Technologie Big Data

  1. Bazy danych i przetwarzanie danych:
    • Apache Hadoop, Apache Spark, MongoDB.
  2. Narzędzia analityczne:
    • Tableau, Power BI, SAS, Google BigQuery.
  3. Chmura obliczeniowa:
    • Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, Microsoft Azure.
  4. Uczenie maszynowe i AI:
    • Wykorzystanie algorytmów do analizy i przewidywania na podstawie danych.

Wyzwania Big Data

  1. Zarządzanie danymi:
    • Trudność w organizacji i przechowywaniu ogromnych ilości danych.
  2. Bezpieczeństwo i prywatność:
    • Ochrona danych przed kradzieżą, zgodność z regulacjami (np. RODO).
  3. Koszty:
    • Infrastruktura i narzędzia do analizy danych są kosztowne.
  4. Niedobór specjalistów:
    • Wysokie zapotrzebowanie na analityków danych, inżynierów Big Data i ekspertów AI.
Czy ta informacja była pomocna? 0 klientów oceniło tę informację jako przydatną (0 Głosów)

Najpopularniejsze artykuły

Główne cechy Big Data (tzw. 5V)

Główne cechy Big Data (tzw. 5V) Volume (Wolumen): Ogromne ilości danych, które pochodzą z...
Źródła danych Big Data

Źródła danych Big Data Media społecznościowe: Dane z platform takich jak Facebook, Twitter,...
Dlaczego Big Data jest ważne?

Dlaczego Big Data jest ważne? Big Data umożliwia: Lepsze podejmowanie decyzji: Analiza...
Przykłady zastosowania Big Data

Przykłady zastosowania Big Data Biznes i marketing: Analiza zachowań klientów, targetowanie...
o Big data

Big Data to termin określający ogromne ilości danych, które są zbyt obszerne, różnorodne i...