Lielie dati, bezmaksas programmatūra un atvērtais kods: pieejamās lietojumprogrammas

Big Data ir tehnoloģiska koncepcija, kas ir saistīta ar liela apjoma datu pārvaldību, strukturēti un nestrukturēti, kurus pašlaik pārvalda lielais biznesa, tehnoloģiskais, zinātnes un pat valdības sektors.

Lai gan runājot par Lielie dati, patiesībā svarīgs nav datu daudzums, bet gan tas, ko organizācijas dara ar datiem. Tā kā Big Data, ar to saistītā tehnoloģija, var tos analizēt, lai iegūtu idejas, kas veicina labāku lēmumu pieņemšanu, kustības un stratēģijas. Un šajā aspektā Brīva programmatūra (SL) un atvērtais avots (CA) ir daudz ieguldījuši šajā tehnoloģijā, jo daudzas izstrādātas lietojumprogrammas ir ieviestas šajā izstrādes formātā.

Lielie dati un bezmaksas programmatūra

Mākslas speciālistiem tas jau ir labi zināms Brīvās programmatūras, tās attīstības modeļa, filozofijas pamatā ir tehnoloģiju, galvenokārt programmatūras produktu, radīšana, kurus savukārt var brīvi izmantot, modificēt un izplatīt. Atvērtais kods ir svarīgs elements bezmaksas programmatūras izstrādē, jo tas vairāk koncentrējas uz šīs dinamiskās attīstības praktiskajām priekšrocībām, nevis uz produktu brīvības ētiku. pilsoņiem.

Tāpēc, kamēr SL / CA palīdz, izmantojot līdzekļus, lai veiktu lielos datus, Big Data tos papildina netieši, ne tikai lai paātrinātu tehnoloģiju attīstības paplašināšanos, bet arī lai brīvi piekļūtu informācijai, ko Big Data nes sev līdzi.

Kādi ir lielie dati?

CONCEPTO

Vienam no programmatūras un tehnoloģiju attīstības izcilākajiem IBM, Lielie dati ir:

«... tehnoloģija, kas ir atvērusi durvis jaunai izpratnes un lēmumu pieņemšanas pieejai, kuru izmanto, lai aprakstītu milzīgu datu apjomu (strukturētu, nestrukturētu un daļēji strukturētu), kuru ieņemšana aizņemtu pārāk ilgu laiku un būtu ļoti dārga relāciju datu bāze analīzei.

Mērķis

Big Data, tā tehnoloģija, ir dzimusi ar mērķi aptvert visu iespējamo datu analīzes spektru, tas ir, aptvert gan to, kas pastāv un ir atrisināts ar pašreizējām, gan ar dažādām tehnoloģijām, kā arī to, ko neatrisina esošās tehnoloģijas, piemēram, liela apjoma datu glabāšana un pārvaldība kuriem ir ļoti specifiskas īpašības.

Dati

Cenu dati apstrādā datu apjomus, kurus parasti nosaka šādi raksturlielumi:

• Apjoms: Datu lielums no vairākiem avotiem.
• Ātrums: Ātrums, ar kādu tiek saņemti un pārvaldīti dati no vairākiem avotiem.
• Šķirne: Analizēto datu formāts no vairākiem avotiem.

Tas ir, datu apjomi, kurus parasti veido strukturēti, daļēji strukturēti un nestrukturēti dati, un tos var apstrādāt milzīgos daudzumos, kurus parasti apraksta ar lielu daudzumu prefiksiem, piemēram: Tera, Peta vai Exa.

Un no visdažādākajiem avotiem, piemēram, interneta (Sociālie tīkli, digitālie mediji, vietnes un datu bāzes), Iekārta (Mobilie tālruņi, Multimediju atskaņotāji, Pozicionēšanas sistēmas, Cita starpā civilie un rūpnieciskie digitālie sensori) un Organizācijas (Privāts un publisks, komerciāls, valdības un kopienas).

Nozīme

Kas padara Big Data par tik noderīgu tehnoloģiju organizācijām (Privātais un publiskais, komerciālais, valdības un kopienas), ir fakts, ka tā sniedz vērtīgu informāciju tas daudzas reizes kalpo kā precīza un uzticama atbilde uz jautājumiem, kas pat nebija uzdoti noteiktām situācijām vai problēmām. Tas ir, tā lietderība bieži tiek novērota aspektos, kas parasti rodas no tās pašas apkopotās un pārvaldītās informācijas.

Apstrādājot lielu informācijas apjomu, apstrādātos datus ir vieglāk veidot vai pārbaudīt vispiemērotākajā veidā. vai precizē, ko tā administrators uzskata par piemērotu. Tas ļauj organizācijām, kuras izmanto lielos datus, saprast problēmas saprotamāk.

Liela apjoma datu vākšana un turpmākā analīze, lai meklētu tendences tajos, ļauj organizācijām būt efektīvākām, pārvietojoties daudz ātrāk, vienmērīgāk un savlaicīgi pāri tiem. Turklāt tas ļauj viņiem novērst problemātiskās vietas, pirms problēmas tās pārņem, liekot zaudēt priekšrocības, reputāciju vai atbalstu.

Priekšrocība

Lielie dati palīdz organizācijām daudz labāk pārvaldīt savus datus, kā rezultātā tiek noteiktas jaunas pozitīvas vai produktīvas iespējas saviem biedriem (klientiem vai pilsoņiem). Tas savukārt noved pie gudrākām un efektīvākām darbībām, stundu / darba un naudas ietaupījumiem, kas bieži vien nozīmē laimi visiem iesaistītajiem. Izmantojot lielos datus, vērtība parasti tiek pievienota šādām darbībām:

• Izmaksu samazināšana: Liela apjoma datu glabāšanā un pārvaldībā.
• Laika samazināšana: Lielāka efektivitāte un lietderība lēmumu pieņemšanā.
• Jauni produkti un pakalpojumi: Spējot izmērīt un paredzēt lietotāju (klientu un / vai iedzīvotāju) vajadzības un problēmas, viņu apmierinātība tiek palielināta.

priekšrocības

Labi izmantoti lielie dati bieži vien gandrīz reālā laikā spēj noteikt neveiksmju, problēmu un defektu cēloņus. Tomēr tas ir jāņem vērā Big Data tehnoloģija pati par sevi nav panaceja. Tātad, atsaucoties uz vēl vienu lielisku tehnoloģiju, piemēram, Oracle var piebilst, ka:

«Lielo datu vērtības noteikšana nenozīmē tikai to analizēšanu (kas jau pats par sevi ir priekšrocība). Tas ir viss atklāšanas process, kas prasa, lai analītiķi, biznesa lietotāji un vadītāji uzdotu pareizos jautājumus, noteiktu modeļus, pieņemtu pamatotus lēmumus un paredzētu uzvedību. "

SL / CA lielo datu lietojumprogrammas

Starp bezmaksas programmatūras un atvērtā pirmkoda lietojumprogrammām, kuras ir vērts pieminēt pētniecībai, testēšanai un ieviešanai, ir:

Saistīts

• Apache Hadoop: Atvērtā koda platforma, kas sastāv no Hadoop Distributed File System (HDFS), Hadoop MapReduce un Hadoop Common.
• Avro: Apache projekts, kas nodrošina serializācijas pakalpojumus.
• Kasandra: Izplatīta ar relāciju nesaistīta datu bāze, kuras pamatā ir , kas izstrādāta Java valodā.
• Čukva: Programmatūra, kas paredzēta liela mēroga notikumu žurnālu apkopošanai un analīzei.
• Plūsma: Programmatūra, kuras galvenais uzdevums ir datu novirzīšana no viena avota uz citu vietu.
• HBase: Kolonnu datu bāze (uz kolonnām orientēta datu bāze), kas darbojas HDFS.
• Strops: "Datu noliktavas" infrastruktūra, kas atvieglo liela apjoma datu, kas tiek glabāti izplatītā vidē, administrēšanu.
• Jaql: Funkcionāla un deklaratīva valoda, kas ļauj izmantot datus JSON formātā, kas paredzēts lielu informācijas apjomu apstrādei.
• Lucene: Programmatūra, kas nodrošina bibliotēkas teksta indeksēšanai un meklēšanai.
• oozie: Atvērtā koda projekts, kas vienkāršo darbplūsmas un koordināciju starp katru procesu.
• Cūka: Programmatūra, kas ļauj Hadoop lietotājiem vairāk koncentrēties uz visu datu kopu analīzi un tērēt mazāk laika MapReduce programmu veidošanai.
• Zoodārza apsaimniekotājs: Centralizēta infrastruktūra un pakalpojumi, kurus lietojumprogrammas var izmantot, lai nodrošinātu, ka visā klasterī notiekošie procesi tiek sērijveidoti vai sinhronizēti.

Neatkarīgi

Citi vienlīdz labi zināmi, bet nav saistīti ar atvērtā pirmkoda platformu Hadoop ir:

• Elastīgā meklēšana: Pilna teksta meklēšanas un analīzes dzinējs.
• MongoDB: NoSQL datu bāze, kuras pamatā ir dokumenta datu modelis.
• Kasandra: Apache atvērtā koda projekts, kas paredzēts NoSQL datu bāzes administrēšanai.
• Dīvāns: Atvērtā koda NoSQL datu bāze, kuras pamatā ir kopīgi standarti, lai nodrošinātu ērtu pieejamību un tīmekļa saderību ar dažādiem.
• Saule: Atvērtā koda meklētājprogramma, kuras pamatā ir Lucene projekta Java bibliotēka.
  Citi RDBMS rīki: MySQL kopa un VoltDB.

Secinājums

Mūsu pašreizējais (un tūlītējais) laiks ir iegremdēts vai noslīcināts lielā un augošā datu masā, kurai kopumā ir daudz ko teikt, nekā atsevišķi. Tāpēc Big Data tehnoloģiju izmantošana tagadnē un tuvākajā nākotnē palīdzēs sabiedrībai, visai cilvēcei atklāt tādu lietu (notikumu vai izgudrojumu) bezgalību, kuru atklāšana varēja aizņemt daudzus gadus. , neizmantojot šo.

Kopš tā laika Lielie dati un to rīki nodrošina pietiekamu analīzes ātrumu ātri analizējiet iegūto rezultātu un pārstrādājiet to tik reižu, cik nepieciešams, īsā laikā, lai atrastu patieso vai tuvāko vērtību, kurai mēģināt sasniegt. Ja Big Data tēma jums ir bijusi interesanta, lasiet šo ziņojumu tālāk, tēmu varat nedaudz paplašināt BBVA.