Великі дані, вільне програмне забезпечення та відкритий код: доступні програми

Великі дані - це технологічна концепція, яка пов'язана з управлінням великими обсягами даних, структуровані та неструктуровані, якими в даний час займаються великий бізнес, технологічний, науковий та навіть урядовий сектори.

Хоча коли говорять про Великі дані, насправді важливий не обсяг даних, а те, що організації роблять із даними. Оскільки Big Data, пов'язана з нею технологія, може аналізувати їх, щоб отримати ідеї, які ведуть до кращого прийняття рішень, рухів та стратегій. І в цьому аспекті, Вільне програмне забезпечення (SL) та відкритий код (CA) багато зробили для цієї технології, оскільки багато розроблених програм було реалізовано в такому форматі розробки.

Великі дані та вільне програмне забезпечення

Для кваліфікованих фахівців це вже добре відомо Вільне програмне забезпечення, його модель розвитку, його філософія засновані на створенні технологій, переважно програмних продуктів, які, у свою чергу, можуть вільно використовуватися, модифікуватися та розповсюджуватися. І що відкритий код є важливим елементом у розробці вільного програмного забезпечення, оскільки він зосереджений на практичних перевагах цієї динаміки розвитку, а не на етиці свободи товару та громадяни.

Тому, поки SL / CA надає кошти для здійснення великих даних, Big Data доповнює їх опосередковано, не тільки на користь прискореного розширення технологічного розвитку, але і для свободи доступу до інформації, яку Big Data приносить із собою.

Що таке великі дані?

Concepto

Для одного з великих розробників програмного забезпечення та технологій, IBM, Великі дані - це:

«... технологія, яка відкрила двері для нового підходу до розуміння та прийняття рішень, який використовується для опису величезних обсягів даних (структурованих, неструктурованих та напівструктурованих), які зайняли б занадто багато часу і були б дуже дорогими для завантаження в реляційна база даних для аналізу.

Мета

Big Data, її технологія, була створена з метою охопити весь спектр можливого аналізу даних, тобто охоплювати як те, що існує, так і вирішується за допомогою сучасних та різних технологій, а також те, що не вирішується існуючими технологіями, наприклад зберігання та управління великими обсягами даних які мають дуже специфічні характеристики.

Дані

Дані заявок обробляють обсяги даних, які зазвичай визначаються такими характеристиками:

• Обсяг: Розмір даних з кількох джерел.
• Швидкість: Швидкість надходження та управління даними з різних джерел.
• Різновид: Формат аналізованих даних з кількох джерел.

Я маю на увазі, обсяги даних, які зазвичай складаються із структурованих, напівструктурованих та неструктурованих даних, і обробляти їх у величезних кількостях, які зазвичай описуються префіксами великої кількості, такими як: Tera, Peta або Exa, серед інших.

І з усіх видів джерел, таких як Інтернет (Соціальні мережі, цифрові медіа, веб-сайти та бази даних), Обладнання (Мобільні телефони, Мультимедійні програвачі, Системи позиціонування, Цивільні та промислові цифрові датчики, серед інших) та Організації (Приватні та державні, комерційні, державні та громадські).

Значення

Що робить Big Data такою корисною технологією для організацій (Приватні та державні, комерційні, державні та громадські), полягає в тому, що він надає цінну інформацію що багато разів служить точною та надійною відповіддю на питання, які навіть не задавались для певних ситуацій або проблем. Тобто, його корисність часто бачиться в аспектах, які, як правило, виникають із тієї самої інформації, яка збирається та управляється.

Обробка великих обсягів інформації полегшує формування та перевірку оброблених даних найбільш відповідним чином. або вказує, що адміністратор вважає доречним. Це дозволяє організаціям, які використовують великі дані, мати змогу виявити проблеми більш зрозумілим способом.

Збір великих обсягів даних та їх подальший аналіз для пошуку тенденцій у них дозволяють Організаціям бути більш результативними та результативними, рухаючись над ними набагато швидше, плавніше і своєчасно. Крім того, це дозволяє їм усувати проблемні зони, перш ніж проблеми їх наздоганять, в результаті чого вони втратять вигоди, репутацію чи підтримку.

Перевага

Великі дані допомагають організаціям набагато краще керувати своїми даними, що призводить до виявлення нових позитивних чи продуктивних можливостей для їх членів (клієнтів або громадян). А це, в свою чергу, призводить до розумніших та ефективніших дій, економії годин / праці та грошей, що часто перетворюється на щастя для всіх залучених. Коли використовуються великі дані, цінність зазвичай додається до діяльності, що здійснюється наступними способами:

• Зниження витрат: При зберіганні та управлінні великими обсягами даних.
• Скорочення часу: Більша ефективність та результативність у прийнятті рішень.
• Нові товари та послуги: Завдяки можливості вимірювати та передбачати потреби та проблеми користувачів (клієнтів та / або громадян), їхнє задоволення збільшується.

пільги

Добре використані великі дані часто здатні майже в реальному часі визначити основні причини несправностей, проблем та дефектів. Однак це слід враховувати Технологія Big Data сама по собі не є панацеєю. Тож посилаючись на ще одну велику технологію, таку як Oracle, можна додати, що:

«Визначення цінності великих даних означає не лише їх аналіз (що вже є перевагою саме по собі). Це цілий процес відкриття, який вимагає від аналітиків, бізнес-користувачів та керівників ставити правильні питання, визначати закономірності, приймати обґрунтовані рішення та прогнозувати поведінку.

Програми SL / CA для великих даних

Серед програм для вільного програмного забезпечення та відкритого коду, які варто згадати для дослідження, тестування та впровадження, є:

Пов’язані

• Apache Hadoop: Платформа з відкритим кодом, що складається з розподіленої файлової системи Hadoop (HDFS), Hadoop MapReduce та Hadoop Common.
• Авро: Проект Apache, який надає послуги серіалізації.
• Кассандра: Розподілена нереляційна база даних на основі моделі зберігання , розроблений на Java.
• Чуква: Програмне забезпечення, призначене для масштабного збору та аналізу журналів подій.
• Флюм: Програмне забезпечення, головним завданням якого є направлення даних з одного джерела в інше місце.
• HBase: Стовпчаста база даних (орієнтована на стовпці база даних), що працює на HDFS.
• Вулик: Інфраструктура "Data Warehouse", що полегшує адміністрування великих обсягів даних, що зберігаються в розподіленому середовищі.
• Jaql: Функціональна та декларативна мова, що дозволяє використовувати дані у форматі JSON, призначений для обробки великих обсягів інформації.
• Люцен: Програмне забезпечення, що забезпечує бібліотеки для індексації та пошуку за текстом.
• Узі: Проект з відкритим кодом, який спрощує робочі процеси та координацію між кожним із процесів.
• Свиня: Програмне забезпечення, яке дозволяє користувачам Hadoop зосередитись більше на аналізі всіх наборів даних і витратити менше часу на створення програм MapReduce.
• Оглядач зоопарку: Централізована інфраструктура та служби, які можуть використовуватися програмами для забезпечення послідовності або синхронізації процесів у кластері.

Незалежні

Інші не менш відомі, але не пов’язані з відкритою платформою Hadoop:

• Еластичний пошук: Повнотекстовий механізм пошуку та аналізу.
• MongoDB: База даних NoSQL на основі моделі даних документа.
• Кассандра: Проект з відкритим кодом Apache, призначений для адміністрування баз даних NoSQL.
• CouchDB: База даних NoSQL з відкритим кодом, заснована на загальних стандартах для легкої доступності та різноманітності веб-сумісності.
• сонце: Пошукова система з відкритим кодом на основі бібліотеки Java проекту Lucene.
  Інші інструменти СУБД: кластер MySQL та VoltDB.

Висновок

Наш теперішній (і безпосередній безпосередній) час занурений або потонув у великій і зростаючій масі даних, про яку можна сказати в цілому більше, ніж окремо. Тому використання технології великих даних у теперішньому та найближчому майбутньому допоможе суспільству, усьому людству, відкрити нескінченність речей (подій чи винаходів), на знаходження яких могло піти багато років. , без використання цього.

З Великі дані та їх інструменти забезпечують достатню швидкість аналізу швидко проаналізуйте отриманий результат і переробіть його стільки разів, скільки потрібно, за короткий час, щоб знайти справжнє або найближче значення, якого ви намагаєтесь досягти. Якщо вам здалася тема Big Data цікавою, ви можете ще більше розширити тему, прочитавши цей звіт BBVA.