Wat is big data?
Met de snelle ontwikkeling van digitale tools neemt de hoeveelheid gegevens die we genereren exponentieel toe. Deze gegevens konden vroeger met traditionele tools worden beheerd, maar nu hebben ze infrastructuren nodig die ze kunnen opslaan en verwerken, vaak in realtime. Cloud computing is de meest geschikte oplossing om aan de eisen van big data-projecten te voldoen, dankzij de elasticiteit, de schaalbaarheid en de gedistribueerde verwerkingscapaciteit.
Definitie van big data
Big data, oftewel "mega-data", zijn massale hoeveelheden gegevens die dagelijks worden gegenereerd. Deze gegevens kunnen niet handmatig of met klassieke tools worden verwerkt en vereisen geautomatiseerde oplossingen. Bedrijven, overheden, sociale netwerken en onderzoeksinstituten maken voor het valoriseren van deze gegevens gebruik van cloud computing en technologieën als Hadoop, Apache Spark en MongoDB. Deze evolutie heeft ook nieuwe beroepen gecreëerd, zoals data-analisten, data engineers en data scientists, die bedrijven ondersteunen bij het operationeel beheer van deze gegevens.
De 4 V's van big data
Om het concept van big data goed te begrijpen, is het essentieel om de vier basiskenmerken ervan te verkennen: volume, snelheid, variëteit en waarheidsgetrouwheid.
Volume:
Bedrijven en organisaties genereren elke dag meer en meer informatie uit verschillende bronnen. Deze toename van het aantal gegevens vereist opslagsystemen die grote hoeveelheden kunnen verwerken. Hoewel veel gegevens op het eerste gezicht van lage kwaliteit lijken, bieden de structurering en kruisanalyse ervan een waardevolle bijdrage. Voor een big data-project moet de infrastructuur daarom een uitbreidbare opslagruimte bieden om deze constante stroom aan gegevens op te vangen, die exponentieel kan toenemen naarmate het project zich ontwikkelt.
Vlug:
De snelheid waarmee gegevens worden gegenereerd, verzameld en verwerkt, is een kritieke factor in het domein van big data. Informatie kan snel aan relevantie inboeten als deze niet in realtime wordt geanalyseerd. Traditionele tools, die vaak in uitgestelde modus werken, tonen hun beperkingen bij het verwerken van zeer snelle informatiestromen en het in realtime halen van signalen. Daarom zijn nieuwe big data-technologieën, zoals Apache Spark of Kafka, ontworpen om gegevens sneller te analyseren en te verwerken, zodat informatie actueel en bruikbaar blijft.
Verschillend:
Big data beperkt zich niet tot één gegevensbron of één gegevenstype. De informatie is afkomstig van meerdere indelingen en bronnen, of het nu gaat om gestructureerde gegevens zoals financiële transacties of ongestructureerde transacties zoals video's, afbeeldingen, tekst of audio-opnamen. Deze diversiteit stelt ons voor uitdagingen op het gebied van opslag en analyse, maar maakt het ook mogelijk om gegevens te combineren voor rijkere en relevantere analyses. Het vermogen om met deze verscheidenheid aan informatie om te gaan maakt het voor bedrijven mogelijk om hun klanten beter te begrijpen, hun producten en diensten te verbeteren en toekomstige markttrends te voorspellen.
Vertegenwoordigend:
Naast de kwantiteit, snelheid en diversiteit van gegevens is hun waarheidsgehalte ook van cruciaal belang. Voor succesvolle analyses is de kwaliteit van de gegevens, d.w.z. de juistheid en betrouwbaarheid ervan, van fundamenteel belang. Als de gegevens onjuist of vertekend blijken te zijn, zullen de resultaten dat ook zijn, wat leidt tot foute beslissingen met mogelijk ernstige gevolgen voor de onderneming. Daarom bevatten big data-projecten strikte processen om gegevens te controleren en te valideren voordat ze voor analyse worden gebruikt.
De verschillende use cases voor big data
Big data in het hart van de digitale transformatie
Big data is een belangrijke motor van de digitale transformatie van bedrijven. Er zijn veel verschillende ongestructureerde gegevensbronnen en typen gegevens, of het nu gaat om webactiviteit, verbonden objecten, consumptiepatronen of gegevens uit managementtools voor klantrelaties (CRM). Met een digitale marketingstrategie kunnen bedrijven deze onbewerkte gegevens benutten voor een grondige analyse. Daarom spelen data-analisten een cruciale rol bij het interpreteren van deze gegevens en het deelnemen aan het besluitvormingsproces, hetzij om de klantrelatie te verbeteren, hetzij om de klantenkennis te verfijnen. De modellering van een big data-architectuur en de integratie ervan in de digitale transformatie versterken de besluitvormingsketen en optimaliseren zo de bedrijfsstrategieën.
Productontwikkeling
Met big data kunnen gebruikersgegevens gebruikt worden om een beter inzicht te krijgen in de werkelijke behoeften van consumenten. Met voorspellende analyses en datavisualisatie kunnen bedrijven trends identificeren, op aankoopgedrag anticiperen en hun producten navenant aanpassen. Deze data-driven-aanpak maakt het niet alleen mogelijk om bestaande producten te verbeteren, maar ook om nieuwe producten te ontwikkelen die beter aansluiten bij de verwachtingen van de markt. Het productieproces wordt nauwkeuriger, sneller en relevanter, zodat de klanttevredenheid wordt gemaximaliseerd en op basis van concrete gegevens wordt geoptimaliseerd.
Voorspellend onderhoud uitvoeren
Het anticiperen op veroudering van apparatuur en het voorspellen van mechanische storingen zijn cruciale uitdagingen voor de industrie, waar het onverwacht uitschakelen van een machine aanzienlijke kosten en productiestoringen met zich mee kan brengen. Met voorspellende analyses kunnen machines in realtime worden bewaakt en potentiële storingen worden gedetecteerd. Hierdoor kunnen onderhoudswerkzaamheden proactief worden gepland, waardoor de levensduur van de apparatuur wordt gemaximaliseerd en de kosten voor onverwachte defecten worden verminderd. Kortom, voorspellend onderhoud levert niet alleen besparingen op, maar verbetert ook de bedrijfscontinuïteit en de algehele efficiëntie van bedrijven.
Toekomstige behoeften voorspellen
Het anticiperen op toekomstige behoeften is vaak complex en onderhevig aan veel onzekerheden. Big data vermindert deze onvoorspelbaarheid door historische en actuele data-analyses te gebruiken om nieuwe trends te identificeren. Met voorspellende modellen op basis van deze robuuste gegevens kunnen bedrijven beter onderbouwde strategieën voor de korte, middellange en lange termijn ontwikkelen. Hierdoor is het een essentieel instrument voor besluitvorming, waardoor zij zich beter kunnen voorbereiden op marktontwikkelingen en concurrerend blijven.
Fraude aanpakken
Middelgrote en grote ondernemingen worden steeds meer geconfronteerd met verfijnde fraudepogingen, die vaak verborgen zitten in grote hoeveelheden digitale gegevens. Hoewel fraude moeilijk op te sporen is vanwege de complexiteit ervan, volgen ze vaak patronen en terugkerende manipulaties. Dankzij geavanceerde analysetechnieken van big data kunnen deze verdachte gedragingen in realtime geïdentificeerd worden. Door deze anomalieën op te sporen, kunnen bedrijven hun waakzaamheid vergroten en preventieve maatregelen nemen om deze pogingen tot fraude tegen te gaan, waardoor de risico's en de financiële verliezen afnemen.
Gegevens voorbereiden voor machine learning
Machine learning, of automatisch leren, is gebaseerd op beschikbaarheid en kwaliteit van gegevens. In theorie geldt dat hoe meer gegevens een algoritme kan benaderen, hoe nauwkeuriger de voorspellingen ervan zullen zijn. Maar de hoeveelheid gegevens alleen is niet voldoende: deze gegevens moeten zorgvuldig worden schoongemaakt, gekwalificeerd en gestructureerd om echt nuttig te zijn. Big data speelt een cruciale rol in dit proces door de tools te leveren die nodig zijn om deze enorme datasets te verwerken, fouten te elimineren en consistentie te garanderen. Zo kunnen machine learning-algoritmes optimaal worden getraind, wat leidt tot betrouwbaardere en krachtigere modellen.
Kunstmatige intelligentie en big data
Artificiële intelligentie (AI) maakt gebruik van een grote hoeveelheid gegevens om zijn prestaties te verbeteren, net zoals de mens dat doet met ervaring. Hoe meer gegevens beschikbaar zijn voor het trainen van AI, hoe nauwkeuriger en efficiënter de algoritmen ervan zijn. Big data speelt hier een sleutelrol door de grote hoeveelheden gegevens van verschillende verzamelpunten aan te bieden die nodig zijn om de algoritmen te voeden en te verfijnen. Of het nu gaat om patroonherkenning, voorspellende analyse of diep leren, AI en big data zijn intrinsiek met elkaar verbonden: elke vooruitgang van de een versterkt de capaciteiten van de ander.
De technologie achter big data
Apache Hadoop
Apache Hadoop is een opensource-framework dat ontworpen is om efficiënt enorme hoeveelheden gegevens te verwerken. Hadoop kan petabytes aan informatie opslaan en verdeelt deze gegevens over de verschillende nodes van een cluster. Dit garandeert een gedistribueerd beheer van resources. De MapReduce-architectuur, in het hart van Hadoop, maakt het mogelijk om deze gegevens effectief parallel te verwerken, waardoor complexe query's over grote datasets mogelijk worden. Naast de verwerkingscapaciteit is Hadoop ontworpen om hardwarestoringen te verdragen: als een node uitvalt, blijven de gegevens beschikbaar en blijft de activiteit ononderbroken actief. Dit framework fungeert dus als een echte datastore, waarmee u niet alleen informatie op een robuuste en schaalbare manier kunt opslaan, maar ook optimaal kunt benutten.
Apache Spark
Apache Spark is een ander krachtig framework dat gegevens verwerkt in de context van big data, of het nu gaat om statische of realtime gegevens. Vergeleken met MapReduce van Hadoop heeft Spark een geoptimaliseerde architectuur die een veel snellere verwerking mogelijk maakt, waardoor de taken sneller kunnen worden uitgevoerd. Hoewel Spark geen geïntegreerde, gedistribueerde opslagcapaciteit heeft, kan het als aanvulling op Hadoop worden gebruikt om de gegevens maximaal te benutten of met onze Object Storage-oplossing, die S3* compatibel is. Deze flexibiliteit maakt Spark tot een essentieel hulpmiddel voor toepassingen die snelle analyse en hoge prestaties vereisen in big data-omgevingen.
MongoDB
De enorme hoeveelheid gegevens die big data-projecten genereren, maakt het vaak noodzakelijk om afstand te nemen van traditionele relationele databases, beperkt door hun starre structuur. MongoDB, een gedistribueerd NoSQL-databasemanagementsysteem, is ontworpen om deze nieuwe uitdagingen het hoofd te bieden. Door opnieuw te definiëren hoe gegevens worden opgeslagen en toegankelijk worden gemaakt, maakt MongoDB een flexibele integratie en snelle levering van informatie mogelijk. Deze aanpak is met name effectief voor het beheer van massale gegevensstromen en het bieden van hoge prestaties in big data-omgevingen, waar snelheid en schaalbaarheid van cruciaal belang zijn.
Python
Python wordt algemeen erkend als de ideale programmeertaal voor machine learning en big data. Het is populair vanwege het gebruiksgemak, de duidelijke syntax en de compatibiliteit met de meeste besturingssystemen. Door zijn uitgebreide ecosysteem van speciale bibliotheken en tools, zoals Panda's voor het manipuleren van gegevens, NumPy voor wetenschappelijke berekeningen en TensorFlow of PyTorch voor machine learning, is Python bijzonder geschikt voor big data-projecten. Met deze tools kunnen ontwikkelaars en datascientists snel krachtige algoritmen ontwerpen en implementeren en tegelijkertijd de processen voor gegevensanalyse en -beheer optimaliseren. Python is een onmisbare speler geworden op het gebied van big data, wat het werk van professionals op het gebied van data science, analyse en vele andere gebieden vergemakkelijkt.
Optimaliseer uw big data-projecten met OVHcloud
Profiteer met OVHcloud van krachtige en flexibele oplossingen om uw gegevens op grote schaal te beheren, te analyseren en er meer waarde aan toe te voegen. Versnel uw digitale transformatie met onze infrastructuren die passen bij de behoeften van moderne bedrijven!
Managed Hadoop clusters
Implementeer en beheer eenvoudig uw big data-projecten met onze volledig gemanagede Hadoop-clusters. Profiteer van een robuuste en veilige infrastructuur die geoptimaliseerd is voor het verwerken van grote hoeveelheden gegevens zonder operationele complexiteit.
Schaalbare opslag
Eenvoudig grote gegevenssets opslaan en openen met onze schaalbare opslagoplossingen. Zorg voor beschikbaarheid en beveiliging van uw gegevens en optimaliseer tegelijkertijd de kosten.
Bare Metal-oplossingen
Boost uw kritieke applicaties met onze high-performance workload-oplossingen. Profiteer van een krachtige en flexibele infrastructuur om aan de meest veeleisende behoeften op het gebied van rekenkracht en gegevensverwerking te voldoen.
*S3 is een geregistreerd handelsmerk van Amazon Technologies, Inc. De services van OVHcloud worden niet gesponsord, goedgekeurd of op welke manier dan ook aangesloten door Amazon Technologies, Inc.