Xülasə Big Data mənbələrinin əsas hissəsini təşkil edən



Yüklə 0,7 Mb.
Pdf görüntüsü
səhifə1/7
tarix31.12.2021
ölçüsü0,7 Mb.
#81759
növüXülasə
  1   2   3   4   5   6   7
1-7 Qasimova Rena Boyuk Verilnlr Analizinin Problemlri son



“Big data: imkanları, multidissiplinar problemləri və perspektivləri” I respublika elmi-praktiki konfransı 

Bakı şəhəri, 25 fevral 2016-cı il

 

 



31 

 

Böyük Verilənlər Analizinin Problemləri 



Rəna Qasımova

 

 



AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutu, Bakı, Azərbaycan

  

depart1@iit.ab.az 

 

 

Xülasə 



— 

Big  Data

  mənbələrinin  əsas  hissəsini  təşkil  edən 

strukturlaşdırılmamış  və  qismən  strukturlaşdırılmış  böyük 

verilənlərin  anazi  ciddi  problemlərdəndir.

 

Məqalədə  böyük 

verilənlər  problemləri  araşdırılır  və  onların  analizi  üçün  bəzi 

metodlar təhlil olunur.

 

 

Açar  sözlər  —  verilənlər  xəzinəsi,  bulud,  VBİS,,  big data,  big  data 

analytics, OLAP, Fast Data, Deep Insight. 

I.

 



GİRİŞ

 

Zaman 



keçdikcə 

kompüter 

proqramları 

özünün 


çoxcəhətliyi  ilə  real  dünyaya  daha  da  yaxınlaşır.  Emal 

olunmamış  verilənlərin  həcminin  artması  onların  real  vaxtda 

analizinin zəruriliyi ilə birlikdə 

Big Data Analytics

 məsələsini 

effektiv  həll  etməyə  imkan  verən  alətlərin  yaradılması  və 

tətbiqini zəruri edir. Bunun nəticəsidir ki, son zamanlar böyük 

həcmdə  informasiya  massivlərinin  toplanması,  eyni  zamanda 

onların  çox  böyük  sürətlə  artması,  həm  akademik  mühitdə, 

həm də informasiya texnologiyaları (İT) sənayesində daha çox 

diqqət  cəlb  etməyə  başlamışdır.  Miniwatts  Marketing  Group 

analitik  şirkətinin  apardığı  statistik  hesabata  əsasən  2015-ci 

ilin  birinci  rübündə  3  milyarddan  çox  insan,  yəni  planetin 

əhalisinin  42,4%-i  İnternetə  qoşulmuş  və  mobil  rabitə 

abunəçilərinin  sayı  7,1  milyarda  çatmışdır.  2020-ci  ilə 

İnternetə  qoşulan  qurğuların  sayının  50  milyard  olacağı 

gözlənilir.  2012-ci  ildə  dünyada  rəqəmsal  informasiyanın 

həcmi 2,7 zetabayt olmuşdur. 2015-ci ildə bu həcmin üç dəfə 

və növbəti hər il üçün 40% artması proqnozlaşdırılır [1-5]. 

Rəqəmsal  informasiyanın  belə  sürətlə  artımı,  verilənlərin 

müxtəlifliyi, onların ötürülmə sürətinin yüksək artımı çoxsaylı 

problemlərin  yaranmasına  səbəb  olur.  Qeyd  edildiyi  kimi, 

artıq  böyük  verilənlərin  (Big  Data)  saxlanılması,  real-vaxt 

rejimində  emalı,  analizi  və  idarə  edilməsi  problemlər 

yaratmışdır.  Bununla  belə,  böyük  verilənlər  (BV)  problemi 

hələ  ilkin  araşdırmalar  səviyyəsindədir,  yəni  bu  sahə  hələ  də 

tam  olaraq  təhlil  olunmayıb.  Aparılan  tədqiqatlar  “Big  Data” 

anlayışını,  onun  mahiyyətini,  müxtəlif  xarakteristikalarını 

təsnifləndirməyi,  BV-nin  mənbələrini,  bu  texnologiyanın 

imkanlarını,  problemlərini,  təhlükəsizlik  məsələlərini  hərtəfli 

tədqiq  etməyə  imkan  verir.  Tədqiqatlar  göstərir  ki,  BV-in 

emalı  və  analizi  mükəmməl  analitik  texnologiyalar  və  alətlər 

tələb edir [6-8].  

II.

 

BİG



 

DATA


 

ANALİTİKA 

Yüzlərlə terabayt və ekzabayt həcmində böyük verilənlərin 

mövcud  metodologiyalarla  və  ya  alətlərlə  toplanması,  idarə 

edilməsi,  saxlanması  və  onlardan  faydalı  informasiyanın  əldə 

edilməsi  ciddi  problemdir.



 

Həm  strukturlaşdırılmış,  həm  də 

strukturlaşdırılmamış  informasiya  ilə  işləmək,  daha  dərin 

intellektul 

analiz 

aparmaq 


və 

analizin 

nəticələrini

 

vizuallaşdırılmaq 



BV-nin 

analitikasının 

əsas 

məsələlərindəndir.  



Verilənlərin  həcminin  artması  və  real  zamanda  onların 

analizinə olan tələbat BV-nin ən əsas problemlərindən sayılan 

böyük 

verilənlərin 



analitikası  (Big  Data  Analytics) 

istiqamətinin yaranmasına gətirib çıxarmışdır [9-11]. Big Data 

Analytics  müxtəlif  tipli  verilənlərdən  ibarət  olan  böyük 

verilənlər  yığımının  öyrənilməsi  prosesidir.  Yəni,  böyük 

verilənlərdən 

gizli 


qanunauyğunluqları, 

naməlum 


korrelyasiyaları  və  digər  faydalı  işgüzar  informasiyanı 

aşkarlamaq  üçündür.  Analitik  verilənlər  daha  səmərəli 

marketinqə,  yeni  gəlir  almaq  imkanlarına,  müştərilərə  xidmət 

keyfiyyətinin  yaxşılaşmasına,  işin  effektivliyinin  artmasına, 

təşkilatların  rəqabət  və  digər  biznes  üstünlüklərinə  gətirib 

çıxara bilər. 

Bu istiqaməti digər tətbiqlərdən  fərqləndirən böyük  həcm, 

sürət 


və 

mürəkkəblik 

kimi 

xarakteristikalar 



uyğun 

texnologiyalar  tələb  edir.  Buna  görə  də,  bu  gün  Big  Data 

Analytics  sahəsində  əsas  istehsalçılar  xüsusi  proqram-aparat 

sistemlərini  təklif  edirlər:  SAP  HANA,  Oracle  Big  Data 

Appliance,  Oracle  Exadata  Database  Machine,  Oracle 

Exalytics  Business  Intelligence  Machine,  Teradata  Extreme 

Performance 

Appliance, 

NetApp 

E-Series 

Storage 

Technology, IBM Netezza Data Appliance, EMC Greenplum, 

HP  Converged  Infrastructure  əsasında  Vertica  Analytics 

Platform. Bununla yanaşı kiçik və yeni başlayan şirkətlərin də 

böyük  həcmli  verilənləri  səmərəli  emal  edən  proqram-aparat 

alətləri vardır. Onlara Cloudera, DataStax, Northscale, Splunk, 

Palantir,  Factual,  Kognitio,  Datameer,  TellApart,  Paraccel, 

Hortonworks aiddir [12-14].  

Verilənlər  informasiya  almaq  üçün  emal  edilir,  bu 

informasiyanın  həcmi  o  qədər  olmalıdır  ki,  insan  onu  biliyə 

çevirə 

bilsin. 


Həcm 

böyük 


verilənlərin 

ən 


əsas 

xarakteristikasıdır.  Həcmindən  asılı  olaraq  BV  üç  qrupa 

bölünür [15-18]:  

 



 Tez  (sürətli)  verilənlər  (Fast  Data)  –  onların  həcmi 

terabaytlarla ölçülür;  

 

 Böyük  analitika  (Big  Analytics)  –  onların  həcmi 



petabaytlarla ölçülür;  

 



 Dərinə  nüfuzetmə  (Deep  Insight)  –  onların  həcmi 

ekzabaytlarla və zetabaytlarla ölçülür. 

Qruplar  bir-birindən  yalnız  verilənlərin  həcminə  görə 

deyil,  həm  də  onların  keyfiyyətli  emalına  görə  fərqlənirlər. 

Statistik  rəqəmlərdə  əks  olunan  verilənlərin  həcmi  bir  daha 




Yüklə 0,7 Mb.

Dostları ilə paylaş:
  1   2   3   4   5   6   7




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©genderi.org 2024
rəhbərliyinə müraciət

    Ana səhifə