Сочинение на тему Информационные и информационные системы

Большие данные используются для обозначения огромного количества как структурированных, так и неструктурированных данных, которые настолько велики, что с ними трудно работать, используя обычные базы данных и программные методы. На большинстве предприятий объем данных слишком велик, или он перемещается слишком быстро, или превышает текущую вычислительную мощность. Большие данные могут быть проанализированы для понимания, которые приводят к лучшим решениям и стратегическим деловым движениям. Хотя термин «большие данные» является относительно новым, сам процесс хранения больших объемов информации для последующего изучения довольно стар. Большие данные связаны с тремя V: объем. Мы собираем данные о бизнес-транзакциях, социальных сетях и информацию с датчиков или с компьютера на компьютер. В прошлом его хранение было бы проблемой, но новые технологии, такие как Hadoop, сделали это легко. Скорость. Потоки данных передаются с высокой скоростью и должны обрабатываться своевременно. RFID-метки, датчики и интеллектуальные измерения приводят к необходимости обрабатывать потоки данных практически в реальном времени. Разнообразие. Данные поступают во всех типах структурированных форм, числовые данные в традиционных базах данных в неструктурированные текстовые документы, электронную почту, видео, аудио, данные биржевых расписок и финансовые транзакции. И еще два фактора: изменчивость.

В дополнение к высоким скоростям и различным типам данных потоки данных могут быть очень несовместимыми с периодами роста. Что-то становится вирусным в Интернете? С высокими нагрузками на данные может быть сложно справиться, а с неструктурированными – сложнее. Сложность. В настоящее время данные имеют несколько источников, что затрудняет связывание, сопоставление, очистку и преобразование данных в разных системах. Но необходимо связывать и коррелировать отношения, иерархии и связи данных, иначе ваши данные могут выйти из-под контроля. Большие данные могут помочь компаниям улучшить работу и принимать более быстрые и разумные решения. Данные поступают из ряда источников, включая электронную почту, мобильные устройства, приложения, базы данных, серверы, данные биржевых расписок и финансовые транзакции. Эти данные, когда они собираются, форматируются, обрабатываются, хранятся и затем анализируются, могут помочь компании получить полезную информацию для увеличения доходов, получения или удержания клиентов и улучшения операций.

Важность больших данных не в том, сколько у вас данных, а в том, что вы с ними делаете. Вы можете взять данные из любого источника и проанализировать их, чтобы найти ответы, которые позволяют: 1) сократить расходы 2) сократить время 3) разработать новый продукт и оптимизировать предложения 4) принимать разумные решения. Аналитика больших данных – это способ изучения больших и разнообразных наборов данных. большие данные – для выявления скрытых закономерностей, неизвестных взаимосвязей, тенденций на рынке, предпочтений клиентов и информации, которая может помочь организациям принимать более обоснованные бизнес-решения. Когда вы объединяете большие данные с мощной аналитикой, вы можете выполнять такие задачи, как: Поиск причин сбоев, проблем и дефектов практически в реальном времени. Изготовление купонов в точках продаж на основе покупательских привычек покупателя. Перерасчет полных портфелей рисков в кратчайшие сроки.