Сочинение на тему Основные направления деятельности для больших данных
- Опубликовано: 07.08.2020
- Предмет: Информационная наука
- Темы: Большое количество данных, Информационные технологии
Поощрение использования информации может помочь повысить качество и эффективность процесса принятия решений, но это становится сложной задачей в связи с быстрым увеличением объема генерируемой информации в наши дни. По мере того как мы становимся все более оцифрованными, скорость генерации данных свидетельствует об ускорении из разных источников в разных форматах. Однако это больше не поддерживается традиционной базой данных, что является проблемой для больших данных.
Движение больших данных направлено на то, чтобы помочь организациям сократить расходы и повысить операционную эффективность за счет миграции существующей рабочей нагрузки и больших наборов данных, а также разработки подходящего решения для решения проблем. Сегодня архитектуры управления данными превратились из традиционной модели хранилища данных в более сложные архитектуры. Это требует эффективного устранения разрыва между генерируемыми данными и их анализом.
Новые инструменты и технологии должны учитывать цикл управления данными, делать большие данные технически и экономически осуществимыми, помогать в сборе и хранении огромных наборов данных и их анализе для создания бесшовных сквозных приложений. Некоторые основные области больших данных:
Сбор. Задача сбора транзакций с необработанными данными, журналов, мобильных данных и многого другого требует обширной универсальности с учетом разнообразия доступных данных – как структурированных, так и неструктурированных.
Хранилище. Всем платформам больших данных необходим защищенный репозиторий, который масштабируем и надежен для хранения данных до и после задач обработки, а иногда даже во время анализа.
Обработка и анализ. На этом этапе необработанные данные преобразуются в формат расходных материалов с помощью классификации, агрегирования, единства и расширенных алгоритмов. Полученные данные можно сохранить или сделать доступными для последующей обработки с помощью инструментов бизнес-аналитики или визуализации.
Потребление и просмотр. Большие данные получают ценность из необработанных данных с помощью инструментов, которые в идеале обеспечивают Business Intelligence и облегчают быстрое использование набора данных, позволяя осуществлять статистическое прогнозирование и прогнозную аналитику. Рост облачных вычислений и облачных хранилищ данных стал ключевым фактором для появления больших данных. В облаке нет оборудования для покупки и инфраструктуры для обслуживания и масштабирования.
Amazon Web Services (AWS) доминирует в мировой облачной индустрии с долей рынка более 30% и предлагает широкий и интегрированный портфель услуг облачных вычислений, которые помогут вам создавать, защищать и внедрять приложения для больших данных. Это помогло компаниям закрепиться в своих постоянно растущих отраслях. Например, файлы журнала или данные экспорта в текстовом формате можно передавать или собирать в облачном хранилище данных, таком как Amazon S3. База данных NoSQL, такая как Amazon DynamoDB, предлагает полностью управляемую, быструю и гибкую платформу для всех приложений, таких как мобильные, веб и IoT и другие. Для хранилищ данных сервис, такой как Amazon Redshift, масштабирует петабайты данных, чтобы упростить анализ данных, подключившись к существующим инструментам бизнес-аналитики. Для обработки и анализа существует несколько вариантов, которые обеспечивают основу для управления Hadoop и отслеживания в режиме реального времени. В основном, оплата по факту оплаты с помощью облачных вычислений и AWS Marketplace позволяет легко сравнивать и испытывать системы.
Большие данные не ограничиваются одним доменом. Есть несколько вариантов решения проблем с большими данными, чтобы наилучшим образом внести свой вклад в бизнес. Несколько клиентов по всему миру используют успешные реализации AWS для извлечения информации, которая имеет отношение к их бизнесу. Благодаря широкому набору управляемых сервисов AWS предоставляет решения для гибкого и эффективного удовлетворения требований к анализу больших данных.
Кибербезопасность или защита информационных технологий – это методы защиты компьютеров, сетей, программ и данных от несанкционированного доступа или атак, направленных на эксплуатацию. Существует четыре типа
Ахмад Альдхафири CEGR 4802/1/2018 ГИС Геоинформационная система (ГИС) – это система, предназначенная для сбора, хранения, обработки, анализа, управления и представления всех типов географических данных. Ключевым
Hadoop может быть страстно привлекательным, потому что он отлично масштабируется, может быть настроен на переключение широкого ассортимента и очень дорогой по сравнению со старыми. Hadoop