Blog

Programare

Ce este Big Data și ce industrii folosesc această analiză în 2024?

În lumea afacerilor moderne, Big Data este o mină de aur. Această cantitate masivă de date, colectate din diferite surse, poate fi folosită pentru a crea noi oportunități de afaceri, pentru a îmbunătăți procesele existente și pentru a lua decizii mai inteligente. Cu toate acestea, companiile se confruntă și cu provocări, în special în ceea ce privește protecția și implementarea datelor. Cu toate acestea, Big Data oferă oportunități imense pentru cei care le folosesc corect. Rămâi alături de noi pentru a înțelege importanța acestor seturi de date și industriile în care le poți regăsi!

Ce înseamnă Big Data?

Big Data se referă la seturi de date mari, structurate sau nestructurate, care sunt procesate folosind instrumente automate speciale pentru a fi utilizate pentru statistici, analize, prognoze și luare a deciziilor.

Termenul Big Data a fost introdus de către Clifford Lynch, editorul revistei Nature, într-un număr special din 2008, când a discutat despre explozia informațională din întreaga lume. Michael Lynch este un sociolog american care a scris despre diferite aspecte ale tehnologiei, inclusiv rolul datelor mari în societate. El a definit datele mari ca fiind orice matrice de date eterogene care depășesc 150 GB pe zi.

Până în 2011, analiza Big Data era realizată predominant în cadrul cercetării științifice și a domeniului statistic. Cu toate acestea, începând din 2012, volumul de date a cunoscut o creștere exponențială, ceea ce a impus necesitatea organizării și aplicării practice a acestora.

Începând cu anul 2014, universitățile de prestigiu din întreaga lume au început să acorde o atenție sporită domeniului Big Data, introducând specializări în ingineria aplicată și IT. Ulterior, companii tehnologice precum Microsoft, IBM, Oracle, EMC, și mai târziu Google, Apple, Facebook (începând cu 21 martie 2022, rețeaua de socializare este interzisă în Rusia printr-o decizie judecătorească) și Amazon s-au implicat în colectarea și analiza datelor mari. Astăzi, Big Data este folosită de mari corporații din toate domeniile industriale, precum și de agențiile guvernamentale.

De ce tehnologia Big Data este atât de populară?

Odată cu apariția internetului și a digitalizării, cantitatea de date generată a crescut exponențial. Companiile au realizat că aceste date conțin informații valoroase care pot fi folosite pentru a optimiza procesele, a prezice tendințe și a crește vânzările. În plus, progresele tehnologice în stocarea și analiza datelor permit acum procesarea datelor mari în timp real.

Care sunt caracteristicile Big Data?

Big Data este o tehnologie emergentă cu un potențial semnificativ de a schimba modul în care trăim și lucrăm. Cele cinci caracteristici principale ale sale sunt:

  • Volum: Cantitatea de date este atât de mare încât software-ul tradițional de procesare a datelor pur și simplu nu le poate gestiona.
  • Viteza: Datele sunt generate și colectate la o viteză rapidă, ceea ce necesită un proces de analiză rapid și eficient.
  • Varietate: Datele provin dintr-o varietate de surse, inclusiv surse tradiționale, cum ar fi baze de date relaționale, și surse noi, cum ar fi senzori, rețele sociale și dispozitive mobile.
  • Valorizare: Datele pot fi folosite pentru a genera noi insight-uri și pentru a lua decizii mai bune.
  • Veridicitate: Datele trebuie să fie exacte și fiabile pentru a fi folosite în mod eficient.

Aceste caracteristici joacă un rol deosebit de important în dezvoltarea de noi produse și servicii. Dacă îți dorești să contribui și tu la această evoluție din industria sectorului tehnologic, NewTech Academy îți pune la dispoziție un curs Data Analyst.

Clasificarea datelor

1. Date structurate

Acestea sunt datele care, în mod obișnuit, sunt stocate în baze de date relaționale și pot fi organizate în tabele, asemănătoare cu datele din Excel. Big Data se distinge prin volumul său mare, care depășește capacitatea de analiză a unor instrumente precum Excel.

2. Date parțial structurate

Acest tip de date nu se potrivește în mod ideal în tabele, dar pot fi organizate într-o manieră ierarhică. Această categorie include documente text sau fișiere cu înregistrări de evenimente, care nu au o structură rigidă.

3. Date nestructurate

Acestea sunt datele care nu dispun de o structură organizată. Ele pot include materiale audio și video, fotografii, și alte imagini, care nu pot fi gestionate eficient într-un format tabular sau ierarhic.

Surse de date

Date sociale generate de oameni: Aceste date provin în principal din rețelele sociale, web-ul și datele GPS care înregistrează mișcările indivizilor. Specialiștii în Big Data utilizează, de asemenea, indicatori statistici ai orașelor și țărilor, cum ar fi fertilitatea, mortalitatea și nivelul de trai, pentru a obține informații relevante referitoare la calitatea vieții oamenilor.

Informații tranzacționale: Aceste date apar în timpul oricăror tranzacții monetare și interacțiuni cu bancomate, inclusiv transferuri de bani, achiziții și livrări. Aceste date sunt esențiale pentru analiza financiară și monitorizarea tranzacțiilor.

Datele generate de inovațiile tehnologice: Acest tip de date provine din smartphone-uri, gadget-uri IoT (Internet of Things), mașini și alte echipamente tehnologice. Senzorii, sistemele de urmărire și sateliții contribuie la colectarea acestor date, care sunt esențiale pentru dezvoltarea și gestionarea echipamentelor și a infrastructurii tehnologice.

Cum sunt preluate datele de la sursă

Există o varietate de metode de preluare a datelor de la sursă, în funcție de tipul de date și de sursa acestora. În general, procesul de preluare a datelor de la sursă poate fi împărțit în următoarele etape:

1. Identificarea sursei datelor

Prima etapă constă în identificarea sursei datelor. Sursele datelor pot fi atât interne, cât și externe. Sursele interne includ baze de date relaționale, baze de date NoSQL, fișiere de date, aplicații web și dispozitive mobile. Sursele externe includ senzori, rețele sociale și aplicații web.

2. Colectarea datelor

Odată ce sursa datelor a fost identificată, datele pot fi colectate. Colectarea datelor poate fi efectuată manual sau automat. Colectarea manuală a datelor implică introducerea datelor în mod manual într-un sistem de date. Colectarea automată a datelor implică utilizarea de software pentru a colecta datele din sursele lor originale.

3. Pregătirea datelor

Datele colectate trebuie pregătite pentru analiză. Pregătirea datelor constă în următoarele sarcini:

  • Curățarea datelor: eliminarea erorilor, a informațiilor irelevante și a inconsecvențelor de date.
  • Transformarea datelor: modificarea formatului sau structurii datelor pentru a le face mai potrivite pentru analiză.
  • Adăugarea de metadate: informații suplimentare despre date, cum ar fi data și ora colectării, sursa datelor sau tipurile de date.

În cazul în care datele sunt colectate din surse diferite, este posibil să fie necesară unificarea acestora într-un singur format. Acest proces se numește integrarea datelor.

4. Încărcarea datelor

Odată ce datele au fost pregătite, acestea pot fi încărcate într-un sistem de date pentru analiză. Sistemele de date pentru Big Data sunt concepute pentru a gestiona cantități mari de date.

Cum sunt analizate datele?

Analiza Big Data se bazează pe o varietate de tehnici și algoritmi, care pot fi clasificate în două categorii principale:

  1. Analiza descriptivă: Această tehnică este utilizată pentru a descrie datele și pentru a identifica tendințe și modele.
  2. Analiza predictivă: Această tehnică este utilizată pentru a prezice valori viitoare sau evenimente.

Pentru a alege tehnologia Big Data și data analytics trebuie să ai în vedere obiectivele analizei și de tipul de date analizate. De exemplu, o companie de asigurări poate utiliza analiza predictivă pentru a estima probabilitatea de a face o cerere de asigurare pe baza datelor istorice, cum ar fi vârsta, sexul, starea de sănătate, istoricul de conducere și alți factori.

Aceste informații pot fi utilizate pentru a stabili prețurile polițelor de asigurare și pentru a identifica potențialele riscuri. De asemenea, o companie de marketing poate utiliza analiza descriptivă pentru a înțelege comportamentul consumatorilor și pentru a identifica tendințele de consum, ceea ce poate ajuta la dezvoltarea strategiilor de marketing mai eficiente.

Ce industrii folosesc Big Data?

Big Data este o tehnologie revoluționară care are potențialul de a transforma modul în care trăim, muncim și ne bucurăm de viață. Această cantitate masivă de date, cunoscută sub numele de Big Data, oferă oportunități valoroase pentru organizații. Prin analiza Big Data, companiile pot înțelege mai bine clienții, operațiunile și nevoile lor. Acest lucru poate duce la o varietate de beneficii, inclusiv:

  • Îmbunătățirea eficienței și productivității.
  • Creșterea satisfacției clienților.
  • Dezvoltarea de noi produse și servicii.
  • Prevenirea fraudelor.

Big Data este utilizată în diverse industrii, inclusiv:

Industria divertismentului

Companiile de divertisment folosesc Big Data pentru a înțelege preferințele utilizatorilor și pentru a dezvolta noi produse și servicii. 

Să analizăm o companie bine cunoscută de toți. Ești curios care anume? Ei bine, îți oferim un indiciu – rimează cu “& chill”. Conform Certificat web, în 2019 Netflix a lansat un algoritm de recomandare îmbunătățit care utilizează date de la peste 100 de milioane de utilizatori. Algoritmul ia în considerare factori precum genul, vârsta, preferințele de vizionare și istoricul de vizionare pentru a genera recomandări mai precise.

Același gigant din industria cinematografică a lansat în 2021 funcția „Play Something” care generează automat o recomandare de film sau emisiune TV pentru utilizatori. Această funcție utilizează date din istoricul de vizionare și din preferințele de vizionare ale utilizatorului pentru a genera o recomandare.

Industria jocurilor

Dezvoltatorii de jocuri folosesc Big Data pentru a înțelege preferințele jucătorilor și pentru a îmbunătăți experiența de joc. 

În 2021, compania de jocuri Nintendo a utilizat Big Data pentru a îmbunătăți mecanica de joc. Nintendo a analizat date de la peste 100 de milioane de jucători pentru a identifica modele de comportament în joc. Pe baza acestei analize, Nintendo a îmbunătățit mecanica de joc pentru a face jocurile mai distractive și mai provocatoare.

Industria medicală

Companiile medicale folosesc Big Data pentru a îmbunătăți diagnosticarea și tratamentul bolilor. De exemplu, compania farmaceutică Pfizer a utilizat Big Data pentru a identifica un nou tratament pentru cancerul de sân. Compania a analizat date de la peste 100.000 de pacienți cu cancer de sân pentru a identifica genele care sunt implicate în creșterea cancerului. Pe baza acestei analize, Pfizer a dezvoltat un nou medicament care vizează aceste gene și a demonstrat că medicamentul este eficient în tratamentul cancerului de sân.

Totodată, compania farmaceutică AstraZeneca a utilizat Big Data pentru a dezvolta un nou medicament pentru artrită reumatoidă. Compania a analizat date de la peste 10.000 de pacienți cu artrită reumatoidă pentru a identifica factorii care contribuie la boala. Pe baza acestei analize, AstraZeneca a dezvoltat un nou medicament care vizează acești factori și a demonstrat că medicamentul este mai eficient în tratamentul artritei reumatoide decât medicamentele existente.

În același timp, Spitalul Mayo din Rochester, Minnesota, a utilizat Big Data pentru a personaliza îngrijirea pacienților. Spitalul a analizat date de la peste 100.000 de pacienți pentru a identifica factorii care influențează răspunsul la tratament. Pe baza acestei analize, spitalul a dezvoltat un sistem care ajută medicii să personalizeze tratamentul pacienților pentru a maximiza șansele de succes.

Industria financiară

Băncile pot utiliza Big Data pentru a identifica tranzacțiile suspecte și pentru a bloca frauda. Spre exemplu, în 2020, banca Wells Fargo a utilizat Big Data pentru a identifica o schemă de fraudă care a vizat clienții care făceau cumpărături online. Fraudatorii au creat site-uri web false care arătau ca site-uri web legitime de comerț electronic. Wells Fargo a utilizat Big Data pentru a identifica site-urile web false și a avertizat clienții să nu achiziționeze nimic din aceste surse.

Guvernele și administrațiile locale

Guvernele și administrațiile locale folosesc Big Data pentru a îmbunătăți serviciile publice și pentru a lua decizii mai informate. În 2020, guvernul din Japonia a utilizat Big Data pentru a îmbunătăți siguranța publică în timpul Jocurilor Olimpice de la Tokyo. Guvernul a analizat date de trafic, de supraveghere și de comportament online pentru a identifica potențialele amenințări la adresa siguranței. Pe baza acestei analize, guvernul a luat măsuri pentru a îmbunătăți securitatea Jocurilor Olimpice, ceea ce a dus la o reducere a incidentelor de securitate.

Provocări

Provocările Big Data reprezintă obstacolele și dificultățile asociate gestionării și analizei datelor de volum mare și complexe. Acestea includ:

  • Volumul: Big Data susține cantități masive de date, ceea ce poate depăși capacitatea sistemelor tradiționale de stocare și procesare a datelor.
  • Complexitatea: Datele Big Data pot fi extrem de diverse și nestructurate, făcându-le dificil de organizat și analizat.
  • Diversitatea surselor: Informațiile pot proveni din surse variate, inclusiv senzori, dispozitive mobile, rețele sociale și multe altele, ceea ce complică integrarea și analiza lor.
  • Confidențialitatea și securitatea: Big Data pot conține date sensibile și personale, ceea ce ridică preocupări privind protecția acestor informații împotriva accesului neautorizat și a posibilelor amenințări.

Aceste provocări necesită abordări și soluții inovatoare pentru a exploata pe deplin potențialul datelor mari și pentru a le utiliza în mod eficient în diverse industrii și domenii.

Perspective

  • Îmbunătățirea eficienței: Aceasta se referă la capacitatea Big Data de a automatiza procese și operațiuni, reducând astfel costurile și mărind eficiența organizațiilor prin optimizarea resurselor.
  • Decizii mai organizate: Big Data permite obținerea unor perspective mai clare și mai informate asupra situațiilor, ajutând la luarea deciziilor mai strategice și mai precise într-o varietate de domenii.
  • Dezvoltarea de noi produse și servicii: Prin analiza datelor Big Data, se pot identifica nevoi și oportunități noi.

Prin urmare, Big Data este un element esențial în lumea afacerilor contemporane, oferind o sursă vastă de informații care poate duce la inovații și îmbunătățiri semnificative în diverse domenii. 

În 2024, industrii variate folosesc Big Data pentru a optimiza procese, a prezice tendințe, și a îmbunătăți deciziile. Cu provocări legate de securitatea și gestionarea datelor, Big Data rămâne o zonă de interes major, cu un potențial enorm pentru cei care știu să o exploateze corect.

Află detalii despre cursurile noastre
Completează câmpurile de mai jos și te vom contacta în următoarele 24 de ore

    Te așteptăm la NewTech Academy