¿Cuáles son las categorías de big data?

Los influyentes de la industria, los académicos y otras partes interesadas prominentes ciertamente están de acuerdo en que los grandes datos se han convertido en un gran cambio en la mayoría, si no en todos, los tipos de industrias modernas en los últimos años. A medida que los grandes datos continúan impregnando nuestra vida cotidiana, ha habido un cambio significativo de enfoque de la publicidad que lo rodea a encontrar un valor real en su uso.

1. Comprender y apuntar a los clientes

Esta es una de las áreas más grandes y más publicitadas del uso de big data en la actualidad. Aquí, big data se utiliza para comprender mejor a los clientes y sus comportamientos y preferencias. Las empresas desean expandir sus conjuntos de datos tradicionales con datos de redes sociales, registros del navegador, así como análisis de texto y datos de sensores para obtener una imagen más completa de sus clientes. El gran objetivo, en muchos casos, es crear modelos predictivos.

2. Proveedores de servicios de salud

El sector de la atención médica tiene acceso a grandes cantidades de datos, pero ha estado plagado de fallas en el uso de los datos para frenar el costo del aumento de la atención médica y por sistemas ineficientes que sofocan los beneficios de atención médica más rápidos y mejores en todos los ámbitos.

3. educación

Desde un punto de vista técnico, un desafío importante en la industria de la educación es incorporar grandes datos de diferentes fuentes y proveedores y utilizarlos en plataformas que no fueron diseñadas para los diferentes datos. Desde un punto de vista práctico, el personal y las instituciones tienen que aprender las nuevas herramientas de gestión y análisis de datos.

4. Comercio al por menor y venta total

Desde los minoristas y mayoristas tradicionales de ladrillo y mortero hasta los comerciantes actuales de comercio electrónico, la industria ha reunido una gran cantidad de datos a lo largo del tiempo. Estos datos, derivados de tarjetas de fidelización de clientes, escáneres POS, RFID, etc., no se utilizan lo suficiente como para mejorar la experiencia del cliente en general. Cualquier cambio y mejora realizado ha sido bastante lento.

5. Mejorando la ciencia y la investigación

La ciencia y la investigación se están transformando actualmente por las nuevas posibilidades que brinda el big data. Tomemos, por ejemplo, el CERN, el laboratorio de física nuclear con su Gran Colisionador de Hadrones, el acelerador de partículas más grande y poderoso del mundo. Los experimentos para desbloquear los secretos de nuestro universo, cómo comenzó y funciona, generan enormes cantidades de datos.

Big data ‘se puede encontrar en tres formas:

yo. Estructurado

ii) Desestructurado

iii) Semiestructurada

yo. Estructurado

> Cualquier dato que pueda almacenarse, accederse y procesarse en forma de formato fijo se denomina datos ‘estructurados’.

Ejemplos de datos estructurados

Una tabla ‘Empleado’ en una base de datos es un ejemplo de Datos Estructurados

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ii. Desestructurado

> Cualquier dato con forma desconocida o la estructura se clasifica como datos no estructurados. Ej: fuente de datos que contiene una combinación de archivos de texto simples, imágenes, videos, etc.

Ejemplos de datos no estructurados

Salida devuelta por ‘Búsqueda de Google’

———————-

iii) Semiestructurada

> Los datos semiestructurados pueden contener ambas formas de datos. Podemos ver semi-

datos estructurados como un formato estructurado pero en realidad no está definido con, por ejemplo,

Una definición de tabla en DBMS relacional.

Un ejemplo de datos semiestructurados son los datos representados en un archivo XML.

Big Data es una gran etapa de recopilación de datos Los usuarios de estas nuevas herramientas necesitaban un término que los diferenciara de las tecnologías anteriores y, de alguna manera, terminaron estableciéndose en el término lamentablemente inadecuado Big Data. Si asiste a una conferencia de big data, puede estar seguro de que las sesiones con bases de datos relacionales, sin importar cuántas V presumen, serán minoritarias. Like-http: //bigdatahadooppro.com/

muchas categorías de big data disponibles aquí y para aprovechar la ayuda de big data En general, cuanto mayor sea el conjunto de datos, más precisas serán las conclusiones. Aún así, el amplio alcance significa repensar dónde y cómo se almacenan y comparten los datos. Incluso los principales laboratorios como el BGI de China ya se encuentran abrumados. y busca en los sitios como –
http://bigdatahadooppro.com/

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