Page 107 - Demo

TEMATIKA 3 BAZAT E TË DHËNAVE DHE MENAXHIMI I TYREdhënave të gjeneruara janë të dhëna të pastrukturuara dhe nuk mund të ruhen thjesht në tabela (p.sh. video, foto, mesazhe zanore, postime, pëlqime në mediat sociale etj.). Nëpërmjet teknologjisë së big data-ve ne mund të përdorim lloje të ndryshme të dhënash, të strukturuara dhe të pastrukturuara dhe t’i kombinojmë ato bashkë me të dhëna tradicionale dhe të strukturuara.• Vërtetësia (Veracity) i referohet çrregullsisë ose besueshmërisë së të dhënave. Duke pasur sasi të mëdha dhe të shumëllojta të dhënash, cilësia dhe saktësia e tyre është shumë pak e kontrollueshme. Për shembull postimet në Twitter me etiketa hash, të cilat mund të shkruhen nga përdoruesit gjatë një dite, mund të kenë gabime drejtshkrimore, mund të jenë në formë të shkurtuar etj. Big data-t dhe teknologjitë analitike na mundësojnë që të përpunojmë lloje të tilla të dhënash.• Vlera (Value). Të kesh qasje në sasi kaq të mëdha të dhënash nuk është e dobishme nëse ti nuk i jep një vlerë këtyre të dhënave. Kështu që vlera është një nga V-të më të rëndësishme të big data-ve.• Variabiliteti (Variability) Variabiliteti ose ndryshueshmëria është karakteristika e ndryshimit të formateve, strukturës ose burimeve të të dhënave të mëdha. Të dhënat e mëdha mund të përfshijnë të dhëna të strukturuara, të pastrukturuara ose kombinime të të dhënave të strukturuara dhe të pastrukturuara. Zbërthimi i të dhënave të mëdha mund të integrojë të dhëna të papërpunuara nga burime të shumta. Përpunimi i të dhënave të papërpunuara mund të përfshijë gjithashtu transformimin e të dhënave të pastrukturuara në të dhëna të strukturuara. Zbatime të big data-veBig data-t mund të përdoret për të analizuar të dhëna dhe për të marrë vendime në të ardhmen. Fusha e përdorimit të big data-ve është shumë e gjerë. Një supermarket mund të përdorë analizën e big data-ve për të përcaktuar se si të vendosen produktet në rafte, pranë cilit produkt të vendosësh një produkt tjetër e kështu me radhë. Duke analizuar sasinë e madhe të të dhënave të gjeneruar nga shitjet e produkteve mund të përcaktohet vendosja e produkteve. Produktet, që blihen zakonisht bashkë, vendosen në të njëjtin vend, p.sh. birrat dhe patatinat ose produktet për fëmijë dhe ëmbëlsirat. Pyetja që ngrihet në këtë rast është se cilat janë produktet që blihen bashkë. Nëpërmjet analizës matematikore të sasisë shumë të madhe të të dhënave të gjeneruara nga shitjet në një supermarket mund të gjenden lidhje të fshehta midis shitjeve të produkteve. Nëse do të llogaritej probabiliteti që ka çdo produkt për t’u blerë me çdo produkt tjetër, do të krijoheshin një numër shumë i madh kombinimesh dhe mundësish. Kjo analizë do të ishte shumë e gjerë dhe përveç kësaj, e ndërlikuar. Për shembull, zakonisht, qumështi blihet më shumë se çdo Fig. 2Vëllimi Varieteti VleraVërtetësiaBig DataShpejtësia Ndryshueshmëria105