Қазіргі әлемде әр секунд сайын үлкен көлемдегі деректер пайда болады және бұл деректерді бизнес, ғылым және жалпы қоғам үшін талдаудың маңыздылығы үнемі артып келеді. Бұл мақалада біз үлкен деректер ұғымын (Big Data), олардың негізгі сипаттамалары мен сорттарын және олармен жұмыс істеу үшін қолданылатын аналитикалық құралдар мен әдістерді қарастырамыз.
Үлкен Деректер дегеніміз не?
Big Data – бұл интернет, әлеуметтік медиа, сенсорлар мен құрылғылар сияқты әртүрлі көздерден алынатын және өңдеу мен талдау үшін арнайы технологиялар мен құралдарды қажет ететін деректердің үлкен көлемін сипаттау үшін қолданылатын термин.
Big Data Сипаттамалары
Үлкен деректер оларды қарапайым деректерден ерекшелендіретін бірқатар сипаттамаларға ие. Оларға мыналар жатады:
– Көлемі: деректер көлемі петабайт пен зеттабайтқа жетуі мүмкін, бұл оларды дәстүрлі сақтау және өңдеу жүйелері үшін тым үлкен етеді.
– Әртүрлілік: деректер құрылымдалған, жартылай құрылымдалған немесе құрылымдалмаған болуы мүмкін, бұл әртүрлі деректер түрлерімен жұмыс істеу үшін икемді құралдарды қажет етеді.
– Генерация жылдамдығы: деректер нақты уақыт режимінде немесе жоғары жылдамдықта жасалады, бұл деректерді өңдеу мен талдаудың жылдам және тиімді әдістерін қажет етеді.
Үлкен Деректер Сорттары
– Операциялық деректер: транзакциялар, тапсырыстар, тұтынушыларға қызмет көрсету қоңыраулары және т. б. сияқты ұйымның жұмыс процесінде жасалған деректер.
– Әлеуметтік деректер: әлеуметтік желілерден, форумдардан, блогтардан және басқа да онлайн қауымдастықтардан алынған ақпарат.
– Сенсорлық деректер: GPS, RFID, IoT және т. б. сияқты әртүрлі сенсорлар мен құрылғылардан алынған деректер.
Үлкен деректерді талдау
Үлкен деректерді талдау үшін әртүрлі аналитикалық әдістер мен құралдар қолданылады, мысалы:
Сипаттамалық аналитика: мәліметтердің жалпы көрінісін алуға, трендтер мен заңдылықтарды анықтауға мүмкіндік береді.
Құралдар: SQL, Excel, Tableau, Google Analytics және т. б.
Болжамдық аналитика: тарихи деректерге негізделген болашақ тенденциялар мен мінез-құлықтарды болжау үшін қолданылады.
Құралдар: Machine Learning, Data Mining, Text Mining және т. б.
Big Data және аналитиканың мәселелері мен перспективалары
Көптеген артықшылықтарға қарамастан, үлкен деректер мен аналитика бірқатар мәселелерге тап болады, мысалы:
– Қауіпсіздік және құпиялылық: деректерді рұқсатсыз кіруден және ағып кетуден қорғау.
– Этикалық мәселелер: деректерді заңды және заңсыз жинау мен пайдалану арасындағы шекараны анықтау.
– Күрделілігі мен құны: үлкен деректер технология мен инфрақұрылымға айтарлықтай инвестицияларды қажет етеді.
Big Data және аналитиканың даму перспективалары блокчейн, жасанды интеллект, Машиналық оқыту және басқалары сияқты жаңа технологияларды дамытумен байланысты, бұл үлкен деректерді тиімді шешім қабылдауға және бизнесте, ғылымда және қоғамда табысқа жетуге мүмкіндік береді.