Veliki podaci, besplatni softver i otvoreni izvor: dostupne aplikacije

Veliki podaci, besplatni softver i otvoreni izvor: dostupne aplikacije

Veliki podaci, besplatni softver i otvoreni izvor: dostupne aplikacije

Veliki podaci su tehnološki koncept koji se odnosi na upravljanje velikim količinama podataka, strukturirani i nestrukturirani, kojima se trenutno bave veliki poslovni, tehnološki, znanstveni, pa čak i vladin sektor.

Iako kad se govori o Veliki podaci, zapravo nije važna količina podataka, već ono što organizacije rade s podacima. Budući da ih Big Data, povezana tehnologija, može analizirati kako bi došla do ideja koje vode do boljeg donošenja odluka, kretanja i strategija. I u ovom aspektu, Slobodni softver (SL) i Open Source (CA) puno su pridonijeli ovoj tehnologiji, budući da su mnoge razvijene aplikacije implementirane u ovom razvojnom formatu.

Veliki podaci i besplatni softver: Uvod

Veliki podaci i besplatni softver

Za one koji su vješti u struci, to je već dobro poznato Slobodni softver, njegov razvojni model i njegova filozofija temelje se na stvaranju tehnologija, uglavnom softverskih proizvoda, koji se pak mogu slobodno koristiti, mijenjati i distribuirati. A taj je otvoreni izvor važan element u razvoju slobodnog softvera, budući da se usredotočuje na praktične prednosti ove razvojne dinamike više nego na etiku slobode proizvoda i građani.

Stoga, dok SL / CA doprinose sredstvima za obavljanje velikih podataka, Big Data ih neizravno nadopunjuje, ne samo u korist ubrzanog širenja tehnološkog razvoja, već i zbog slobode pristupa informacijama koje Big Data sa sobom donose.

Veliki podaci i besplatni softver: što su veliki podaci?

Koji su veliki podaci?

Concepto

Za jednog od velikana softverskog i tehnološkog razvoja, IBM, Veliki podaci su:

«... tehnologija koja je otvorila vrata novom pristupu razumijevanju i odlučivanju koji se koristi za opisivanje ogromnih količina podataka (strukturiranih, nestrukturiranih i polustrukturiranih) koje bi predugo trajale i bile bi vrlo skupe za učitavanje u relacijska baza podataka za analizu.

Cilj

Big Data, njegova tehnologija, rođena je s ciljem da pokrije čitav spektar moguće analize podataka, odnosno pokriti i ono što postoji i rješava se trenutnim i različitim tehnologijama, kao i ono što ne rješavaju postojeće tehnologije, kao npr. pohrana i upravljanje velikim količinama podataka koji imaju vrlo specifične karakteristike.

Datos

Podaci o ponudi obrađuju količine podataka koje su obično definirane sljedećim karakteristikama:

  • volumen: Veličina podataka iz više izvora.
  • brzina: Brzina kojom podaci iz više izvora stižu i njima se upravlja.
  • Raznolikost: Format analiziranih podataka iz više izvora.

To jest, količine podataka koje se obično sastoje od strukturiranih, polustrukturiranih i nestrukturiranih podataka, i njima se rukuje u ogromnim količinama koje se obično opisuju s prefiksima velike količine, kao što su: Tera, Peta ili Exa, između ostalog.

I to iz svih vrsta izvora, poput Interneta (Društvene mreže, digitalni mediji, web stranice i baze podataka), Oprema (Mobiteli, Multimedijski uređaji, Sustavi za pozicioniranje, Civilni i industrijski digitalni senzori, između ostalog) i Organizacije (Privatno i javno, komercijalno, državno i društveno).

Veliki podaci i besplatni softver: koncept, cilj, podaci, važnost, prednosti i prednosti

važnost

Zbog čega su Big Data tako korisne tehnologije za organizacije (Privatna i javna, komercijalna, vlada i zajednica), je činjenica da pruža dragocjene informacije koji mnogo puta služi kao točan i pouzdan odgovor na pitanja koja nisu ni postavljena za određene situacije ili probleme. Drugim riječima, njegova se korisnost često vidi na aspektima koji obično proizlaze iz istih prikupljenih i upravljanih informacija.

Obrada velike količine informacija olakšava oblikovanje ili testiranje obrađenih podataka na najprikladniji način. ili navodi, što njegov administrator smatra primjerenim. To omogućuje organizacijama koje koriste velike podatke da mogu prepoznati probleme na razumljiviji način.

Prikupljanje velikih količina podataka i njihova naknadna analiza radi traženja trendova unutar njih omogućavaju organizacijama da budu učinkovitiji i djelotvorniji, krećući se puno brže, glatko i pravodobno preko njih. Uz to, omogućuje im uklanjanje problematičnih područja prije nego što ih problemi pregaze, zbog čega će izgubiti beneficije, ugled ili podršku.

Prednost

Veliki podaci pomažu organizacijama da mnogo bolje upravljaju svojim podacima, što rezultira identificiranjem novih pozitivnih ili produktivnih prilika za njihove članove (klijente ili građane). A to zauzvrat dovodi do pametnijih i učinkovitijih radnji, uštede u satima / radu i novcu, što se često pretvara u sreću svih uključenih. Kada se koriste veliki podaci, aktivnost se obično dodaje na sljedeće načine:

  • Smanjenje troškova: U pohrani i upravljanju velikim količinama podataka.
  • Smanjenje vremena: Više učinkovitosti i djelotvornosti u donošenju odluka.
  • Novi proizvodi i usluge: Sposobnošću mjerenja i predviđanja potreba i problema korisnika (klijenata i / ili građana) povećava se njihovo zadovoljstvo.

prednosti

Dobro korišteni Big Data često je u stanju utvrditi temeljne uzroke kvarova, problema i nedostataka gotovo u stvarnom vremenu. Međutim, to treba uzeti u obzir Tehnologija Big Data sama po sebi nije panaceja. Dakle, navodeći još jednu veliku tehnologiju kao što je Oracle, može se dodati da:

„Identificiranje vrijednosti velikih podataka ne znači samo njihovo analiziranje (što je već sama po sebi prednost). To je čitav proces otkrivanja koji od analitičara, poslovnih korisnika i rukovoditelja zahtijeva postavljanje pravih pitanja, prepoznavanje obrazaca, donošenje utemeljenih odluka i predviđanje ponašanja.

Veliki podaci i besplatni softver: SL / CA aplikacije

SL / CA aplikacije za velike podatke

Među aplikacijama slobodnog softvera i otvorenog koda koje vrijedi spomenuti za istraživanje, testiranje i implementaciju su:

Povezano

  • Apache Hadoop: Platforma otvorenog koda koju čine Hadoop Distributed File System (HDFS), Hadoop MapReduce i Hadoop Common.
  • Avro: Apache projekt koji pruža usluge serializacije.
  • Kasandra: Distribuirana nerelacijska baza podataka temeljena na modelu pohrane podataka , razvijen u Javi.
  • čukva: Softver dizajniran za veliko prikupljanje i analizu dnevnika događaja.
  • Žlijeb: Softver čiji je glavni zadatak usmjeravanje podataka iz jednog izvora u neko drugo mjesto.
  • HBase: Stupasta baza podataka (baza podataka orijentirana na stupce) koja se izvodi na HDFS-u.
  • Košnica: Infrastruktura "Data Warehouse" koja olakšava upravljanje velikim količinama podataka pohranjenih u distribuiranom okruženju.
  • Jaql: Funkcionalni i deklarativni jezik koji omogućuje eksploataciju podataka u JSON formatu dizajniran za obradu velike količine informacija.
  • Lucen: Softver koji pruža knjižnice za indeksiranje i pretraživanje teksta.
  • oozie: Projekt otvorenog koda koji pojednostavljuje tijekove rada i koordinaciju između svakog procesa.
  • Svinja: Softver koji omogućava korisnicima Hadoopa da se više usredotoče na analizu svih skupova podataka i troše manje vremena na izgradnju MapReduce programa.
  • Čuvar zoo vrta: Centralizirana infrastruktura i usluge koje aplikacije mogu koristiti kako bi osigurale da su procesi u klasteru serializirani ili sinkronizirani.

samostalan

Ostali jednako poznati, ali koji nisu povezani s open source platformom Hadoop su:

  • Elastično pretraživanje: Stroj za pretraživanje i analizu temeljen na cijelom tekstu.
  • MongoDB: NoSQL baza podataka temeljena na modelu podataka dokumenta.
  • Kasandra: Apacheov projekt otvorenog koda dizajniran za administraciju baze podataka NoSQL.
  • CouchDB: Baza podataka NoSQL otvorenog koda zasnovana na zajedničkim standardima za jednostavnu dostupnost i internetsku kompatibilnost s raznolikošću.
  • Sunce: Tražilica otvorenog koda temeljena na Java biblioteci projekta Lucene.
    Ostali RDBMS alati: MySQL klaster i VoltDB.

Veliki podaci i besplatni softver: Zaključak

Zaključak

Naše sadašnje (i neposredno sljedeće) vrijeme uronjeno je ili utopljeno u velikoj i rastućoj masi podataka, koja ima puno toga reći u cjelini, nego li pojedinačno. Stoga će uporaba tehnologije Big Data u sadašnjosti i neposrednoj budućnosti pomoći društvu, cijelom čovječanstvu, da otkrije beskonačnost stvari (događaja ili izuma), kojima bi trebalo biti potrebno mnogo godina da otkriju sebe. , bez upotrebe ovoga.

kao Veliki podaci i njihovi alati pružaju dovoljnu brzinu analize brzo analizirajte dobiveni rezultat i preradite ga onoliko puta koliko je potrebno, u kratkom vremenu, kako biste pronašli pravu ili najbližu vrijednost do koje pokušavate doći. Ako vam je tema velikih podataka bila zanimljiva, možete je još malo proširiti čitajući ovo Izvješće BBVA.


Sadržaj članka pridržava se naših načela urednička etika. Da biste prijavili pogrešku, kliknite ovdje.

Budite prvi koji će komentirati

Ostavite svoj komentar

Vaša email adresa neće biti objavljen.

*

*

  1. Za podatke odgovoran: Miguel Ángel Gatón
  2. Svrha podataka: Kontrola neželjene pošte, upravljanje komentarima.
  3. Legitimacija: Vaš pristanak
  4. Komunikacija podataka: Podaci se neće dostavljati trećim stranama, osim po zakonskoj obvezi.
  5. Pohrana podataka: Baza podataka koju hostira Occentus Networks (EU)
  6. Prava: U bilo kojem trenutku možete ograničiti, oporaviti i izbrisati svoje podatke.