sind jetzt Big Data .

Kurz gesagt, alle Daten – ob kategorisiert oder nicht – die auf Ihren Servern vorhanden sind, werden gemeinsam als BIG DATA bezeichnet . All diese Daten können verwendet werden, um mit verschiedenen Analysearten unterschiedliche Ergebnisse zu erzielen. Es ist nicht erforderlich, dass alle Analysen alle Daten verwenden. Die verschiedenen Analysen verwenden verschiedene Teile der BIG DATA , um die erforderlichen Ergebnisse und Vorhersagen zu erzeugen.

Big Data sind im Wesentlichen die Daten, die Sie für Ergebnisse analysieren, die Sie für Vorhersagen und andere Zwecke verwenden können. Wenn Sie den Begriff Big Data verwenden , arbeitet Ihr Unternehmen oder Ihre Organisation plötzlich mit Informationstechnologie^{(Information)} auf höchstem Niveau, um verschiedene Arten von Ergebnissen abzuleiten, indem dieselben Daten verwendet werden, die Sie im Laufe der Jahre absichtlich oder unabsichtlich gespeichert haben.

Wie groß ist Big Data

Im Wesentlichen sind alle Daten zusammen Big Data , aber viele Forscher sind sich einig, dass Big Data – als solches – nicht mit normalen Tabellenkalkulationen und regulären Datenbankverwaltungstools manipuliert werden können. Sie benötigen spezielle Analysetools wie Hadoop (wir werden dies in einem separaten Beitrag untersuchen), damit alle Daten auf einmal analysiert werden können (kann Iterationen der Analyse beinhalten).

Im Gegensatz dazu würde ich, obwohl ich kein Experte auf diesem Gebiet bin, sagen, dass Daten in jeder Organisation – ob groß oder klein, organisiert oder unorganisiert – Big Data für diese Organisation sind und dass die Organisation ihre eigenen Tools zur Analyse auswählen kann Daten.^{(Contrary to the above, though I am not an expert on the subject, I would say that data with any organization – big or small, organized or unorganized – is Big Data for that organization and that the organization may choose its own tools to analyze the data.)}

Normalerweise wurden zur Analyse von Daten unterschiedliche Datensätze basierend auf einem oder mehreren gemeinsamen Feldern erstellt, damit die Analyse einfach wird. Im Fall von Big Data ist es nicht erforderlich, Teilmengen für die Analyse zu erstellen. Wir haben jetzt Tools, die Daten unabhängig von ihrer Größe analysieren können. Wahrscheinlich kategorisieren diese Tools selbst die Daten, noch während sie sie analysieren.

Ich finde es wichtig, zwei Sätze aus dem Buch „Big Data“ von Jimmy Guterman zu erwähnen :

“Big Data: when the size and performance requirements for data management become significant design and decision factors for implementing a data management and analysis system.”

-Und-

“For some organizations, facing hundreds of gigabytes of data for the first time may trigger a need to reconsider data management options. For others, it may take tens or hundreds of terabytes before data size becomes a significant consideration.”

Sie sehen also, dass sowohl Volumen als auch Analyse ein wichtiger Bestandteil von Big Data sind .

Lesen Sie^(Read) : Was ist Data Mining?^{(What is Data Mining?)}

Big-Data-Konzepte

Dies ist ein weiterer Punkt, wo die meisten Menschen nicht einverstanden sind. Einige Experten sagen, dass die Big-Data-Konzepte^{(Big Data Concepts)} aus drei Vs bestehen:

1. Volumen
2. Geschwindigkeit
3. Vielfalt

Einige andere fügen dem Konzept ein paar weitere V's hinzu:

1. Visualisierung
2. Wahrhaftigkeit (Zuverlässigkeit)
3. Variabilität u
4. Wert

Ich werde Konzepte von Big Data in einem separaten Artikel behandeln, da dieser Beitrag bereits groß wird. Meiner Meinung nach reichen die ersten drei Vs aus, um den Begriff Big Data zu erklären .

Beispiel Big Data – Wie NetFlix^{(Big Data Example – How NetFlix)} damit seine Probleme behebt

Gegen 2008 gab es bei NetFlix einen Ausfall, aufgrund dessen viele Kunden im Dunkeln gelassen wurden. Während einige noch auf die Streaming-Dienste zugreifen konnten, konnten die meisten dies nicht. Einigen Kunden gelang es, ihre gemieteten DVDs zu bekommen, während andere daran scheiterten. Ein Blogbeitrag im Wall Street Journal besagt, dass Netflix gerade mit dem On-Demand-Streaming begonnen hat.

Der Ausfall veranlasste das Management, über mögliche zukünftige Probleme nachzudenken, und daher; es kam zu Big Data . Es analysierte Bereiche mit hohem Datenverkehr, anfällige Punkte und den Netzwerkdurchsatz usw. unter Verwendung dieser Daten und arbeitete daran, die Ausfallzeit zu verringern, wenn ein zukünftiges Problem auftritt, wenn es global wird. Hier ist der Link^{(the link)} zum Wall Street Journal Blog , wenn Sie sich die Beispiele von ^{(Wall Street Journal Blog)}Big Data ansehen möchten .

Das Obige fasst zusammen, was Big Data in der Sprache eines Laien ist. Man kann es eine sehr grundlegende Einführung nennen. Ich^(Concepts) plane, ein paar weitere Artikel über damit verbundene ^(Analysis)Faktoren zu^{(uses of Big Data)} schreiben ,^(Tools) wie z mit uns.

Lesen Sie weiter^{(Read next)} : Was ist Web Scraping ?

What is Big Data - A Simple Explanation with Example

The term Big Data is being increasingly used almost everywhere on the planet – online and offline. And it is not related to computers only. It comes under a blanket term called Information Technology, which is now part of almost all other technologies and fields of studies and businesses. Big Data is not a big deal. The hype surrounding it is a sure pretty big deal to confuse you. This article takes a look at what is Big Data. It also contains an example of how NetFlix used its data, or rather, Big Data, to better serve its clients’ needs.

What is Big Data

The data lying in the servers of your company was just data until yesterday – sorted and filed. Suddenly, the slang Big Data got popular, and now the data in your company is Big Data. The term covers each and every piece of data your organization has stored until now. It includes data stored in clouds and even the URLs that you bookmarked. Your company might not have digitized all the data. You may not have structured all the data already. But then, all the digital, papers, structured and non-structured data with your company is now Big Data.

In short, all the data – whether or not categorized – present in your servers are collectively called BIG DATA. All this data can be used to get different results using different types of analysis. It is not necessary that all analyses use all the data. The different analysis uses different parts of the BIG DATA to produce the results and predictions necessary.

Big Data is essentially the data that you analyze for results that you can use for predictions and other uses. When using the term Big Data, suddenly your company or organization is working with top-level Information technology to deduce different types of results using the same data that you stored intentionally or unintentionally over the years.

How big is Big Data

Essentially, all the data combined is Big Data, but many researchers agree that Big Data – as such – cannot be manipulated using normal spreadsheets and regular tools of database management. They need special analysis tools like Hadoop (we’ll study this in a separate post) so that all the data can be analyzed at one go (may include iterations of analysis).

Contrary to the above, though I am not an expert on the subject, I would say that data with any organization – big or small, organized or unorganized – is Big Data for that organization and that the organization may choose its own tools to analyze the data.

Normally, for analyzing data, people used to create different data sets based on one or more common fields so that analysis becomes easy. In the case of Big Data, there is no need to create subsets for analyzing it. We now have tools that can analyze data irrespective of how huge it is. Probably, these tools themselves categorize the data even as they are analyzing it.

I find it important to mention two sentences from the book “Big Data” by Jimmy Guterman:

“Big Data: when the size and performance requirements for data management become significant design and decision factors for implementing a data management and analysis system.”

-And-

“For some organizations, facing hundreds of gigabytes of data for the first time may trigger a need to reconsider data management options. For others, it may take tens or hundreds of terabytes before data size becomes a significant consideration.”

So you see that both volume and analysis are an important part of Big Data.

Read: What is Data Mining?

Big Data Concepts

This is another point where most people don’t agree. Some experts say that the Big Data Concepts are three V’s:

1. Volume
2. Velocity
3. Variety

Some others add few more V’s to the concept:

1. Visualization
2. Veracity (Reliability)
3. Variability and
4. Value

I will cover concepts of Big Data in a separate article as this post is already getting big. In my opinion, the first three V’s are enough to explain the concept of Big Data.

Big Data Example – How NetFlix used it to fix its problems

Towards 2008, there was an outage at NetFlix due to which many customers were left in the dark. While some could still access the streaming services, most of them could not. Some customers managed to get their rented DVDs whereas others failed. A blog post on the Wall Street Journal says Netflix had just started on-demand streaming.

The outage made the management think about the possible future problems and hence; it turned to Big Data. It analyzed high traffic areas, susceptible points, and network throughput, etc. using that data and worked on it to lower the downtime if a future problem arises as it went global. Here is the link to the Wall Street Journal Blog, if you wish to check out the examples of Big Data.

The above summarizes what is Big Data in a layman’s language. You can call it a very basic introduction. I plan to write a few more articles on associated factors such as – Concepts, Analysis, Tools, and uses of Big Data, Big Data 3 V’s, etc. Meanwhile, if you would like to add anything to the above, please comment and share with us.

Read next: What is Web Scraping?

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