U okruženju velikih podataka prikupljaju se, obrađuju i analiziraju velike količine složenih i raznolikih podataka. Tradicionalne tehnologije obrade podataka nedostatne su za rukovanje takvim masivnim skupovima podataka, jer im nedostaje skalabilnost, kapacitet pohrane i računalna snaga potrebna za analizu velikih podataka.
U ovom okruženju se uobičajeno koriste tehnologije kao što su Apache Hadoop i Apache Spark. Ovi distribuirani računalni okviri omogućuju paralelnu obradu podataka preko više čvorova u klasteru, omogućujući učinkovito pohranjivanje, obradu i analizu velikih skupova podataka. Oni također pružaju toleranciju na pogreške i visoku skalabilnost.
Ostale tehnologije koje se često koriste u okruženjima velikih podataka uključuju NoSQL baze podataka, kao što su MongoDB i Apache Cassandra, koje mogu obrađivati nestrukturirane i polustrukturirane podatke učinkovitije od tradicionalnih relacijskih baza podataka. Dodatno, alati za vizualizaciju podataka kao što su Tableau i Power BI pomažu u predstavljanju složenih uvida i uzoraka iz velikih podataka na razumljiviji i vizualno privlačniji način.
Strojno učenje i algoritmi umjetne inteligencije često se primjenjuju u okruženjima s velikim podacima za izvlačenje vrijednih uvida, predviđanja i automatiziranje procesa donošenja odluka. Ovi algoritmi pomažu u identificiranju obrazaca, korelacija i anomalija unutar podataka, pridonoseći poboljšanom donošenju odluka i poslovnoj inteligenciji.
Na kraju, računalstvo u oblaku igra značajnu ulogu u okruženjima velikih podataka, budući da pruža neograničeni kapacitet pohrane, elastičnu skalabilnost i računalne resurse na zahtjev. Platforme u oblaku kao što su Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure i Google Cloud Platform nude širok raspon alata i usluga posebno dizajniranih za obradu i analizu velikih količina podataka.
Datum objave: