Artipisyal nga IntelligenceMga Platform sa CRM ug DataMga Infografics sa MarketingPaghatag EnablementoPagpangita sa MarketingSocial Media ug Influencer Marketing

Unsa ang Big Data? Unsa ang 5V's? Mga Teknolohiya, Pag-uswag, ug Estadistika

Ang saad sa dako nga datos mao nga ang mga kompanya adunay mas daghang paniktik nga ilang magamit aron makahimo og tukma nga mga desisyon ug panagna kung giunsa ang ilang negosyo. Ang Big Data dili lamang naghatag sa kasayuran nga gikinahanglan alang sa pag-analisar ug pagpaayo sa mga resulta sa negosyo, apan naghatag usab kini sa gikinahanglan nga gasolina AI mga algorithm aron makat-on ug maghimo mga panagna o mga desisyon. Sa baylo, ML makatabang nga masabtan ang komplikado, lainlain, ug dinagkong mga dataset nga mahagiton sa pagproseso ug pagtuki gamit ang tradisyonal nga mga pamaagi.

Unsa ang Big Data?

Ang dako nga datos usa ka termino nga gigamit sa paghulagway sa pagkolekta, pagproseso ug pagkaanaa sa daghang mga volume sa streaming data sa tinuud nga oras. Ang mga kompanya naghiusa sa pagpamaligya, pagbaligya, datos sa kostumer, data sa transaksyon, sosyal nga panag-istoryahanay ug bisan sa gawas nga datos sama sa mga presyo sa stock, panahon ug balita aron mahibal-an ang correlation ug hinungdan nga balido sa istatistika nga mga modelo aron matabangan sila nga makahimo og mas tukma nga mga desisyon.

Gartner

Ang Dakong Data Gihulagway sa 5 Vs:

  1. Gidaghanon: Daghang mga datos ang nakuha gikan sa lainlaing mga gigikanan, sama sa social media, IoT mga device, ug mga transaksyon sa negosyo.
  2. Tulin: Ang katulin sa paghimo sa datos, pagproseso, ug pag-analisar.
  3. Lainlaing: Ang lain-laing mga matang sa data, lakip na ang structured, semi-structured, ug unstructured data, gikan sa lain-laing mga tinubdan.
  4. Pagkamatarung: Ang kalidad ug pagkatukma sa datos, nga mahimong maapektuhan sa mga pagkasumpaki, mga ambiguity, o bisan sa sayop nga impormasyon.
  5. Bili: Ang kapuslanan ug potensyal sa pagkuha sa mga panabut gikan sa datos nga makapadasig sa mas maayo nga paghimog desisyon ug kabag-ohan.

Mga Estadistika sa Dakong Data

Ania ang usa ka summary sa mahinungdanong estadistika gikan sa TechJury sa Big Data nga mga uso ug mga panagna:

  • Pag-uswag sa gidaghanon sa datos: Sa 2025, ang global datasphere gilauman nga moabot sa 175 zettabytes, nga nagpakita sa exponential nga pagtubo sa datos.
  • Nagkadaghan nga mga aparato sa IoT: Ang gidaghanon sa mga aparato sa IoT gipaabut nga moabot sa 64 bilyon sa 2025, dugang nga nakatampo sa pagtubo sa Big Data.
  • Pag-uswag sa merkado sa Dakong Data: Ang global nga gidak-on sa merkado sa Big Data gipaabut nga motubo sa $229.4 bilyon sa 2025.
  • Nagkataas nga panginahanglan alang sa mga siyentipiko sa datos: Sa 2026, ang panginahanglan alang sa data scientist gilauman nga motubo sa 16%.
  • Pagsagop sa AI ug ML: Sa 2025, ang gidak-on sa merkado sa AI gitagna nga moabot sa $190.61 bilyon, nga gimaneho sa nagkadaghan nga pagsagop sa mga teknolohiya sa AI ug ML alang sa pagtuki sa Big Data.
  • Mga solusyon sa Dakong Data nga nakabase sa Cloud: Ang cloud computing gilauman nga mo-account sa 94% sa kinatibuk-ang workload sa 2021, nga nagpasiugda sa nagkadako nga importansya sa cloud-based nga mga solusyon alang sa data storage ug analytics.
  • Industriya sa retail ug Dakong Data: Ang mga tigbaligya nga naggamit sa Big Data gilauman nga madugangan ang ilang ganansya sa 60%.
  • Nagtubo nga paggamit sa Big Data sa pag-atiman sa panglawas: Ang merkado sa pag-atiman sa panglawas giplano nga moabot sa $ 50.5 bilyon sa 2024.
  • Social media ug Big Data: Ang mga tiggamit sa social media makamugna og 4 ka petabytes nga datos kada adlaw, nga nagpasiugda sa epekto sa social media sa pagtubo sa Big Data.

Dako usab nga Band ang Big Data

Dili kini ang among gihisgutan dinhi, apan mahimo ka usab maminaw sa usa ka maayo nga kanta samtang nagbasa ka bahin sa Big Data. Wala nako iapil ang aktuwal nga music video… dili gyud kini luwas alang sa trabaho. PS: Naghunahuna ko kung gipili nila ang ngalan aron makuha ang pagkapopular nga nagdako ang dagkong datos.

Ngano nga lahi ang Dako nga Data?

Sa karaang mga adlaw… kabalo ka… pipila ka tuig na ang milabay, mogamit kami og mga sistema sa pagkuha, pagbag-o, ug pagkarga sa datos (ETL) ngadto sa higanteng mga bodega sa datos nga adunay mga solusyon sa paniktik sa negosyo nga gitukod ibabaw kanila alang sa pagtaho. Matag karon ug unya, ang tanan nga mga sistema mag-backup ug maghiusa sa datos ngadto sa usa ka database diin ang mga taho mahimong ipadagan ug ang tanan makakuha og panabut sa kung unsa ang nahitabo.

Ang problema mao nga ang teknolohiya sa database dili makadumala sa daghang, padayon nga mga sapa sa datos. Dili kini makadumala sa gidaghanon sa datos. Dili kini mabag-o ang umaabot nga datos sa tinuud nga oras. Ug ang mga himan sa pagreport kulang nga dili makadumala sa bisan unsa gawas sa usa ka relational nga pangutana sa likod nga bahin. Ang mga solusyon sa Big Data nagtanyag sa cloud hosting, na-index ug na-optimize nga mga istruktura sa datos, awtomatik nga pag-archive ug mga kapabilidad sa pagkuha, ug mga interface sa pagreport nga gidisenyo aron makahatag og mas tukma nga pag-analisar nga makahimo sa mga negosyo sa paghimo og mas maayong mga desisyon.

Ang labi ka maayo nga mga desisyon sa negosyo nagpasabut nga ang mga kompanya makapaminus sa peligro sa ilang mga paghukum, ug maghimo labi ka maayo nga mga desisyon nga makaminusan ang gasto ug madugangan ang pagka-epektibo sa pamaligya ug pagpamaligya.

Unsa ang mga Kaayohan sa Daghang Data?

computer naglakaw sa mga peligro ug higayon nga adunay kalabotan sa paggamit sa daghang datos sa mga korporasyon.

  • Daghang panahon ang Daghang Data - 60% sa matag adlaw nga trabaho, ang mga trabahador sa kahibalo naggasto sa pagsulay sa pagpangita ug pagdumala sa datos.
  • Ma-access ang Daghang Data - Katunga sa mga senior executive nagtaho nga lisud ang pag-access sa tama nga datos.
  • Dako nga Data ang Holistic – Ang impormasyon karon gitipigan sa silos sulod sa organisasyon. Ang datos sa pagpamaligya, pananglitan, mahimong makit-an sa web analytics, mobile analytics, social analytics, CRMs, A/B Testing tools, email marketing systems, ug uban pa… ang matag usa adunay focus sa iyang silo.
  • Kasaligan ang Daghang Data - 29% sa mga kompanya ang nagsukod sa gasto sa kuwarta sa dili maayo nga kalidad sa datos. Ang mga butang nga yano sa pagmonitor sa daghang mga sistema alang sa mga update sa kasayuran sa pagkontak sa kostumer makatipig milyon-milyon nga dolyar.
  • Ang Dagko nga Data adunay kalabutan - 43% sa mga kompanya wala matagbaw sa ilang mga kasangkapan nga abilidad sa pagsala sa dili hinungdan nga datos. Usa ka butang nga yano sama sa pagsala sa mga kustomer gikan sa imong web analytics makahatag usa ka toneladang panabut sa imong mga paningkamot sa pag-angkon.
  • Dagko nga Data ang luwas - Ang kasagaran nga paglapas sa seguridad sa datos nagkantidad $ 214 matag kustomer. Ang luwas nga mga imprastraktura nga gitukod sa daghang data hosting ug mga kasosyo sa teknolohiya makaluwas sa kasagaran nga kompanya nga 1.6% sa tinuig nga kita.
  • Daghang datos ang Awtoridad - 80% sa mga organisasyon nakigbisog sa daghang mga bersyon sa kamatuoran depende sa gigikanan sa ilang datos. Pinaagi sa paghiusa sa daghang, gisusi nga mga gigikanan, daghang mga kompanya ang makahimo sa husto nga mga tinubdan sa salabutan.
  • Daghang Data ang Mahimo - Kulang na o dili maayo nga resulta sa datos sa 46% sa mga kompanya nga naghimo dili maayo nga mga desisyon nga mahimo’g gasto bilyon-bilyon.

Daghang Teknolohiya sa Data

Aron maproseso ang dagkong datos, adunay daghang mga pag-uswag sa pagtipig, pag-archive, ug mga teknolohiya sa pagpangutana:

  • Giapod-apod nga mga sistema sa file: Mga sistema sama sa Hadoop Distributed File System (HDFS) makahimo sa pagtipig ug pagdumala sa dagkong mga volume sa datos sa daghang mga node. Naghatag kini nga pamaagi sa pagtugot sa sayup, scalability, ug kasaligan sa pagdumala sa Big Data.
  • Mga database sa NoSQL: Ang mga database sama sa MongoDB, Cassandra, ug Couchbase gidesinyo sa pagdumala sa wala'y istruktura ug semi-istruktura nga datos. Kini nga mga database nagtanyag pagka-flexible sa pagmodelo sa datos ug naghatag pinahigda nga scalability, nga naghimo kanila nga angay alang sa mga aplikasyon sa Big Data.
  • MapReduce: Kini nga modelo sa pagprograma nagtugot sa pagproseso sa dagkong mga dataset nga managsama sa usa ka gipang-apod-apod nga palibot. Gitugotan sa MapReduce ang pagbungkag sa mga komplikadong buluhaton ngadto sa gagmay nga mga subtask, nga giproseso dayon nga independente ug gihiusa aron mahimo ang katapusan nga resulta.
  • ApacheSpark: Usa ka open-source data processing engine, ang Spark makahimo sa pagdumala sa batch ug real-time nga pagproseso. Nagtanyag kini og mas maayo nga performance kumpara sa MapReduce ug naglakip sa mga librarya para sa machine learning, graph processing, ug stream processing, nga naghimo niini nga versatile para sa nagkalain-laing Big Data use cases.
  • Sama sa SQL nga mga himan sa pagpangutana: Ang mga himan sama sa Hive, Impala, ug Presto nagtugot sa mga tiggamit sa pagpadagan sa mga pangutana sa Big Data gamit ang pamilyar SQL syntax. Kini nga mga himan makahimo sa mga analista sa pagkuha sa mga panabut gikan sa Big Data nga wala magkinahanglan og kahanas sa mas komplikado nga mga programming language.
  • Mga lanaw sa datos: Kini nga mga storage repository mahimong magtipig sa hilaw nga datos sa iyang lumad nga pormat hangtod nga kini gikinahanglan alang sa pagtuki. Ang mga linaw sa datos naghatag og usa ka scalable ug cost-effective nga solusyon alang sa pagtipig sa daghang mga nagkalain-laing mga datos, nga sa ulahi maproseso ug masusi kung gikinahanglan.
  • Mga solusyon sa data warehousing: Ang mga plataporma sama sa Snowflake, BigQuery, ug Redshift nagtanyag og scalable ug performant nga palibot alang sa pagtipig ug pagpangutana sa daghang mga structured data. Kini nga mga solusyon gidisenyo aron pagdumala sa Big Data analytics ug makahimo sa paspas nga pagpangutana ug pagreport.
  • Mga balangkas sa pagkat-on sa makina: Ang mga frameworks sama sa TensorFlow, PyTorch, ug scikit-learn makapahimo sa mga modelo sa pagbansay sa dagkong mga dataset alang sa mga buluhaton sama sa klasipikasyon, regression, ug clustering. Kini nga mga himan makatabang sa pagkuha sa mga panabut ug panagna gikan sa Big Data gamit ang mga advanced nga teknik sa AI.
  • Mga himan sa pagtan-aw sa datos: Ang mga himan sama sa Tableau, Power BI, ug D3.js makatabang sa pag-analisar ug pagpresentar sa mga insight gikan sa Big Data sa biswal ug interactive nga paagi. Kini nga mga himan makapahimo sa mga tiggamit sa pag-usisa sa datos, pag-ila sa mga uso, ug pagpakigsulti sa mga resulta sa epektibong paagi.
  • Paghiusa sa Data ug ETL: Ang mga himan sama sa Apache NiFi, Talend, ug Informatica nagtugot alang sa pagkuha, pagbag-o, ug pagkarga sa mga datos gikan sa lainlaing mga gigikanan ngadto sa usa ka sentral nga sistema sa pagtipig. Kini nga mga himan nagpadali sa pagkonsolida sa datos, nga makapahimo sa mga organisasyon sa paghimo sa usa ka hiniusa nga pagtan-aw sa ilang mga datos alang sa pagtuki ug pagtaho.

Daghang Data Ug AI

Ang overlap sa AI ug Big Data anaa sa kamatuoran nga ang mga teknik sa AI, ilabi na ang pagkat-on sa makina ug lawom nga pagkat-on (DL), mahimong magamit sa pag-analisar ug pagkuha sa mga panabut gikan sa daghang gidaghanon sa datos. Ang Dakong Data naghatag sa gikinahanglang sugnod para sa mga algorithm sa AI aron makat-on ug makahimog mga panagna o mga desisyon. Sa baylo, ang AI makatabang nga masabtan ang komplikado, lainlain, ug dinagkong mga datos nga mahagiton sa pagproseso ug pag-analisar gamit ang tradisyonal nga mga pamaagi. Ania ang pipila ka hinungdanon nga mga lugar diin ang AI ug Big Data nag-intersect:

  1. Pagproseso sa datos: Ang mga algorithm nga gipadagan sa AI mahimong magamit sa paglimpyo, pag-preprocess, ug pagbag-o sa hilaw nga datos gikan sa mga gigikanan sa Big Data, nga makatabang sa pagpauswag sa kalidad sa datos ug pagsiguro nga andam na kini alang sa pagtuki.
  2. Pagkuha sa Feature: Ang mga teknik sa AI mahimong magamit aron awtomatiko nga makuha ang mga may kalabutan nga mga bahin ug mga sumbanan gikan sa Big Data, nga makunhuran ang dimensyon sa datos ug himuon kini nga mas madumala alang sa pagtuki.
  3. Predictive analytics: Ang pagkat-on sa makina ug lawom nga mga algorithm sa pagkat-on mahimong mabansay sa dagkong mga dataset aron makahimo og mga predictive nga modelo. Kini nga mga modelo mahimong gamiton sa paghimo sa tukma nga mga panagna o pag-ila sa mga uso, nga mosangpot ngadto sa mas maayo nga pagdesisyon ug mas maayo nga mga resulta sa negosyo.
  4. Pagsusi sa anomaliya: Makatabang ang AI sa pag-ila sa dili kasagaran nga mga pattern o outlier sa Big Data, nga makapaarang sa sayo nga pag-ila sa mga potensyal nga isyu sama sa pagpanglimbong, pagsulod sa network, o pagkapakyas sa kagamitan.
  5. Pagproseso sa natural nga pinulongan (NLP): Ang mga teknik sa NLP nga gipadagan sa AI mahimong magamit sa pagproseso ug pag-analisa sa wala’y istruktura nga datos sa teksto gikan sa mga gigikanan sa Big Data, sama sa social media, mga pagsusi sa kustomer, o mga artikulo sa balita, aron makakuha mga bililhon nga panabut ug pagtuki sa sentimento.
  6. Pag-analisar sa imahe ug video: Ang lawom nga mga algorithm sa pagkat-on, labi na ang convolutional neural network (Mga CNN), mahimong magamit sa pag-analisar ug pagkuha sa mga panabut gikan sa daghang mga volume sa datos sa imahe ug video.
  7. Personalization ug rekomendasyon: Mahimong analisahon sa AI ang daghang mga datos bahin sa mga tiggamit, ilang pamatasan, ug gusto aron mahatagan ang mga personal nga kasinatian, sama sa mga rekomendasyon sa produkto o gipunting nga advertising.
  8. Pag-optimize: Ang mga algorithm sa AI mahimong mag-analisar sa daghang mga dataset aron mahibal-an ang labing kaayo nga solusyon sa mga komplikado nga problema, sama sa pag-optimize sa mga operasyon sa kadena sa suplay, pagdumala sa trapiko, o pagkonsumo sa enerhiya.

Ang synergy tali sa AI ug Big Data nakapahimo sa mga organisasyon nga magamit ang gahum sa mga algorithm sa AI aron masabtan ang daghang mga datos, nga sa katapusan nagdala sa labi ka nahibal-an nga paghimog desisyon ug labi ka maayo nga mga sangputanan sa negosyo.

Kini nga infographic gikan sa BBVA, Dakong Data Karon Ug Umaabot, nagrekord sa mga pag-uswag sa Big Data.

dako nga datos 2023 infographic

Douglas Karr

Douglas Karr mao ang CMO sa OpenINSIGHTS ug ang nagtukod sa Martech Zone. Gitabangan ni Douglas ang daghang mga malampuson nga mga pagsugod sa MarTech, nakatabang sa tungod sa kakugi nga kapin sa $5 bilyon sa mga pagkuha ug pamuhunan sa Martech, ug nagpadayon sa pagtabang sa mga kompanya sa pagpatuman ug pag-automate sa ilang mga estratehiya sa pagbaligya ug pagpamaligya. Si Douglas usa ka internasyonal nga giila nga digital nga pagbag-o ug eksperto ug mamumulong sa MarTech. Si Douglas usa usab ka gipatik nga tagsulat sa usa ka giya ni Dummie ug usa ka libro sa pagpangulo sa negosyo.

Nalangkit nga mga Artikulo

Balik sa ibabaw nga button
Close

Nakit-an ang Adblock

Martech Zone makahatag kanimo niini nga sulod nga walay bayad tungod kay among gi-monetize ang among site pinaagi sa ad revenue, affiliate links, ug sponsorships. Mapasalamaton kami kung imong tangtangon ang imong ad blocker samtang imong gitan-aw ang among site.