Dades massives

Què és el Big Data?

Les dades grans fan referència a grans conjunts d’informació que creixen a ritmes creixents. Engloba el volum d’informació, la velocitat o velocitat a la qual es crea i recopila, i la varietat o l’abast dels punts de dades que s’estan cobrint. Les dades grans sovint provenen de múltiples fonts i arriben en diversos formats.

Com funciona Big Data

Les dades grans es poden classificar com no estructurades o estructurades. Les dades estructurades consisteixen en informació ja gestionada per l’organització en bases de dades i fulls de càlcul; sovint és de naturalesa numèrica. Les dades no estructurades són informació no organitzada i no entren en un model o format predeterminat. Inclou dades recollides de fonts de mitjans socials, que ajuden a les institucions a recollir informació sobre les necessitats del client.

Els tres V caracteritzen tradicionalment les dades grans: el volum (quantitat) de dades, la velocitat (velocitat) a la qual es recopilen i la varietat de la informació.

Es poden recopilar grans dades a partir de comentaris compartits públicament a les xarxes socials i llocs web, recollits voluntàriament des d'aparells electrònics i aplicacions personals, mitjançant qüestionaris, compres de productes i registres electrònics. La presència de sensors i d’altres entrades en dispositius intel·ligents permet reunir dades en un ampli ventall de situacions i circumstàncies.

Les dades massives s’emmagatzemen sovint a bases de dades d’ordinadors i s’analitzen mitjançant programari específicament dissenyat per gestionar grans conjunts de dades complexos. Moltes empreses de programari com a servei (SaaS) s’especialitzen en la gestió d’aquest tipus de dades complexes.

Els usos del Big Data

Els analistes de dades examinen la relació entre diferents tipus de dades, com ara dades demogràfiques i historial de compres, per determinar si existeix una correlació. Aquestes avaluacions es poden fer a casa dins d’una empresa o externament per un tercer que es concentri en el tractament de dades grans en formats digeribles. Sovint, les empreses utilitzen l'avaluació de grans dades per part d'aquests experts per convertir-la en informació accionable.

Gairebé tots els departaments d'una empresa poden utilitzar resultats des de l'anàlisi de dades, des de recursos humans i tecnologia fins a màrqueting i vendes. L’objectiu de les grans dades és augmentar la velocitat de comercialització dels productes, reduir la quantitat de temps i recursos necessaris per a l’adopció del mercat, el públic objectiu i garantir que els clients es mantinguin satisfets.

Compres per emportar

• Les dades grans són una gran quantitat d’informació diversa que arriba en volums creixents i amb una velocitat cada cop més elevada.
• Les dades grans es poden estructurar (sovint numèriques, fàcilment formatejades, emmagatzemades) o desestructurades (més de forma lliure, menys quantificables).
• Gairebé tots els departaments d'una empresa poden utilitzar les conclusions de l'anàlisi de grans dades, però manejar-ne el desordre i el soroll pot suposar problemes.

Avantatges i inconvenients de Big Data

L’augment de la quantitat de dades disponibles presenta oportunitats i problemes.

En general, disposar de més dades sobre els seus clients (i clients potencials) hauria de permetre a les empreses adaptar millor els seus productes i els seus esforços de màrqueting per tal de crear el màxim nivell de satisfacció i repetir negocis. A les empreses que puguin recopilar una gran quantitat de dades se’ls ofereix l’oportunitat de realitzar anàlisis més profunds i rics.

Si bé una millor anàlisi és positiva, les dades grans també poden generar sobrecàrregues i sorolls. Les empreses han de ser capaces de gestionar volums més grans de dades, alhora que determinen quines dades representen senyals en comparació amb el soroll. Determinar què fa que les dades siguin rellevants esdevé un factor clau.

A més, la naturalesa i el format de les dades poden requerir un tractament especial abans que s’actuïn. Les dades estructurades, que consten de valors numèrics, es poden emmagatzemar i ordenar fàcilment. Les dades no estructurades, com ara correus electrònics, vídeos i documents de text, poden requerir aplicacions de tècniques més sofisticades abans que siguin útils.

Comparació de comptes d'inversió Nom del proveïdor Descripció del anunciant × Les ofertes que apareixen a aquesta taula provenen de col·laboracions per les quals Investopedia rep una compensació.

Termes relacionats

Magatzematge de dades: Comprendre l’emmagatzematge electrònic El magatzematge de dades és l’emmagatzematge electrònic d’una gran quantitat d’informació per part d’una empresa, de manera segura, fiable, fàcil de recuperar i fàcil de gestionar. més Inside Data Science i les seves aplicacions La ciència de dades es centra en la recollida i l'aplicació de dades grans per proporcionar informació significativa en la indústria, la investigació i els contextos de vida. més Com funciona la Business Intelligence (BI) La intel·ligència empresarial (BI) es refereix a la infraestructura processal i tècnica que recopila, emmagatzema i analitza dades produïdes per una empresa. més Comprensió del programari com a servei (SaaS) El software com a servei (SaaS) és un enfocament de computació en núvol per proporcionar als usuaris accés a un programa a través d'Internet, de manera que l'usuari pugui accedir-hi gairebé qualsevol lloc on tinguin. una connexió a Internet i en una màquina segura. més Lectura de modelisme predictiu El modelat predictiu és el procés d'utilització de resultats coneguts per crear, processar i validar un model que es pugui utilitzar per preveure els resultats futurs. més Com funciona la computació en núvol La computació en núvol és un model per a proporcionar serveis de tecnologia de la informació on es recuperen recursos d’internet mitjançant eines basades en la web. més Enllaços de socis