Big data: Porovnání verzí
(Není zobrazeno 27 mezilehlých verzí od 3 dalších uživatelů.) | |||
Řádek 1: | Řádek 1: | ||
− | |||
− | '''Big data''' pojem nejčastěji vyskytující se v oblasti | + | '''Big data''' pojem, nejčastěji vyskytující se v oblasti [[informační technologie|informačních technologií]] (ICT), který označuje takové množství [[data|dat]], které není možné v reálném čase zpracovat na běžně dostupném hardwarovém a softwarovém vybavení. [[Problematika velkých dat. Big data.]] |
− | [[ | + | |
+ | == Rozdělení == | ||
+ | |||
+ | Big Data se definují několika dimenzemi<ref>MACEK, Jáchym Praha. <i>Big Data, jejich skladování a možnosti využití</i>. Praha, 2014.</ref>: | ||
+ | |||
+ | *'''První dimenzí je objem (volume).''' | ||
+ | To jsou data, co se nepohybují, ale narůstají obrovským tempem. Bylo již zmíněno v úvodu práce, že tempo růstu objemu dat je rychlejší každým rokem, a do roku 2020 bude ze současných 8000 exabajtů až 35000 exabajtů dat na světě. | ||
+ | |||
+ | *'''Druhou dimenzí je rychlost (velocity).''' | ||
+ | Míněna je rychlost dat a jejich pohybu, vytváření, hromadění a zpracování. Streamovaná data s milisekundovou odezvou, real-time komunikační odezvy a informace. | ||
+ | |||
+ | *'''Třetí dimenze je typ (variety).''' | ||
+ | Data v mnoha různých formách. Strukturovaná, nestrukturovaná, textová a multimediální. | ||
+ | |||
+ | *'''Čtvrtá dimenze je věrohodnost (veracity).''' | ||
+ | Tuto dimenzi přidala společnost [[IBM]] pro lepší a přesnější definování Big Data. Nejistá data jsou z důvodů nekonzistence, věrohodnosti či neúplnosti. Při analyzování veškerých dat kolem nás musíme s určitou mírou nevěrohodnosti počítat. V některých zdrojích je jako čtvrtá dimenze uváděna hodnota (value), ve smyslu hodnoty pro podnik a lepší byznys modely. | ||
+ | |||
+ | ''Firma [http://www.sas.com/cs_cz/home.html SAS], která se správou velkoobjemových dat zabývá, přidává ještě další složku a tou je: | ||
+ | '' | ||
+ | *'''Pátá dimenze - složitost (complexity).''' | ||
+ | Dnešní data pocházejí z mnoha zdrojů. Provázání, porovnání, sloučení, vyčištění a transformace dat ve všech systémech je stále náročnějším úkolem. Je velmi důležité spojit a korelovat vztahy, hierarchii a početné vazby mezi daty, jinak nad svými daty rychle ztratíte kontrolu.<ref><i>What Is Big Data? | SAS</i> [online]. [cit. 2015-11-9]. Dostupné z: http://www.sas.com/cs_cz/insights/big-data/what-is-big-data.html</ref> | ||
+ | |||
+ | == Uchovávání == | ||
+ | |||
+ | Big data se uchovávají v tzv. [[Datový sklad|Datových skladech]] (anglicky Data Warehouse), toto slovní spojení použil poprvé [[William H. Inmon]]<ref>INMON, William H a Chuck KELLEY. <i>Rdb/VMS, developing the data warehouse</i>. Boston: QED Pub. Group, c1993, xxiv, 225 p.</ref> | ||
+ | |||
+ | Podle [[Česká terminologická databáze knihovnictví a informační vědy|TDKIV]]<ref>Česká terminologická databáze knihovnictví a informační vědy</ref> je datový sklad vnímán jako Databáze optimalizovaná pro dotazy, analýzy dat a tvorbu sestav. Vytváří se přenosem, transformací a často též agregací primárních dat z provozních systémů a z externích zdrojů a jejich integrováním do jednotné datové základny. Struktura datového skladu je založena zpravidla na dvou typech objektů - tabulkách faktů a tabulkách dimenzí (např. čas, místo), z nichž lze vytvářet vícerozměrné objekty (kostky). Uložená data lze využívat prostřednictvím dotazování, reportingu, OLAP (on-line analytické zpracování), dolování dat, vizualizace dat.<ref>KUČEROVÁ, Helena. Datový sklad. In: KTD: Česká terminologická databáze knihovnictví a informační vědy (TDKIV) [online]. Praha : Národní knihovna ČR, 2003- [cit. 2015-11-25]. Dostupné z: http://aleph.nkp.cz/F/?func=direct&doc_number=000000389&local_base=KTD.</ref> | ||
+ | |||
+ | == Zdroje == | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | <references/> | ||
+ | |||
+ | === Související články === | ||
+ | [[Data]]<br /> | ||
+ | [[Software]] | ||
+ | |||
+ | === Externí odkazy === | ||
+ | |||
+ | *[http://info.sks.cz/www/zavprace/soubory/82110.pdf Datové sklady a možnosti analýzy a reportování dat ve výuce][cit. 2015-11-25]. | ||
+ | |||
+ | *ČERNË, Michal. Big data a jejich možnosti v kontextu knihoven. Knihovna [online]. 2013, 24(1): 104-111 [cit. 2015-12-17]. ISSN 18013252. Dostupné z: http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=lls&an=88175803&scope=site | ||
+ | |||
+ | *GOES, Paulo B. Big Data and IS Research. MIS Quarterly [online]. 2014, 38(3): iii [cit. 2015-12-17]. ISSN 02767783. Dostupné z: http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=bth&an=97267368&scope=site | ||
+ | |||
+ | === Klíčová slova === | ||
+ | |||
+ | Big data, Datový sklad, Data Warehouse, Databáze | ||
+ | |||
+ | [[Kategorie:Informační studia a knihovnictví]][[Kategorie:Informační technologie, knihovnické technologie]][[Kategorie:Hesla k opravě UISK]] |
Aktuální verze z 8. 10. 2018, 17:50
Big data pojem, nejčastěji vyskytující se v oblasti informačních technologií (ICT), který označuje takové množství dat, které není možné v reálném čase zpracovat na běžně dostupném hardwarovém a softwarovém vybavení. Problematika velkých dat. Big data.
Rozdělení
Big Data se definují několika dimenzemi[1]:
- První dimenzí je objem (volume).
To jsou data, co se nepohybují, ale narůstají obrovským tempem. Bylo již zmíněno v úvodu práce, že tempo růstu objemu dat je rychlejší každým rokem, a do roku 2020 bude ze současných 8000 exabajtů až 35000 exabajtů dat na světě.
- Druhou dimenzí je rychlost (velocity).
Míněna je rychlost dat a jejich pohybu, vytváření, hromadění a zpracování. Streamovaná data s milisekundovou odezvou, real-time komunikační odezvy a informace.
- Třetí dimenze je typ (variety).
Data v mnoha různých formách. Strukturovaná, nestrukturovaná, textová a multimediální.
- Čtvrtá dimenze je věrohodnost (veracity).
Tuto dimenzi přidala společnost IBM pro lepší a přesnější definování Big Data. Nejistá data jsou z důvodů nekonzistence, věrohodnosti či neúplnosti. Při analyzování veškerých dat kolem nás musíme s určitou mírou nevěrohodnosti počítat. V některých zdrojích je jako čtvrtá dimenze uváděna hodnota (value), ve smyslu hodnoty pro podnik a lepší byznys modely.
Firma SAS, která se správou velkoobjemových dat zabývá, přidává ještě další složku a tou je:
- Pátá dimenze - složitost (complexity).
Dnešní data pocházejí z mnoha zdrojů. Provázání, porovnání, sloučení, vyčištění a transformace dat ve všech systémech je stále náročnějším úkolem. Je velmi důležité spojit a korelovat vztahy, hierarchii a početné vazby mezi daty, jinak nad svými daty rychle ztratíte kontrolu.[2]
Uchovávání
Big data se uchovávají v tzv. Datových skladech (anglicky Data Warehouse), toto slovní spojení použil poprvé William H. Inmon[3]
Podle TDKIV[4] je datový sklad vnímán jako Databáze optimalizovaná pro dotazy, analýzy dat a tvorbu sestav. Vytváří se přenosem, transformací a často též agregací primárních dat z provozních systémů a z externích zdrojů a jejich integrováním do jednotné datové základny. Struktura datového skladu je založena zpravidla na dvou typech objektů - tabulkách faktů a tabulkách dimenzí (např. čas, místo), z nichž lze vytvářet vícerozměrné objekty (kostky). Uložená data lze využívat prostřednictvím dotazování, reportingu, OLAP (on-line analytické zpracování), dolování dat, vizualizace dat.[5]
Zdroje
- ↑ MACEK, Jáchym Praha. Big Data, jejich skladování a možnosti využití. Praha, 2014.
- ↑ What Is Big Data? | SAS [online]. [cit. 2015-11-9]. Dostupné z: http://www.sas.com/cs_cz/insights/big-data/what-is-big-data.html
- ↑ INMON, William H a Chuck KELLEY. Rdb/VMS, developing the data warehouse. Boston: QED Pub. Group, c1993, xxiv, 225 p.
- ↑ Česká terminologická databáze knihovnictví a informační vědy
- ↑ KUČEROVÁ, Helena. Datový sklad. In: KTD: Česká terminologická databáze knihovnictví a informační vědy (TDKIV) [online]. Praha : Národní knihovna ČR, 2003- [cit. 2015-11-25]. Dostupné z: http://aleph.nkp.cz/F/?func=direct&doc_number=000000389&local_base=KTD.
Související články
Externí odkazy
- Datové sklady a možnosti analýzy a reportování dat ve výuce[cit. 2015-11-25].
- ČERNË, Michal. Big data a jejich možnosti v kontextu knihoven. Knihovna [online]. 2013, 24(1): 104-111 [cit. 2015-12-17]. ISSN 18013252. Dostupné z: http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=lls&an=88175803&scope=site
- GOES, Paulo B. Big Data and IS Research. MIS Quarterly [online]. 2014, 38(3): iii [cit. 2015-12-17]. ISSN 02767783. Dostupné z: http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=bth&an=97267368&scope=site
Klíčová slova
Big data, Datový sklad, Data Warehouse, Databáze