Saturs
J:
Kāda ir atšķirība starp lielo datu un datu ieguvi?
A:
Liela apjoma dati un datu ieguve ir divas dažādas lietas. Abas no tām attiecas uz lielu datu kopu izmantošanu, lai apstrādātu datu apkopošanu vai ziņošanu, kas kalpo uzņēmumiem vai citiem saņēmējiem. Tomēr abi šie termini tiek izmantoti diviem dažādiem šāda veida operācijas elementiem.
Lielie dati ir termins lielai datu kopai. Lielās datu kopas ir tādas, kas pāraug vienkārša veida datu bāzes un datu apstrādes arhitektūras, kuras tika izmantotas iepriekšējos laikos, kad lielie dati bija dārgāki un mazāk realizējami. Piemēram, datu kopas, kas ir pārāk lielas, lai tos būtu viegli apstrādāt Microsoft Excel izklājlapā, varētu dēvēt par lielām datu kopām.
Datu ieguve attiecas uz darbībām, kuras laikā tiek veiktas lielas datu kopas, lai meklētu būtisku vai būtisku informāciju. Šāda veida aktivitātes ir patiešām labs piemērs vecajai aksiomai "adatas meklēšana siena kaudzē". Ideja ir tāda, ka uzņēmumi vāc milzīgus datu kopumus, kas var būt viendabīgi vai automātiski savākti. Lēmumu pieņēmējiem ir jāpiekļūst mazākiem, precīzākiem datiem no šīm lielajām kopām. Viņi izmanto datu ieguvi, lai atklātu informāciju, kas informēs vadību un palīdzēs plānot biznesa gaitu.
Datu ieguve var būt saistīta ar dažāda veida programmatūras pakotņu, piemēram, analītikas rīku, izmantošanu. To var automatizēt vai arī tas var būt ļoti darbietilpīgs, ja individuālie darbinieki konkrētu informāciju vaicā arhīvā vai datu bāzē. Parasti datu ieguve attiecas uz operācijām, kas ietver relatīvi sarežģītas meklēšanas operācijas, kas sniedz mērķtiecīgus un specifiskus rezultātus. Piemēram, datu ieguves rīks var meklēt desmitiem gadu grāmatvedības informācijas, lai atrastu konkrētu izdevumu vai debitoru parādu kolonnu par konkrētu darbības gadu.
Īsāk sakot, lielie dati ir aktīvs, un datu ieguve ir “apstrādātājs”, un to izmanto, lai nodrošinātu labvēlīgus rezultātus.