Lielie dati

IBM radīta vizualizācija Vikipēdijas dalībnieku veiktajiem labojumiem. Vairāku terabaitu izmērā esošais Vikipēdijas teksts un attēli ir lielo datu piemērs

Lielie dati (angļu: Big Data) informācijas tehnoloģijās ietver metožu, instrumentu un pieeju kopumu liela apjoma strukturētu un nestrukturētu, strauji augošu, dažādas nozīmes datu apstrādē, lai iegūtu cilvēklasāmu rezultātu. Šīs tehnoloģijas pielietojums aptver plašu jomu loku, tostarp biznesa analītiku, zinātniskos pētījumus, mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās attīstību, medicīnas diagnostiku, lietotāju paradumu analīzi, kā arī daudzus citus sektorus.

Lielo datu apstrāde balstās uz specifiskām īpašībām, kas pazīstamas kā "5V" princips: apjoms (Volume), dažādība (Variety), ātrums (Velocity), mainīgums (Variability) un ticamība (Veracity).

Lielo datu apstrādē tiek izmantotas progresīvas tehnoloģijas, piemēram, mākoņskaitļošana (cloud computing), datu noliktavas (data warehouses), datu plūsmu analīze (stream processing) un distribuētas skaitļošanas sistēmas, piemēram, Hadoop un Apache Spark. Šo rīku efektivitāte ļauj organizācijām apstrādāt eksabaitus datu, atklāt modeļus un tendences, veidot prognozes un pieņemt stratēģiski svarīgus lēmumus.

Lielie dati rada arī izaicinājumus, tostarp privātuma un datu aizsardzības jautājumus, kā arī nepieciešamību pēc augsti kvalificētiem speciālistiem — datu zinātniekiem (data scientists), kuri spēj strādāt ar sarežģītiem algoritmiem un veidot risinājumus, kas pielāgoti konkrētām nozarēm vai uzdevumiem.

Atsauces

• Datu noliktava