Als je op de hoogte blijft van technologienieuws, hoor je de hele tijd over big data. Volgens het Amerikaanse Bureau of Labor Statistics is big data “een verzameling grote datasets die niet kunnen worden geanalyseerd met behulp van normale statistische methoden.”
Deze gegevens worden elke dag verzameld, en een voorbeeld van een onrechtmatige verzameling van big data is het huidige Facebook-schandaal, waarbij de Russen gebruikersgegevens gebruikten om de presidentsverkiezingen van 2016 te beïnvloeden. Massale gegevensverzameling is niet altijd slecht. Het wordt dagelijks gebruikt in het bedrijfsleven.
Enkele details
Dus wat is big data? De BLS legt uit dat grote datasets “gemeten worden in exabytes”. Als u geen datawetenschapper bent, is één exabyte gelijk aan één biljoen. Dat is nummer één met maar liefst 18 nullen erachter. Ter vergelijking: een megabyte is één met zes nullen erachter, dus een Exabyte is een ongelooflijke hoeveelheid gegevens die uit één bron is verzameld. Dit is de reden waarom datawetenschappers nodig zijn om de gegevens te beoordelen. Ze zijn experts in het classificeren en analyseren van zoveel informatie.
Een van de redenen waarom hackers Facebook-gegevens tegen gebruikers konden gebruiken, is omdat reacties op sociale media een voorbeeld zijn van big data. Andere voorbeelden zijn klantrecensies, ingesloten foto’s, ingesloten video’s, elektronische bankgegevens en elektronische medische dossiers. Elke keer dat u verbinding maakt met internet en met anderen communiceert, iets koopt of elektronische facturering aanvraagt, start u een dataset, en hoe meer activiteit, hoe groter de set. Zo wordt data big data.
Gestructureerd versus ongestructureerd
Deze sets zijn er in twee vormen: gestructureerd en ongestructureerd. Datawetenschappers slaken waarschijnlijk een zucht van verlichting bij het werken met gestructureerde datasets, omdat ze gemakkelijk te classificeren en vervolgens te analyseren zijn. Voor wie op zoek is naar een uitdaging, zijn ongestructureerde datasets moeilijk te categoriseren en te analyseren. Er is geen methode voor zijn waanzin, om zo te zeggen. Rekeningsaldi, verkoopcijfers en transactiegegevens zijn voorbeelden van gestructureerde gegevens. Gebruikersfeedback is een voorbeeld van ongestructureerde data.
Big data en zaken
Veel bedrijven benutten de kracht van big data voor hun bedrijfsvoering. In feite neemt de vraag naar banen als datawetenschapper in New York en in andere delen van de wereld toe, want hoe meer mensen de verzamelde gegevens gebruiken, hoe effectiever ze worden. Managers hebben altijd op de een of andere manier met data gewerkt. De gegevens helpen bij het beoordelen van de financiële gezondheid van een bedrijf, het stellen van verkoopdoelen en het bepalen van budgetten en projectplanningen. Data is de basis voor veel operationele functies.
De BLS meldt dat hoogleraren in het hoger onderwijs big data gebruiken om lesplannen te maken. Wanneer een leraar naar baanstatistieken kijkt, kunnen ze studenten opleiden voor toekomstige carrières in het bedrijfsleven die naar verwachting zullen groeien in plaats van krimpen. Ook softwareontwikkelaars vertrouwen op big data. Vooruitgang in de medische wetenschap creëert bijvoorbeeld een behoefte aan nieuwe technologieën en softwareontwikkelaars kunnen big data gebruiken om de noodzaak van programma-ontwikkeling te beoordelen.
Dit zijn slechts twee voorbeelden van big data en het belang ervan voor specifieke beroepen. Deze informatie kan ook worden verzameld en gebruikt om een bedrijf te helpen groeien en uitbreiden, voor klantrelatiebeheer en voor financiële ondersteuning. Zelfs als u een familiebedrijf bent, kunnen big data u helpen uw boodschap af te stemmen op uw demografie om meer klanten te winnen.
