Быстрый поиск в условиях больших массивов данных - курсовая работа готовая
Приём заказов:
Круглосуточно
Москва
ул. Никольская, д. 10.
Ежедневно 8:00–20:00
Звонок бесплатный

Быстрый поиск в условиях больших массивов данных

Диплом777
Email: info@diplom777.ru
Phone: +7 (800) 707-84-52
Url:
Логотип сайта компании Диплом777
Никольская 10
Москва, RU 109012
Содержание

Системы управления реляционными базами данных, статистика рабочего стола и программные пакеты, используемые для визуализации данных, часто испытывают трудности с обработкой больших данных. Эта работа может потребовать массового параллельного программного обеспечения, работающего на десятках, сотнях или даже тысячах серверов. То, что квалифицируется как “большие данные”, зависит от возможностей пользователей и их инструментов, а расширяющиеся возможности делают большие данные движущейся целью. Для некоторых организаций, впервые столкнувшихся с сотнями гигабайт данных, может возникнуть необходимость пересмотреть варианты управления данными. Для других это может занять десятки или сотни терабайт, прежде чем размер данных станет существенным фактором.
2.2. Проблема больших данных
С каждым годом количество данных растет по экспоненте. Практически у каждого предприятия есть свои данные, начиная от статистики и маркетинговых данных, заканчивая информацией об открытии нового ресторана.
Эти данные превышают объем данных, которые могут быть сохранены и вычислены, а также извлечены. Проблема заключается не столько в доступности, сколько в управлении этими данными.
Наряду с ростом объема неструктурированных данных наблюдается также рост числа форматов данных. Видео, аудио, социальные медиа, данные умных приборов и прочее.
Некоторые из новейших способов, разработанных для управления этими данными, представляют собой гибрид реляционных баз данных в сочетании с базами данных NoSQL. Примером этого является MongoDB, который является неотъемлемой частью стандартного стека. Существуют также распределенные вычислительные системы, такие как Hadoop, которые помогают управлять большими объемами данных.
Netflix — это платформа для потоковой передачи контента, основанная на Node.JS. С учетом возросшей нагрузки на контент и сложных форматов, доступных на платформе, они нуждались в стеке, который мог бы обрабатывать хранение и извлечение данных. Они использовали классический стек и с реляционной моделью базы данных они могли фактически управлять данными.
Многие данные обновляются каждую секунду, и организации также должны об этом знать. Например, если розничная компания хочет анализировать поведение клиентов, могут помочь данные в режиме реального времени из их текущих покупок. Существуют инструменты анализа данных, доступные для того же – достоверность и скорость. Они приходят с двигателями электронной торговли, визуализированием, двигателями вычисления, и другими необходимыми входными сигналами.
Для бизнеса важно постоянно обновлять эти данные вместе с доступными данными. Это поможет улучшить понимание и расширить возможности принятия решений.
Однако не все организации в состоянии следить за данными в режиме реального времени, поскольку они не обновляются с учетом меняющегося характера необходимых инструментов и технологий. В настоящее время существует несколько надежных инструментов, хотя многие из них все еще не обладают необходимой сложностью.
Многие организации сталкиваются с проблемами с безопасностью данных. Это оказывается более сложной задачей для них, чем многие другие проблемы, связанные с данными. Данные, поступающие на предприятия, доступны из широкого круга источников, некоторым из которых нельзя доверять, чтобы они были безопасными и соответствовали требованиям организационных стандартов.
Они должны использовать различные стратегии сбора данных, чтобы не отставать от потребностей в данных. Это в свою очередь приводит к несогласованности данных, а затем и результатов анализа. Простой пример, такой как годовой оборот для розничной торговли, может быть различным, если анализировать его из разных источников ввода. Бизнес должен будет скорректировать различия и сузить их до ответа, который будет действительным и интересным.
Эти данные доступны из многочисленных источников, и поэтому у них есть потенциальные проблемы с безопасностью. Вы можете никогда не узнать, какой канал данных скомпрометирован, что ставит под угрозу безопасность данных, доступных в организации.
В настоящее время существует определенный дефицит квалифицированных специалистов в области больших данных: нехватка опытных людей и сертифицированных специалистов по анализу данных или аналитиков данных, что затрудняет и замедляет работу.
Опять же, обучение людей на начальном уровне может быть дорогостоящим для компании, занимающейся новыми технологиями. Многие вместо этого работают над решениями автоматизации, включающими машинное обучение и искусственный интеллект, но для этого также требуется хорошо обученный персонал или аутсорсинг квалифицированных разработчиков.

Diplom777
Diplom777
Поделиться курсовой работой:
Поделиться в telegram
Поделиться в whatsapp
Поделиться в skype
Поделиться в vk
Поделиться в odnoklassniki
Поделиться в facebook
Поделиться в twitter
Похожие статьи
Раздаточный материал для дипломной работы образец

Когда студент выходит на защиту перед экзаменационной комиссией, ему требуется подготовить все необходимые материалы, которые могут повысить шансы на получение высокого балла. Один из таких

Читать полностью ➜
Задание на дипломную работу образец заполнения

Дипломная — это своеобразная заключительная работа, которая демонстрирует все приобретенные студентом знания во время обучения в определенном вузе. В зависимости от специализации к исследовательским работам

Читать полностью ➜