Биг дата
Биг Дата је појам који означава велике и комплексне сетове података, код којих традиционалне апликације за обраду података нису применљиве. Те скупове података карактеришу разноврсност формата, велике брзине обраде и приступа, и велики обим информација[1]. Изазови укључују пројектовање и реализацију инфраструктуре и сервиса за складиштење великих количина података, њихову претрагу, анализу, дељење и визуелизацију. Термин биг дата се често односи на употребу предикативне аналитике или других напредних метода за издвајање вредности из података, а не само на одређену величину скупа података.
Биг дата концепт карактерише прелазак са релационих на нерелационе базе података [2]. Као што су на пример Гуглов Бигтабле и Амазонов Дyнамо. Једно од решења за инфрастуктуру Биг Дата је Хадооп, софтвер отвореног кода. Биг Дата пружа могућност обраде података у реалном времену, а претрага се врши коришћењем Мап редуце (линк) алгоритма. На пример, резултати претраге у Гугл претраживачу се добијају у милисекундама управо захваљујући овим технологијама.
Виртуализација и биг дата[уреди | уреди извор]
Виртуализација великих података начин је прикупљања информација с више извора на истом мјесту. Скупљање је виртуално: за разлику од других метода, већина података остаје на мјесту и преузима се на захтјев директно из изворног система.[3]
Технологије[уреди | уреди извор]
Извештај МцКинсеy Глобал Институте из 2011. карактерише главне компоненте и екосистем великих података на следећи начин:[4][5]
- Технике за анализу података, као што су А/Б тестирање, машинско учење и обрада природног језика
- Технологије великих података, као што су пословна интелигенција, рачунарство у облаку и базе података
- Визуелизација, као што су графикони, графикони и други прикази података.
Види Још[уреди | уреди извор]
Референце[уреди | уреди извор]
| Нормативна контрола: Државне |
|---|
- ^ Електронско пословање, Божидар Раденковић, Маријана Деспотовић-Зракић, Зорица Богдановић, Душан Бараћ, Александра Лабус, Факултет организационих наука, 2015
- ^ http://www.christof-strauch.de/nosqldbs.pdf
- ^ „What Is Data Virtualization?”. www.datawerks.com (на језику: енглески). Архивирано из оригинала 10. 04. 2018. г. Приступљено 2018-05-14.
- ^ Manyika, James; Chui, Michael; Bughin, Jaques; Brown, Brad; Dobbs, Richard; Roxburgh, Charles; Byers, Angela Hung (мај 2011). „Big Data: The next frontier for innovation, competition, and productivity” (PDF). McKinsey Global Institute. Приступљено 22. 5. 2021.
- ^ Bernard Marr (2016). Big Data in Practice. Wiley. ISBN 978-1119231387.