Smart Reading - Ключевые идеи книги: Просто о больших данных. Джудит Гурвиц, Алан Ньюджент, Ферн Халпер, Марсия Кауфман
- Название:Ключевые идеи книги: Просто о больших данных. Джудит Гурвиц, Алан Ньюджент, Ферн Халпер, Марсия Кауфман
- Автор:
- Жанр:
- Издательство:неизвестно
- Год:неизвестен
- ISBN:нет данных
- Рейтинг:
- Избранное:Добавить в избранное
-
Отзывы:
-
Ваша оценка:
Smart Reading - Ключевые идеи книги: Просто о больших данных. Джудит Гурвиц, Алан Ньюджент, Ферн Халпер, Марсия Кауфман краткое содержание
Читать, чтобы: • Понять ключевые принципы работы с большими данными.
• Узнать, как превратить огромные объемы данных в понятную и полезную информацию.
• Познакомиться с практическими инструментами работы с большими данными и оценить, как их можно использовать в своем бизнесе.
Об авторах Джудит Гурвиц – президент, глава совета директоров и идеолог исследовательской и консалтинговой компании Hurwitz & Associates.
Алан Ньюджент – главный консультант Hurwitz & Associates, специалист в области инновационных информационных технологий.
Ферн Халпер – доктор наук, научный сотрудник Hurwitz & Associates, директор по исследованиям в области углубленной аналитики Института изучения вопросов хранения данных.
Марсия Кауфман – партнер-основатель и главный операционный директор Hurwitz & Associates.
Ключевые идеи книги: Просто о больших данных. Джудит Гурвиц, Алан Ньюджент, Ферн Халпер, Марсия Кауфман - читать онлайн бесплатно ознакомительный отрывок
Интервал:
Закладка:
Бизнес больше не может работать с изолированными хранилищами информации – самые актуальные решения в этой области связаны с интеграцией данных. За это отвечают метаданные. Они обеспечивают кратчайший путь к искомой информации. Данные о банковском счете, содержащие собственно номер счета, а также имя и адрес клиента, – типичный пример метаданных. Теги, которыми мы маркируем посты в соцсетях, – тоже метаданные.
Специфика работы с данными
Специфика работы с данными определяется их типом. Данные могут быть:
♦ передаваемыми(их также называют данными в движении), они транслируются непосредственно в ходе производственного процесса – показания медицинских датчиков, приборы слежения;
♦ хранимыми(или данными в покое) – данные соцсетей, статистика продаж, переписка клиентов с кол-центрами.
Цикл работы с данными включает три этапа:
• сбор данных;
• систематизация;
• обобщение.
На первый взгляд, в этом списке нет того, чего бы не знал и специалист середины XX века. Конкретное же содержание работы, как будет показано далее, может быть очень специфическим и разнообразным. К тому же сегодня в этом цикле появилась четвертая характеристика:
• достоверность данных.
Большие данные – океан информации, который, однако, питается тысячами информационных ручейков и речушек. Реляционные базы данных [2] Реляционная база данных – совокупность связанной информации, представленной в виде двумерных таблиц. Строки таблицы никак не упорядочены, чтобы обеспечить максимальную гибкость работы с базой. Пользователи могут фильтровать и упорядочивать информацию по своему желанию. Столбцы при этом поименованы и пронумерованы .
, изобретенные в XX веке, имели дело с высокоструктурированными упорядоченными данными, связанными с определенным аспектом деятельности. Сегодня ситуация изменилась. Чтобы у компании сложилась реалистичная картина происходящего, собранные данные должны охватывать множество источников, часто неструктурированных.
Инфраструктура больших данных
В мире, где информации становится все больше, а ее источники – все разнообразнее, единственной эффективной стратегией работы сегодня остаются распределенные вычисления. Эта технология позволяет отдельным компьютерам, сколь угодно удаленным друг от друга, работать в качестве единой среды. Внедрение этой технологии привело в свое время к созданию интернета. В 1990-е Google, Yahoo! и Amazon увеличили бизнес-мощности, используя дешевеющее аппаратное обеспечение для хранения данных. А сегодня мы наблюдаем еще более тесное срастание технологий с бизнесом: ранее недоступные для анализа массивы информации становятся источником миллиардных доходов – первыми это поняли все те же Amazon, Google и Facebook. Но распределенные вычисления сейчас – лишь одна из составляющих инфраструктуры, которая обслуживает большие данные.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «ЛитРес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.
Примечания
1
Объектно ориентированные системы управления базами данных – способ структурирования информации в базах данных в виде объектов, каждый из которых обладает определенными свойствами, состоянием и поведением. Объекты, обладающие одинаковыми свойствами, группируются в классы, а классы образуют иерархию наследования.
2
Реляционная база данных – совокупность связанной информации, представленной в виде двумерных таблиц. Строки таблицы никак не упорядочены, чтобы обеспечить максимальную гибкость работы с базой. Пользователи могут фильтровать и упорядочивать информацию по своему желанию. Столбцы при этом поименованы и пронумерованы .
Интервал:
Закладка:
