Bijna overal ter wereld wordt de term Big Data steeds vaker gebruikt, zowel online als offline. En het is niet alleen gerelateerd aan computers. Het valt onder een algemene term genaamd Informatietechnologie^{(Information Technology)} , die nu deel uitmaakt van bijna alle andere technologieën en studiegebieden en bedrijven. Big data is niet erg. De hype eromheen is zeker een behoorlijk groot probleem om je in verwarring te brengen. Dit artikel gaat in op wat Big Data is . Het bevat ook een voorbeeld van hoe NetFlix zijn data, of beter gezegd Big Data , gebruikte om beter aan de behoeften van zijn klanten te voldoen.

Wat is big data?

De gegevens die op de servers van uw bedrijf lagen, waren tot gisteren gewoon gegevens - gesorteerd en gearchiveerd. Plots werd het jargon Big Data populair en nu zijn de gegevens in uw bedrijf Big Data . De term omvat elk stukje data dat uw organisatie tot nu toe heeft opgeslagen. Het bevat gegevens die zijn opgeslagen in clouds en zelfs de URL's die u heeft gemarkeerd als bladwijzer. Uw bedrijf heeft wellicht niet alle gegevens gedigitaliseerd. Mogelijk heeft u nog niet alle gegevens gestructureerd. Maar dan zijn alle digitale, papieren, gestructureerde en niet-gestructureerde data met uw bedrijf nu Big Data .

Kortom, alle data – al dan niet gecategoriseerd – die op uw servers aanwezig zijn, worden samen BIG DATA genoemd . Al deze gegevens kunnen worden gebruikt om verschillende resultaten te krijgen met behulp van verschillende soorten analyses. Het is niet nodig dat alle analyses alle data gebruiken. De verschillende analyses gebruiken verschillende delen van de BIG DATA om de benodigde resultaten en voorspellingen te produceren.

Big Data zijn in wezen de gegevens die u analyseert voor resultaten die u kunt gebruiken voor voorspellingen en ander gebruik. Wanneer u de term Big Data gebruikt, werkt uw bedrijf of organisatie plotseling met informatietechnologie^{(Information)} van het hoogste niveau om verschillende soorten resultaten af ​​te leiden met dezelfde gegevens die u in de loop der jaren opzettelijk of onopzettelijk hebt opgeslagen.

Hoe groot is Big Data

In wezen zijn alle gecombineerde gegevens Big Data , maar veel onderzoekers zijn het erover eens dat Big Data als zodanig niet kan worden gemanipuleerd met behulp van normale spreadsheets en reguliere tools voor databasebeheer. Ze hebben speciale analysetools nodig, zoals Hadoop (we zullen dit in een aparte post bestuderen) zodat alle gegevens in één keer kunnen worden geanalyseerd (mogelijk met iteraties van analyse).

In tegenstelling tot het bovenstaande, hoewel ik geen expert ben op dit gebied, zou ik zeggen dat data met elke organisatie - groot of klein, georganiseerd of ongeorganiseerd - Big Data is voor die organisatie en dat de organisatie haar eigen tools mag kiezen om de gegevens.^{(Contrary to the above, though I am not an expert on the subject, I would say that data with any organization – big or small, organized or unorganized – is Big Data for that organization and that the organization may choose its own tools to analyze the data.)}

Normaal gesproken maakten mensen voor het analyseren van gegevens verschillende datasets op basis van een of meer gemeenschappelijke velden, zodat analyse eenvoudig wordt. In het geval van Big Data is het niet nodig om subsets te maken om deze te analyseren. We hebben nu tools die gegevens kunnen analyseren, hoe groot ze ook zijn. Waarschijnlijk categoriseren deze tools zelf de gegevens terwijl ze deze analyseren.

Ik vind het belangrijk om twee zinnen uit het boek “Big Data” van Jimmy Guterman te noemen :

“Big Data: when the size and performance requirements for data management become significant design and decision factors for implementing a data management and analysis system.”

-En-

“For some organizations, facing hundreds of gigabytes of data for the first time may trigger a need to reconsider data management options. For others, it may take tens or hundreds of terabytes before data size becomes a significant consideration.”

Je ziet dus dat zowel volume als analyse een belangrijk onderdeel zijn van Big Data .

Lees^(Read) : Wat is datamining?^{(What is Data Mining?)}

Big data-concepten

Dit is een ander punt waar de meeste mensen het niet mee eens zijn. Sommige experts zeggen dat de Big Data Concepts drie V's zijn:

1. Volume
2. Snelheid
3. Verscheidenheid

Sommige anderen voegen nog een paar V's toe aan het concept:

1. visualisatie
2. Waarheid (betrouwbaarheid)
3. variabiliteit en
4. Waarde

Ik zal concepten van Big Data in een apart artikel behandelen, aangezien dit bericht al groot wordt. Naar mijn mening zijn de eerste drie V's voldoende om het begrip Big Data uit te leggen .

Big Data-voorbeeld - Hoe NetFlix^{(Big Data Example – How NetFlix)} het gebruikte om zijn problemen op te lossen

Tegen 2008 was er een storing bij NetFlix waardoor veel klanten in het ongewisse bleven. Hoewel sommigen nog steeds toegang hadden tot de streamingdiensten, konden de meesten dat niet. Sommige klanten slaagden erin om hun gehuurde dvd's te bemachtigen, terwijl anderen faalden. Een blogpost op de Wall Street Journal zegt dat Netflix net is begonnen met on-demand streaming.

De storing deed het management nadenken over de mogelijke toekomstige problemen en dus; het draaide om Big Data . Het analyseerde gebieden met veel verkeer, gevoelige punten en netwerkdoorvoer, enz. met behulp van die gegevens en werkte eraan om de uitvaltijd te verminderen als zich een toekomstig probleem voordeed terwijl het wereldwijd ging. Hier is de link^{(the link)} naar de Wall Street Journal Blog , als u de voorbeelden van Big Data wilt bekijken .

Het bovenstaande vat samen wat Big Data is in lekentaal. Je kunt het een heel basale introductie noemen. Ik ben van plan nog een paar artikelen te schrijven over aanverwante factoren zoals - Concepten^(Concepts) , Analyse^(Analysis) , Tools en het gebruik van Big Data^{(uses of Big Data)} , Big Data 3 V's , enz. Ondertussen, als u iets aan het bovenstaande wilt toevoegen, kunt u reageren en delen met ons.

Lees volgende^{(Read next)} : Wat is webscraping ?

What is Big Data - A Simple Explanation with Example

The term Big Data is being increasingly used almost everywhere on the planet – online and offline. And it is not related to computers only. It comes under a blanket term called Information Technology, which is now part of almost all other technologies and fields of studies and businesses. Big Data is not a big deal. The hype surrounding it is a sure pretty big deal to confuse you. This article takes a look at what is Big Data. It also contains an example of how NetFlix used its data, or rather, Big Data, to better serve its clients’ needs.

What is Big Data

The data lying in the servers of your company was just data until yesterday – sorted and filed. Suddenly, the slang Big Data got popular, and now the data in your company is Big Data. The term covers each and every piece of data your organization has stored until now. It includes data stored in clouds and even the URLs that you bookmarked. Your company might not have digitized all the data. You may not have structured all the data already. But then, all the digital, papers, structured and non-structured data with your company is now Big Data.

In short, all the data – whether or not categorized – present in your servers are collectively called BIG DATA. All this data can be used to get different results using different types of analysis. It is not necessary that all analyses use all the data. The different analysis uses different parts of the BIG DATA to produce the results and predictions necessary.

Big Data is essentially the data that you analyze for results that you can use for predictions and other uses. When using the term Big Data, suddenly your company or organization is working with top-level Information technology to deduce different types of results using the same data that you stored intentionally or unintentionally over the years.

How big is Big Data

Essentially, all the data combined is Big Data, but many researchers agree that Big Data – as such – cannot be manipulated using normal spreadsheets and regular tools of database management. They need special analysis tools like Hadoop (we’ll study this in a separate post) so that all the data can be analyzed at one go (may include iterations of analysis).

Contrary to the above, though I am not an expert on the subject, I would say that data with any organization – big or small, organized or unorganized – is Big Data for that organization and that the organization may choose its own tools to analyze the data.

Normally, for analyzing data, people used to create different data sets based on one or more common fields so that analysis becomes easy. In the case of Big Data, there is no need to create subsets for analyzing it. We now have tools that can analyze data irrespective of how huge it is. Probably, these tools themselves categorize the data even as they are analyzing it.

I find it important to mention two sentences from the book “Big Data” by Jimmy Guterman:

“Big Data: when the size and performance requirements for data management become significant design and decision factors for implementing a data management and analysis system.”

-And-

“For some organizations, facing hundreds of gigabytes of data for the first time may trigger a need to reconsider data management options. For others, it may take tens or hundreds of terabytes before data size becomes a significant consideration.”

So you see that both volume and analysis are an important part of Big Data.

Read: What is Data Mining?

Big Data Concepts

This is another point where most people don’t agree. Some experts say that the Big Data Concepts are three V’s:

1. Volume
2. Velocity
3. Variety

Some others add few more V’s to the concept:

1. Visualization
2. Veracity (Reliability)
3. Variability and
4. Value

I will cover concepts of Big Data in a separate article as this post is already getting big. In my opinion, the first three V’s are enough to explain the concept of Big Data.

Big Data Example – How NetFlix used it to fix its problems

Towards 2008, there was an outage at NetFlix due to which many customers were left in the dark. While some could still access the streaming services, most of them could not. Some customers managed to get their rented DVDs whereas others failed. A blog post on the Wall Street Journal says Netflix had just started on-demand streaming.

The outage made the management think about the possible future problems and hence; it turned to Big Data. It analyzed high traffic areas, susceptible points, and network throughput, etc. using that data and worked on it to lower the downtime if a future problem arises as it went global. Here is the link to the Wall Street Journal Blog, if you wish to check out the examples of Big Data.

The above summarizes what is Big Data in a layman’s language. You can call it a very basic introduction. I plan to write a few more articles on associated factors such as – Concepts, Analysis, Tools, and uses of Big Data, Big Data 3 V’s, etc. Meanwhile, if you would like to add anything to the above, please comment and share with us.

Read next: What is Web Scraping?

Related posts

• Big data verbruik. Wat zijn de toepassingen van Big Data.

• Wat is data-analyse en waarvoor wordt het gebruikt?

• Wat is het verschil tussen gegevens en informatie?

• Drupal installeren met WAMP op Windows

• Beste software en hardware Bitcoin-portefeuilles voor Windows, iOS, Android

• Converteer Magnet-links naar Direct Download-links met Seedr

• Wat zijn 'Chip en PIN' of EMV-creditcards

• Automate.io is een gratis automatiseringstool en IFTTT-alternatief

• Disqus-commentaarvak wordt niet geladen of weergegeven voor een website

• Hoe u wachtwoorden versleutelt en toevoegt aan LibreOffice-documenten

• Zip-bestand is te groot fout bij het downloaden van bestanden van DropBox

• Etiquette, tips en regels voor videoconferenties die u moet volgen

• SMS Organizer: SMS-applicatie mogelijk gemaakt door Machine Learning

• Wat zijn virtuele creditcards en hoe en waar krijg je ze?

• Hoe u uw LastPass-account kunt verwijderen

• Beheer van e-afval, recycling, verwijdering, feiten, problemen, oplossingen

• Hoe sluit u uw Payoneer-account?

• Microsoft Identity Manager: functies, downloaden

• Beste gratis veilige digitale notebooksoftware en online services

• Hoe binair naar tekst te converteren met deze tekst naar binair converter