Dodajte wikipovezave. Kjer je to primerno ustvarite povezave na druge članke s pomočjo "[[" in "]]" na obeh straneh ustreznih besed (za več informacij glejWP:POVEZAVA) in preverite, da vaše povezave kažejo, kakor ste pričakovali. Prosimo, da ne povezujete izrazov, ki so večini bralcev poznani, npr. vsakdanjih poklicev, dobro znanih geografskih pojmov in vsakodnevnih predmetov.
Članek potrebujelekturopravopisa, vrstnega reda besed, tona ali sloga. Prosimo,pomagajte nam ga izboljšati.(mesec ni naveden)
Terminvelepodatki, tudimnožični podatki,masovni podatki oz.veliko podatkovje (izangleškega terminaBig Data),[1] se nanaša na velike količine različnih tipovpodatkov, ki jih pridobimo iz različnih virov, kot so ljudje, stroji alitipala in je kot tak prisoten že od 90. let dvajsetega stoletja. Lahko gre za informacije o podnebju, satelitske posnetke, digitalne fotografije in videoposnetke, evidence o transakcijah ali signale GPS. Velepodatki lahko vključujejoosebne podatke: to so kakršnikoli podatki, ki se nanašajo na posameznika, kot so imena, fotografije, e-naslovi, bančni podatki, objave na spletnih družbenih omrežjih, zdravstveni podatki aliračunalniški naslovi IP.[2]
Izraz velepodatki se uporablja od začetka devetdesetih let dvajsetega stoletja. Kljub dejstvu, da ni točno znano, kdo je prvi uporabil ta izraz, večina zasluge za nadaljnjo priljubljenost izraza pripisujeJohnu R. Masheyu, takratnemu uslužbencu podjetja Silicon Graphics.
Koncept zbiranja podatkov kot tak ni nekaj povsem novega. Skozi stoletja so ljudje uporabljali tehnike analize z namenom produktivnejšega sprejemanja odločitev.Stari Egipčani so okoli leta 300 pred našim štetjem že poskušali zbrati vse takrat obstoječe podatke v Aleksandriji. Tudi vRimskem cesarstvu so skrbno analizirali statistiko svoje vojske, z namenom optimalne porazdelitve le-te.
Razlog, da lahko govorimo o množičnem pridobivanju podatkov v zadnjih dveh desetletjih, je v obsegu in hitrosti pridobivanja le-teh. Skupna količina podatkov na svetu je v letu 2013 znašala 4,4 zetabajtov, kar naj bi do leta 2020 naraslo do 44 zetabajtov, kar pomeni da takšnega nabora podatkov več ni mogoče obdelovati s tradicionalnimi metodami obdelave.
Razvoj velepodatkov skozi čas, lahko razdelimo v tri faze, vsaka od faz pa ima svoje značilnosti in zmogljivosti.
Upravljanjepodatkovnih zbirk in shranjevanje podatkov veljata za temeljne sestavine faze 1.0, ki je temelj sodobne analize podatkov. Temelji na uporabi priznanih tehnik, kot so poizvedbe po bazah podatkov, spletna analitična obdelava in standardna orodja za poročanje.
Internet in splet sta po letu 2000 začela ponujati edinstvene zbirke podatkov in možnosti analize podatkov. S širitvijo spletnega prometa in spletnih trgovin so podjetja, kot so Yahoo, Amazon in eBay, začela analizirati vedenje strank z analizo števila klikov, lokacijskih podatkov in dnevnikov iskanja. Organizacije so bile tako primorane najti nove pristope in rešitve za shranjevanje vseh pridobljenih podatkov, z namenom uspešnega spopadanja z novimi tipi podatkov in njihovo učinkovito analizo.
Mobilne naprave so postale novi način za pridobivanje novih podatkov. Mobilne naprave ne omogočajo samo analiziranja vedenjskih podatkov (kot so kliki in iskalne poizvedbe), temveč omogočajo tudi shranjevanje in analiziranje podatkov o lokaciji (GPS-podatki). Z napredkom mobilnih naprav je mogoče slediti gibanju, analizirati fizično vedenje ter celo podatke, povezane z zdravjem (število korakov na dan).[3]
Koncept velepodatkov se je razvil in vključuje ne samo velikost nabora podatkov, temveč tudi procese, ki so vključeni v koriščenje podatkov. Velepodatki so postali sinonim za druge poslovne koncepte, kot so poslovna inteligenca (angl.Business Inteligence, BI), analitika inpodatkovno rudarjenje (angl.Data mining).[4]
Ideja velepodatkov je zbiranje digitalnih sledi, ki jih je nato moč analizirati.[4] V McKinsley inštitutu[5] navajajo, da so digitalni podatki povsod – v vsakem sektorju, ekonomiji, vsaki organizaciji in pri uporabnikih digitalne tehnologije. Organizacije izkoriščajo ogromne količine podatkov za natančnejše prilagoditve sistemov, podporo k odločanju in za razvoj proizvodov. Z analizo velepodatkov, ki so jih pridobili s spremljanjem potencialnih strank in njihovih nakupovalnih navad, želijo podjetja optimizirati ali povečati prodajo.[6]
znatno velikost: gre za ogromno količino podatkov, ki se ustvarjajo v času;
raznolikost: gre za podatke v različnih oblikah zapisa, v strukturirani ali nestrukturirani obliki (npr. besedilo, senzorni podatki, dnevniki aktivnosti, tokovi klikov, koordinate ipd.);
hitrost: gre za podatke, ki se ustvarjajo z veliko hitrostjo, so hitro na voljo in se tudi hitro spreminjajo.[7]
verodostojnost: nanaša se na kakovost in vrednost velepodatkov, saj kakovost velepodatkov vpliva na natančno analizo.[8]
Organizacije pogosto nimajo standardnega načina zbiranja podatkov, kar preprečuje, da bi vse podatke lahko izkoristili v celoti. Velikokrat velepodatki niso izkoriščeni v celoti, saj je obdelava takšnih podatkov težka, zamudna in draga ter so zato, za številna podjetja nedosegljiv koncept.[9]
↑Ohlhorst, F.J. (2013) Big Data Analytics: Turning Big Data into Big Money. 1st Edition, John Wiley & Sons, Inc., Indianapolis.
↑Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C. in Byers Hung, A. (maj 2011). Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. McKinsley&Company. Pridobljeno 27. 4. 2020 izhttps://bigdatawg.nist.gov/pdf/MGI_big_data_full_report.pdf.
↑Marr, B. (2015)Big Data: Using SMART Big Data, Analytics and Metrics To Make Better Decisions and Improve Performance. John Wiley & Sons, Inc.,
