Yaşadığımız zamanda, internet erişimi olmayan tanıdıklarımızın evini düşünmek çok zordur, çünkü bu araç kalmak için buradadır ve istediğimiz veya istemediğimiz bir şeydir, her gün çeşitli etkinlikler için Büyük Veri kullanıyoruz Boş zamanlardan, bizden uzakta yaşayan akrabalarımızla, iş faaliyetlerimizle veya sadece herhangi bir arama yaparak konuşuyoruz.
Yürüttüğümüz tüm bu faaliyetlerle, şu anda neler olduğunu, tüketici çıkarları veya çeşitli pazarlara nasıl girileceğini bildikleri için kuruluşlar için çok önemli olan etkileyici miktarda veri oluşuyor. Bu, gelecekte ne olacağını tahmin edebilir, kuruluşların bu bilgilerle yapabilecekleri her şeyi düzeltmek zordur.
Geçmişte, kuruluşların yukarıdakilerin tümünü yapabileceğini düşünmek imkansızdı, çünkü bilgisayarlar zaten onlar için mevcut olsa da, henüz yeterince güçlü değildi. Ancak teknolojilerin evrimi ile birlikte, bu artık bir gerçekliktir ve kuruluşlar için sahip olduğu güç ve kapsamı anlamak için bu makalenin dayandırılacağı merkezi kavram olan büyük verilere teşekkür edilmelidir. Rekabet gücünü önemli ölçüde artırmıştır ve karar almada belirleyici bir faktördür.
Yukarıda belirtildiği gibi, üretilen veri miktarı uçsuz bucaksızdır ve işlenmesini karmaşık hale getirir. Ancak şirketler bu verilere neredeyse gerçek zamanlı olarak ihtiyaç duyuyorlar ve bu noktada Büyük Veri anahtar olacak.
Anahtar kavramlar.
Aşağıda bazı önemli kavramlar belirtilmiştir, böylece okuyucu makaleyi daha iyi anlayabilir.
“Sembolik bir temsildir (sayısal, alfabetik, algoritmik, mekansal, diğerleri arasında.) Nicel veya nitel bir nitelik veya değişken. Veriler ampirik gerçekleri, olayları ve kurumları tanımlamaktadır. Bilgisayarın farklı yollarla aldığı bir değer veya referanstır, veriler programcının bir çözümün inşasında veya bir algoritmanın geliştirilmesinde manipüle ettiği bilgileri temsil eder. " (Wikipedia, 2018)
"İnsanın yaşamı optimize etmek için daha iyi, daha sağlıklı, daha hoş ve her şeyden önce rahat bir ortam geliştirdiği bilgi gövdesidir." (Definista, 2011)
Büyük veri
“Veri kümesi veya boyutu (hacmi), karmaşıklığı (değişkenliği) ve büyüme hızı (hızı) istatistiksel ve ilişkisel veritabanları gibi geleneksel teknolojileri ve araçları kullanarak bunları yakalamayı, yönetmeyi, işlemeyi veya analiz etmeyi zorlaştıran veri kümelerinin kombinasyonları konvansiyonel veya görselleştirme paketleri, yararlı olması için gerekli süre içinde. (PowerData, 2018).
Büyük Verinin Kökeni
Yazma icat edildiğinden, insan farklı türde bilgileri saklamıştır, bu değişmemiştir, günümüzde gelişmiş veri yakalama sistemleri ile, günlük ama çok önemli bir prosedür haline gelmiştir.
Veriler, önümüzdeki on yıl için yaklaşık 40 zettabayt olacağını tahmin ediyor. Dünyada üretilen ve her kum tanesini dünyanın her bir kıyısından elli yedi kez çarpmaya eşdeğer olacaktır.
Ciampagna'ya (2015) göre, internetin yükselişi ile birlikte şimdi Büyük veri olarak bildiğimiz şeye yol açan bazı olaylar aşağıdadır:
- o Dijital bilgi biriktirmenin maliyeti önemli ölçüde düşüyor, bu yüzden artık kağıt üzerinde biriktirmekten daha ucuz.. Google, yakında dünyanın en popüler haline gelecek olan bilgi arama motorunu piyasaya sürüyor.
- Michael Lesk, dijital bilgilerin büyüme hızının yılda on kez olacağını tahmin ediyor.
- Büyük Veri terimi ilk kez "Gigabayt veri kümelerinin gerçek zamanlı olarak görsel olarak araştırılması" başlıklı bir araştırma belgesinde kullanılmıştır.
- Web 2.0, kullanıcıların kendi bilgilerini oluşturdukları bir web sayfasıdır.Büyük Veri ortamına sahip bir site olan ve kullanıcılar için tamamen ücretsiz olan Hadoop'un oluşturulması.
- Cep telefonları ilk kez bilgisayarlarda internet kullanımında mükemmel, bu sürekli bağlantıya ve veri trafiğinde artışa neden oluyor.. Dünyanın farklı yerlerinden CEO'lar arasında yapılan bir ankette,% 88 BÜYÜK Veri analizi kuruluşlarınız için çok önemlidir.
Bu veriler, retina tarayıcıları, parmak izleri veya daha gelişmiş DNA okuyucuları tarafından kapsanan, güvenlik önlemleriyle ilişkili bu tür bir teknolojidir, ancak sonuçta kuruluşlar için yararlı olacak veriler haline gelir. çünkü bir toplumun güvenliği için unsurlar olabilirler.
Veri dönüşümü
Kuruluşlar verileri (önceki noktada tartışılan tüm yollarla) ele geçirdiğinden, belki de dağınık oldukları için geri kalanla çok fazla ilişkisi olmayan çok fazla olacaklardır. Şimdi onları aynı alanda bir araya getirmeye ve aynı stile sahip olmaya devam edin.
Sürecin bu bölümünde sistem özütleme, dönüştürme ve yükleme (ETL) girecekamacının gereksiz verileri ortadan kaldırmak, önemli olanları aynı formatta vermek ve bunları kuruluş tarafından oluşturulan bir veritabanına yüklemek için gruplandırmak olacaktır.
Büyük Veri araçları
Bugün, Bilgi Mühendisliği Enstitüsü'ne (2016) göre, Büyük Veri geliştirmemize yardımcı olan çeşitli araçlar bulabiliriz, bugün en çok kullanılan araçlara bazı örnekler şunlardır:
Hadoop.
Hadoop, Büyük Veri ile çalışmak için mükemmel bir araçtır, kullanımı ücretsizdir ve depolamak için standart çalışma ortamı olarak kabul edilir, ancak büyük miktarda veriyi analiz edip işlese de, Facebook ve Yahoo!
Elasticsearch.
Çok miktarda karmaşık veriyi aramak için güçlü bir araçtır.
Bize istediğimiz zaman büyük miktarda veriyi analiz etme ve danışmanlık yapma olanağını verir. Tam metin aramaları için kullanılabilir, çünkü bir kritere göre sipariş edilen veriler çok hızlı bir şekilde elde edilir.
"Elasticsearch ile karmaşık metin aramaları yapabilir, düğümlerimizin durumunu görselleştirebilir ve daha fazla güce ihtiyaç duymamız halinde çok fazla ihtiyaç duymadan ölçeklendirebiliriz." (Bilgi Mühendisliği Enstitüsü, 2016)
Apache Fırtına.
Bu araç şu anda harekete geçmeyi amaçlamaktadır, verileri sürekli işlemek için bir örnek olarak, sosyal ağlardan gelenler, muazzam miktarda veri (Facebook'ta her dakika yaklaşık 700 bin parçanın paylaşıldığı tahmin edilmektedir)).
Verilerin analizi
Kuruluşların sahip oldukları muazzam miktarda veriyi analiz etmek için kullandıkları çeşitli teknikler vardır, en çok tanınanları şunlardır:
Bağlantı.
Bu teknik ile farklı değişkenleri ile ilgili verileri bulabilirsiniz. Amaç, diğer değişkenlerle olanlara ilişkin bir tahmin bulmaktır.
Elektronik satış yoluyla bir müşteriye tükettiklerine benzer ürünleri satabilmek için bir örnek bulunabilir.
Veri madenciliği.
Veritabanlarında depolama ile istatistiksel yöntemleri ayarlayan teknikler kümesi. Veri madenciliği, önemli miktarda verilerde kalıp bulmaya çalışan diğer araçlarla ilgilidir.
Grubu.
Bu tür bir araçla aradığınız şey, bu veriler arasındaki benzerlikleri keşfetmek ve bunları belirten koşulları bilmek için üretilen çok büyük miktarda veriyi daha küçük bölümlere ayırmaktır.
Sonuçlar arasında benzerlikler bulmak ve analiz edilecek verilerin ön değerlendirmesini yapmak son derece önemlidir.
Metin çözümlemesi.
Kullanıcılar tarafından üretilen verilerin çoğu, e-postalar, internet aramaları gibi metinlerdir. Bu işlem, çeşitli konuları modellemek veya kullanıcıların gelecekteki aramalarını tahmin etmek için bu verilerdeki bilgileri kaldırmayı amaçlar.
Son olarak, verileri nasıl görselleştirebiliriz?
Nihai sonuca ulaştığımızdan, bu büyük miktarda veriyi yakaladıktan, işledikten ve analiz ettikten sonra, son kullanıcıya sunulabileceği bir yol bulmalıyız.
Çeşitli çalışmalar, son kullanıcının iyi bir yapıya sahip bir sunumu tercih ettiğini ve karşılaştırmalı grafiklerin çok sayıda sayı ve basit sonuç içeren bir tablo yerine sonuçları gösterdiğini belirtmektedir.
Bunun nasıl temsil edilebileceğinin bir örneği Mondrian platformundadır, “bu, sahip olduğumuz veriler üzerinde yapılan analizlerle bilginin izlenmesine izin veren bir platformdur. Bu platformla, daha özel bir kitleye ve bir kuruluşun ayrılmaz puan kartı olarak daha sınırlı bir hizmete ulaşmaya çalışıyoruz. ” (Wikipedia, 2018)
Ayrıca infographics veri analizi ile elde edilen sonuçları sunma konusunda moda olmuştur, çünkü kitle alımı için görsel olarak ilginç, canlı ve basit bir malzemedir.
Vodafone tarafından yeni oluşturulan bir araca örnek
İspanya'da, özellikle Barselona şehrinde, Mobil Dünya Kongresi etkinliği sırasında, Vodafone, ülkedeki KOBİ'lerin Vodafone tüketicileri tarafından üretilen verileri bilmesi ve kullanması için Büyük Veri'den yararlanmaları için bir araç sundu. işleriyle ilgili gelecekteki kararlar için onlara hizmet edin.
Vodafone, verilerin tamamen anonim olacağını ve verilerin davranış kalıpları ile ilgili olacağını belirtmektedir: gittikleri yerler, orada ne kadar zaman geçirdikleri, aramaların süresi, sık sık internet sayfaları, ne satın aldıkları, diğer birçok şeyin yanı sıra, mobil uygulamalar yükler.
İspanyol nüfusunun% 91'i cep telefonuyla internete erişiyor.
"Vodafone Analytics" adlı Büyük Veri araçlarını kiralayan KOBİ'lerin, tüm bu verilere erişmek için aylık bir abonelik ödemesi gerekecektir.
Bu ayrıcalıklı bilgiler, belirli bir ürün için ne kadar stoğa sahip olmaları gerektiğine dair daha sağlam bir karar vermeyi sağlayacak, yeni şubeler açmanın mümkün olup olmadığını ve diğer yerlerde olduğu gibi, reklam kampanyalarının belirli sektörlere odaklandığı yerleri görecek.
Aynı şekilde, Vodafone sadece ülkedeki KOBİ'lere yönlendirileceğini değil, aynı zamanda kamu kurumlarının kent planlaması, toplu taşımanın kullanımı, toplum için önemli çeşitli konular arasında kararlar almak için abone olabileceğini belirtmektedir.
Ticarileştirilmesi için biri kuruluşun ihtiyaç duyduğu şeyle doğrudan bağlantılı olacak ve diğeri bilgiyi modüllere yerleştiren ve ayda yaklaşık 1,000 veya 1,500 avroya mal olacak iki varyant olacaktır.
Büyük Verinin Önemi
Okuma boyunca, kuruluşların elinde Büyük Veri'nin sunduğu her şeye sahip olmalarının anlamına geleceği çeşitli avantajları okumak veya çıkarmak mümkün olmuştur, ancak PowerData'ya (2018) göre bunlar için bazı avantajlar olacaktır. her türlü kuruluşun karşı karşıya olduğu çeşitli durumlar.
Turizm.
Bir müşterinin mutlu olması ve konaklamasından keyif alması, bu alanda faaliyet gösteren bir kuruluş için başarının anahtarıdır, ancak özellikle kuruluş istediği zaman, şikayet derecesinin ölçülmesi her zaman kolay değildir.
Büyük Verileri kullanmak, bu kuruluşlara müşterileri tarafından atılan verileri analiz etme, analiz etme ve belirli bir durum hakkında karar verme yeteneği kazandırır; bu nedenle, çok geç olmadan bir problemden kaçının.
Sağlık.
Müşteri sağlığına odaklanan organizasyonlarda, Big Data'nın sunabileceği çok şey var. Tıbbi kayıtların, sağlık planlarının, edinilen sigortaların, diğer birçok faaliyetin yanı sıra, organizasyon için son derece önemli bilgilerle dolu oldukları için kontrol edilmesi zor olabilir.
Büyük Veri'nin girdiği yer, saklanan tüm bilgileri doğru ve hızlı bir şekilde analiz edeceği ve bir hasta için teşhis veya tedavi hakkında zamanında karar vermenin mümkün olacağı yerdir.
İdaresi.
Bugün yönetim büyük bir zorlukla karşı karşıya: kalite ve verimliliğin korunması veya hatta iyileştirilmesi, ancak kısa bir bütçeyle. Büyük Veri'nin yardımıyla operasyonlar artar ve idare, organizasyonda yürütülen tüm faaliyetler hakkında geniş bir vizyona sahip olacaktır.
Perakende. 5
Tüketicilerin perakendecilerin şimdi ne istediklerini ve ne zaman istediklerini bilmelerini bekledikleri için ürünlerin ticareti son yıllarda nasıl ilerledi.
Büyük veri, bu tür bir işi üstlenen insanlar için büyük bir destektir, çünkü artık müşterinin gerçekten ne istediği, satın alma alışkanlıklarının ne olduğu, markaları veya ürünleri bildiği hakkında önemli miktarda bilgiye sahipler. müşterinin sadık olduğu, diğer şeylerin yanı sıra. yapabilirler
5 Kavram genellikle büyük miktarların satışıyla, ancak birçok farklı alıcıyla bağlantılıdır. (Porto, 2014)
hangi ürünlerin tüketiciler arasında trend olacağını tahmin edebilir veya farklı türde ürünler önerebilir.
GPS'li akıllı telefonların veya farklı çevre birimlerinin artması, kuruluşlara belirli bir kuruluşa yakın oldukları zaman müşterilere reklam vermeyi hedefleme yeteneği verir. Bu, hizmeti sağlayan kuruluşların kârını arttırır ve yeni tüketicileri kendine çekme imkanı verir.
Tez önerisi.
Reklamını geliştirmek için Orizaba Şehrindeki KOBİ'lerde Büyük Veri Uygulaması.
Amaç.
Tüketicilerin ne aradığını bilin, böylece KOBİ'ler reklamlarını artırmak için diğerleri arasında ürünlerini tanıtabilir, tanıtım yapabilir.
Teşekkürler.
Ailemi, bana her gün devam etmek için gereken tüm desteği ve çabayı verdiği için, kapılarını bana açtığı ve İdari Mühendislik Yüksek Lisans ve Doktor Fernando Aguirre ile devam etmeme izin verdiği için Orizaba Teknoloji Enstitüsü'ne teşekkür ediyorum.
Hernández, atanan makalelerin her birini yürütmek için İdari Mühendisliğin Temelleri seminerindeki bilgisiyle beni motive etti.
Sonuç.
Bu makaleyi okuyarak, Büyük Verilerin nispeten yeni bir araç olduğunu fark edebildik, ancak dünyadaki hiçbir şey için geçici olmayacak, çünkü bugün sahip olduğumuz büyük veri akışıyla, giderek daha fazla Bize Büyük Veri sağlayan bir metodoloji istedi.
Büyük Veri, kuruluşların ve hatta toplumların yönetilme biçimindeki değişimin bir parçasıdır. Bence bu, insan için diğer evrim türlerinin temelini oluşturacaktır.
Kaynakça.
Ciampagna, JM (4 Mart 2015). Profesör José'nin blogu. Https://elprofejose.com/2015/03/04/una-breve-historia-sobre-big-data-que-todo-elmundo-deberia-leer/ adresinden elde edilmiştir.
Kesin. (23 Ağustos 2011). Kavram Tanımı. Http: //concepcióndefinicion.de/tecnologia/ adresinden alınmıştır.
IGN Grubu. (2 Mayıs 2017). KOBİ'ler için IGN Grup Yönetimi çözümleri. Https://ignsl.es/historia-del-big-data/ adresinden elde edildi.
Bilgi mühendisliği enstitüsü. (13 Ekim 2016). IIC Bilgi Mühendisliği Enstitüsü. «Http://www.iic.uam.es/innovacion/her tools-big-data-para-empresa /» adresinden alınmıştır.
MARTÍNEZ, V. (27 Şubat 2018). Vodafone, KOBİ'lerin müşterilerini daha iyi tanıması için 'büyük veri' aracı başlattı. Dünya.
PowerData. (2018). PowerData Veri yönetimi uzmanları. Https://www.powerdata.es/big-data adresinden edinildi
Vikipedi. (20 Şubat 2018). Vikipedi, bedava ansiklopedi. Https://es.wikipedia.org/wiki/Dato adresinden elde edildi.
Vikipedi. (27 Şubat 2018). Vikipedi, bedava ansiklopedi. Https://es.wikipedia.org/wiki/Macrodatos adresinden alınmıştır.
_________
Bir zettabayt, sembolü ZB olan, 1021 bayta eşdeğer bir bilgi depolama birimidir. (Wikipedia, 2018)
Email.
Kuruluşların verileri birden fazla kaynaktan taşımasına, yeniden biçimlendirmesine ve temizlemesine ve analiz etmek için başka bir veritabanına veya bir iş sürecini desteklemek için başka bir işletim sistemine yüklemesine izin veren süreçtir. (Wikipedia, 2018)
Sentetik, açıklayıcı ve anlaşılması kolay görüntü ve metinlerin bir birleşimidir ve aktarımını kolaylaştırmak için bilgileri görsel olarak iletir. (Ofifacil, 2018)
Küresel Konumlandırma Sistemi.
