Veliki podatki, brezplačna programska oprema in odprta koda: Razpoložljive aplikacije

Veliki podatki so tehnološki koncept, ki je povezan z upravljanjem velikih količin podatkov, strukturirani in nestrukturirani, s katerimi se trenutno ukvarjajo velika podjetja, tehnološki, znanstveni in celo državni sektor.

Čeprav ko govorimo o Big Data, v resnici ni pomembna količina podatkov, ampak to, kaj organizacije storijo s podatki. Ker jih Big Data, z njimi povezana tehnologija, lahko analizira, da pridobi ideje, ki vodijo do boljšega odločanja, gibanj in strategij. In v tem pogledu Prosta programska oprema (SL) in odprta koda (CA) sta veliko prispevala k tej tehnologiji, saj je bilo v tej razvojni obliki implementiranih veliko razvitih aplikacij.

Veliki podatki in brezplačna programska oprema

Za strokovnjake s področja tehnike je to že dobro znano Prosta programska oprema, njen razvojni model in njena filozofija temelji na ustvarjanju tehnologij, predvsem programskih izdelkov, ki jih je nato mogoče prosto uporabljati, spreminjati in distribuirati. In ta odprtokodna koda je pomemben element pri razvoju proste programske opreme, saj se bolj kot na etiko svobode izdelkov in državljanov osredotoča na praktične prednosti te razvojne dinamike.

Torej, medtem ko SL / CA prispeva s sredstvi za izvajanje velikih podatkov, Big Data jih posredno dopolnjuje, ne samo v korist pospešene širitve tehnološkega razvoja, temveč tudi zaradi svobode dostopa do informacij, ki jih Big Data prinašajo s seboj.

Kaj so veliki podatki?

CONCEPTO

Za enega največjih programov in tehnološkega razvoja, IBM, Big Data je:

«... tehnologija, ki je odprla vrata novemu pristopu k razumevanju in odločanju, ki se uporablja za opisovanje ogromnih količin podatkov (strukturiranih, nestrukturiranih in polstrukturiranih), ki bi trajale preveč časa in bi bile zelo drage naloži v relacijsko bazo podatkov za analizo.

Cilj

Big Data, njegova tehnologija, se je rodila z namenom, da zajame celoten spekter analize podatkov, torej zajeti tako tisto, kar obstaja in se rešuje s sedanjimi in drugačnimi tehnologijami, kot tudi tisto, česar obstoječe tehnologije ne rešujejo, kot je npr. shranjevanje in upravljanje velikih količin podatkov ki imajo zelo posebne značilnosti.

Podatki

Podatki o ponudbah obravnavajo količine podatkov, ki so običajno opredeljene z naslednjimi značilnostmi:

• Obseg: Velikost podatkov iz več virov.
• Hitrost: Hitrost, s katero prihajajo in se upravljajo podatki iz več virov.
• Raznolikost: Oblika analiziranih podatkov iz več virov.

Mislim, količine podatkov, ki so običajno sestavljene iz strukturiranih, polstrukturiranih in nestrukturiranih podatkov, in ravnati z njimi v ogromnih količinah, ki so običajno opisane s predponami velike količine, kot so: Tera, Peta ali Exa, med drugim.

In iz vseh vrst virov, kot je internet (Socialna omrežja, digitalni mediji, spletne strani in baze podatkov), Oprema (Med drugim mobilni telefoni, multimedijski predvajalniki, sistemi za določanje položaja, civilni in industrijski digitalni senzorji) in Organizacije (Zasebni in javni, komercialni, vladni in skupnostni).

Pomen

Zakaj so Big Data tako koristne tehnologije za organizacije (Zasebni in javni, komercialni, vladni in skupnostni), je dejstvo, da ponuja dragocene informacije ki pogosto služi kot natančen in zanesljiv odgovor na vprašanja, ki sploh niso bila postavljena za določene situacije ali težave. To pomeni, da se njegova uporabnost pogosto vidi na vidikih, ki običajno izhajajo iz istih zbranih in upravljanih informacij.

Obdelava velike količine informacij olajša oblikovanje ali preizkušanje obdelanih podatkov na najprimernejši način. ali določi, kar se zdi skrbniku primerno. To omogoča organizacijam, ki uporabljajo velike podatke, da težave prepoznajo na bolj razumljiv način.

Zbiranje velike količine podatkov in njihova nadaljnja analiza za iskanje trendov v njih omogočata organizacijam, da so bolj uspešne in uspešne, tako da se nad njimi premikajo veliko hitreje, gladko in pravočasno. Poleg tega jim omogoča, da odpravijo težavna področja, preden jih težave prevzamejo, zaradi česar izgubijo ugodnosti, ugled ali podporo.

Prednost

Veliki podatki pomagajo organizacijam, da veliko bolje upravljajo s svojimi podatki, kar ima za posledico prepoznavanje novih pozitivnih ali produktivnih priložnosti za njihove člane (stranke ali državljane). To pa vodi do pametnejših in učinkovitejših ukrepov, prihrankov pri urah / delu in denarju, kar pogosto pomeni srečo za vse vpletene. Ko se uporabljajo veliki podatki, se dejavnostim, ki se izvajajo, običajno doda vrednost na naslednje načine:

• Zmanjšanje cene: Pri shranjevanju in upravljanju velike količine podatkov.
• Časovno zmanjšanje: Več učinkovitosti in uspešnosti pri odločanju.
• Novi izdelki in storitve: Z zmožnostjo merjenja in predvidevanja potreb in težav uporabnikov (strank in / ali državljanov) se njihovo zadovoljstvo povečuje.

koristi

Dobro uporabljeni Big Data je pogosto sposoben ugotoviti vzroke napak, težav in napak skoraj v realnem času. Vendar je treba to upoštevati Tehnologija Big Data sama po sebi ni rešitev. Torej citiranje druge velike tehnologije, kot je Oracle, lahko dodamo, da:

»Prepoznavanje vrednosti velikih podatkov ne pomeni le njihove analize (kar je že sama po sebi prednost). Gre za celoten postopek odkrivanja, ki od analitikov, poslovnih uporabnikov in vodstvenih delavcev zahteva, da postavljajo prava vprašanja, prepoznajo vzorce, sprejemajo premišljene odločitve in napovedujejo vedenja.

SL / CA aplikacije za velike podatke

Med aplikacijami za brezplačno programsko opremo in odprtokodno kodo, ki jih je vredno omeniti za raziskave, preizkušanje in izvajanje, so:

Sorodno

• Apache Hadoop: Odprtokodna platforma, ki jo sestavljajo Hadoop Distributed File System (HDFS), Hadoop MapReduce in Hadoop Common.
• Avro: Projekt Apache, ki zagotavlja storitve serializacije.
• Kasandra: Porazdeljena nerelacijska baza podatkov na podlagi pomnilniškega modela , razvit v Javi.
• Chukwa: Programska oprema, zasnovana za obsežno zbiranje in analizo dnevnikov dogodkov.
• cev: Programska oprema, katere glavna naloga je usmerjanje podatkov iz enega vira na drugo lokacijo.
• HBaza: Stolpčna baza podatkov (stolpčno usmerjena baza podatkov), ki se izvaja na HDFS.
• Panj: Infrastruktura "Data Warehouse", ki olajša upravljanje velikih količin podatkov, shranjenih v porazdeljenem okolju.
• Jaql: Funkcionalni in izjavni jezik, ki omogoča izkoriščanje podatkov v formatu JSON, namenjen obdelavi velike količine informacij.
• Lucen: Programska oprema, ki ponuja knjižnice za indeksiranje in iskanje po besedilu.
• oozie: Odprtokodni projekt, ki poenostavlja poteke dela in usklajevanje med posameznimi procesi.
• Prašič: Programska oprema, ki uporabnikom Hadoop omogoča, da se bolj osredotočijo na analizo vseh naborov podatkov in porabijo manj časa za izdelavo programov MapReduce.
• Oskrbnik živalskega vrta: Centralizirana infrastruktura in storitve, ki jih lahko aplikacije uporabljajo za zagotovitev serializacije ali sinhronizacije procesov v gruči.

Neodvisni

Drugi prav tako znani, vendar ne povezani z odprtokodno platformo Hadoop, so:

• Elastična raziskava: Polnobesedilni iskalni in analizni mehanizem.
• MongoDB: Baza podatkov NoSQL, ki temelji na podatkovnem modelu dokumenta.
• Kasandra: Odprtokodni projekt Apache, zasnovan za upravljanje baze podatkov NoSQL.
• CouchDB: Odprtokodna baza podatkov NoSQL, ki temelji na skupnih standardih za enostavno dostopnost in spletno združljivost z raznolikostjo.
• sonce: Odprtokodni iskalnik, ki temelji na knjižnici Java projekta Lucene.
  Druga orodja RDBMS: MySQL Cluster in VoltDB.

Zaključek

Naš sedanji (in neposredni naslednji) čas je potopljen ali utopljen v veliki in naraščajoči množici podatkov, ki ima veliko povedati kot celota kot pa posamezno. Zato bo uporaba tehnologije Big Data v sedanjosti in neposredni prihodnosti pomagala družbi, celotnemu človeštvu, odkriti neskončnost stvari (dogodkov ali izumov), ki bi lahko trajalo mnogo let, da bi se odkrili, brez uporabe tega.

Od takrat Big Data in njegova orodja zagotavljajo zadostno hitrost analize hitro analizirajte dobljeni rezultat in ga v kratkem času predelajte tolikokrat, kolikor je potrebno, da najdete resnično ali najbližjo vrednost, ki jo želite doseči. Če se vam tema Big Data zdi zanimiva, jo lahko še malo razširite, tako da preberete to poročilo naprej BBVA.