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4. März 2020 Conecta Software

Große Daten" bezieht sich auf Datensätze, die so groß und komplex sind, dass für ihre korrekte Verarbeitung nicht-traditionelle Computerdatenverarbeitungsprogramme erforderlich sind.

Auch bekannt als Makrodaten und umfangreiche Daten.

Strukturierte und unstrukturierte große Daten

Die analysierten Daten lassen sich in zwei Hauptkategorien einteilen:

Strukturierte Daten: Solche, die Länge und Format (Datumsangaben) haben und die in Tabellen gespeichert werden können.

Unstrukturierte Daten: Dies sind diejenigen, die kein spezifisches Format haben und nicht in Tabellen gespeichert werden können, (die von Benutzern in Foren, sozialen Netzwerken, Audio- und Videodateien erzeugt werden).

 

 

Das Hauptziel der Big Data besteht darin, Daten in Informationen umzuwandeln, so dass sie die Entscheidungsfindung auch in Echtzeit erleichtern.

 

Woher kommen die Daten?

Sein Ursprung geht auf die 1960er und 1970er Jahre zurück, als die ersten Datenzentren eingerichtet und relationale Datenbanken entwickelt wurden.

Der 90% der Daten wurde in den letzten Jahren generiert. Der Großteil der umfangreichen Daten stammt aus drei Hauptquellen:

  1. Sozialdaten
  2. Maschinendaten
  3. und Transaktionsdaten

Eine weitere Unterscheidung ist, ob die Daten intern erzeugt werden oder ob sie von außerhalb des Unternehmens kommen.

Die sozialen Daten

Das Interesse an Big Data nahm mit der exponentiellen Nutzung der sozialen Netzwerke Facebook und YouTube zu. Heute sind wir alle Produzenten von Daten, indem wir Vorlieben, Tweets und Re-Tweets, Kommentare abgeben oder Videos und Bilder hochladen, die wir veröffentlichen und über soziale Netzwerkplattformen weitergeben.

Diese Art von Daten liefert wertvolle Informationen über Verbraucherverhalten und -stimmung. Daher sind sie in der Marketinganalyse sehr relevant.

Das öffentliche Web ist eine weitere gute Quelle für soziale Daten, und Tools wie Google Trends können mit guten Ergebnissen eingesetzt werden, um das Volumen großer Datenmengen zu erhöhen.

 

Die Maschinendaten

Das Internet der Dinge ist ein weiterer Schub für die Nutzung von Big Data. In diesen Fällen handelt es sich um Informationen, die von Industrieanlagen, in Maschinen installierten Sensoren und sogar Weblogs, die das Benutzerverhalten verfolgen, erzeugt werden.

Es wird erwartet, dass diese Art von Daten exponentiell wachsen wird, wenn das IoT in Smart Cities und Unternehmen implementiert wird. Sensoren wie medizinische Geräte, intelligente Messgeräte, Straßenkameras, Satelliten, Spiele und das Internet der Dinge sind eine der wichtigsten Quellen für Big Data und ihre Bedeutung wird weiter wachsen.

 

Die Quelle der Transaktionsdaten

Diese Art von Daten wird generiert aus Transaktionen tägliche Aktivitäten, die sowohl online als auch physisch stattfinden. Rechnungen, Zahlungsaufträge, Lageraufzeichnungen, Lieferscheine werden als Transaktionsdaten bezeichnet. Diese Daten allein sind fast bedeutungslos, und die meisten Organisationen stehen vor der Herausforderung, den Sinn der Daten, die sie erzeugen, zu erkennen und zu nutzen.

 

 

Große Daten und die 3 V: Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt

Große Daten sind Daten, die eine größere Vielfalt enthalten und in zunehmendem Umfang und mit höherer Geschwindigkeit präsentiert werden. Dies ist bekannt als "die drei V's".

Gartner

  • Jahrgang
  • Geschwindigkeit
  • Vielfalt

 

Das neue V: Wert und Wahrhaftigkeit

Während die von Gartner definierten 3Vs nach wie vor relevant sind, sind in den letzten Jahren zwei weitere Merkmale hinzugekommen. Dies sind der Wert und die Genauigkeit der Daten.

  • Wert
  • Wahrhaftigkeit

 

Anwendungsfälle

Big Data dient der Verbesserung von Geschäftsabläufen, einschließlich Innovation und Erkennung von Bedrohungen und Chancen. Sie ermöglicht es Ihnen, die Ursachen von Ausfällen, Problemen und Defekten nahezu in Echtzeit zu ermitteln. Dies sind Anwendungsfälle für Big Data

 

 

Software-Frameworks für große Datenmengen

Hadoop

Hadoop ist ein Open-Source-Framework der Apache Foundation, das entwickelt wurde, um die neuen Herausforderungen zu lösen, die mit dem Aufkommen der Disziplin Data Science verbunden sind. Konkret wird es zur Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen verwendet. Darüber hinaus ermöglicht es die Ausführung von Anwendungen auf grundlegenden Hardware-Clustern.

 

Funken

Apache Spark ist definiert als eine einheitliche Analyse-Engine für die Verarbeitung großer Datenmengen.

Spark läuft in Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes, unabhängig oder in der Wolke. Sie können auf eine Vielzahl von Datenquellen zugreifen.

 

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Projekt kofinanziert durch den Europäischen Fonds für regionale Entwicklung. Begünstigter: Conecta Software Soluciones SLU. Aktenzeichen: EATIC201901010001. Genehmigte Investition: 173.800,00 ? Startdatum: 01/04/2019. Abschluss: 30.09.2020. Dieses Projekt zielt darauf ab, eine mehrsprachige Benutzerschicht und Dashboards für Web- und Windows-Umgebungen von Business Intelligence-Lösungen zu entwickeln.

Projekt kofinanziert durch den Europäischen Fonds für regionale Entwicklung. Begünstigter: Conecta Software Soluciones SLU. Aktenzeichen: PI2019010001. Genehmigte Investition: 6.444,80 Startdatum: 17/10/2018. Abschluss: 16.10.2019. Ziel des vorliegenden Projekts ist die Entwicklung einer Konnektor-Software, die die Erstellung virtueller Kataloge automatisiert, so dass das Unternehmen in seinem Online-Shop Produkte mit einer umfassenden Beschreibung und mit Bildern anbieten kann, die die Benutzererfahrung reicher und vollständiger machen.

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