„Big Data“ pakeitė įmonių ir organizacijų būdą valdyti ir analizuoti didelius duomenų kiekius. Pasauliui vis labiau skaitmenizuojant, kasdien generuojamos informacijos kiekis nepaprastai išaugo. Šiame kontekste atsiranda poreikis naudoti specializuotus įrankius ir metodus, kad būtų galima išgauti didelę vertę iš šių didžiulių duomenų. Bet kas iš tikrųjų yra dideli duomenys ir kuo jie gali būti naudingi įmonėms? Šiame straipsnyje mes techniškai ir neutraliai išnagrinėsime „Big Data“ koncepciją ir apimtį, pateikdami išsamų šios naujoviškos technologijos ir jos įtakos dabartinei verslo aplinkai supratimą.
1. Didžiųjų duomenų sampratos įvadas
Didžiųjų duomenų sąvoka reiškia didelių duomenų, kurie yra pernelyg sudėtingi, kad juos būtų galima apdoroti tradiciniais įrankiais, valdymą ir analizę. Šie duomenys paprastai generuojami realiuoju laiku ir yra iš įvairių šaltinių, pvz socialiniai tinklai, mobiliuosius įrenginius, jutiklius ir kt.
Didieji duomenys kelia naujų iššūkių dėl didelio duomenų generavimo kiekio ir greičio. Todėl šiai informacijai apdoroti, saugoti ir analizuoti būtina turėti specifines priemones ir technologijas. efektyviai. Tarp pagrindinių didžiųjų duomenų savybių yra šios: apimtis (didelis duomenų kiekis), greitis (greitas duomenų generavimo greitis) ir įvairovė (skirtingi duomenų tipai ir formatai).
Didžiųjų duomenų analizė leidžia išgauti vertingų žinių ir priimti strateginius sprendimus įvairiose srityse, tokiose kaip elektroninė prekyba, medicina, bankininkystė ir kt. Norint atlikti šią analizę, būtina naudoti metodus ir įrankius, tokius kaip paskirstytasis apdorojimas, mašininio mokymosi algoritmai ir NoSQL duomenų bazės. Šios technologijos leidžia lygiagrečiai apdoroti didelius duomenų kiekius, todėl lengviau rasti modelius ir tendencijas.
2. Tikslus didžiųjų duomenų apibrėžimas ir jų svarba
Dideli duomenys reiškia itin didelių ir sudėtingų duomenų, kurių negalima apdoroti ar valdyti tradiciniais duomenų apdorojimo įrankiais, rinkinį. Šie duomenų rinkiniai dažnai yra per dideli, kad juos būtų galima saugoti vienoje mašinoje ar sistemoje, o jų apdorojimui ir analizei reikalinga specifinė infrastruktūra ir įrankiai.
Didžiųjų duomenų svarba slypi jų gebėjime teikti vertingą ir išsamią informaciją, kuri gali paskatinti organizacijose priimti pagrįstus sprendimus. Atlikdamos tinkamą duomenų analizę, įmonės gali atskleisti paslėptus modelius, tendencijas ir koreliacijas, kad galėtų geriau suprasti jų klientai, optimizuoti savo veiklą ir numatyti rinkos poreikius.
Didžiųjų duomenų naudojimo pranašumai apima kelis sektorius, tokius kaip elektroninė prekyba, sveikatos priežiūra, finansai ir transportas. Suteikdamos tikslesnį ir išsamesnį duomenų vaizdą, organizacijos gali pagerinti efektyvumą, sumažinti išlaidas, individualizuoti klientų patirtį ir optimizuoti sprendimų priėmimą. Be to, dideli duomenys taip pat gali paskatinti inovacijas ir naujų produktų bei paslaugų kūrimą.
3. Pagrindinės didžiųjų duomenų charakteristikos
1. Didelis duomenų kiekis: Viena iš ryškiausių didelių duomenų savybių yra didžiulis duomenų kiekis, kurį jie gali apdoroti. Kalbame apie didžiulius informacijos kiekius, viršijančius tradicinių sistemų pajėgumus. Galime kalbėti apie petabaitus ar net eksabaitus duomenų. Tai reiškia, kad dideliems duomenims reikalingi specifiniai sprendimai ir technologijos, kad būtų galima saugoti, apdoroti ir analizuoti šį didelį informacijos kiekį. efektyvus būdas ir veiksminga.
2. Didelis duomenų generavimo greitis: Kita esminė didelių duomenų savybė yra didelis duomenų generavimo greitis. Svarbu ne tik kiekis, bet ir informacijos surinkimo bei atnaujinimo greitis. Daugeliu atvejų duomenys generuojami realiuoju laiku, o tai reiškia, kad reikia naudoti įrankius ir technologijas, galinčias apdoroti tokį didelį duomenų generavimo greitį.
3. Duomenų šaltinių ir formatų įvairovė: Big Data pasižymi galimų duomenų šaltinių ir formatų įvairove. Duomenys gali būti gaunami iš įvairių šaltinių, pvz., socialinių tinklų, mobiliųjų įrenginių, jutiklių, internetinių operacijų ir kt. Be to, šie duomenys gali būti pateikti skirtingi formatai, pvz., tekstas, vaizdas, garsas, vaizdo įrašas ir kt. Todėl dideliems duomenims reikalingi įrankiai ir metodai, leidžiantys valdyti ir apdoroti įvairius duomenis įvairiais formatais.
4. Trijų didžiųjų duomenų ramsčių aprašymas: apimtis, greitis ir įvairovė
Dideli duomenys yra pagrįsti trimis pagrindiniais ramsčiais: apimtimi, greičiu ir įvairove. Šie komponentai yra labai svarbūs norint suprasti ir panaudoti didelio masto duomenų potencialą.
Pirma, apimtis reiškia didžiulį nuolat generuojamų duomenų kiekį. Tobulėjant technologijoms, pasiekėme tašką, kai duomenys generuojami eksponentiniu mastu. Norint išspręsti šį iššūkį, būtina turėti tinkamų įrankių ir metodų, leidžiančių efektyviai saugoti ir apdoroti šiuos didelius duomenų kiekius.
Antra, greitis reiškia, kaip greitai generuojami ir turi būti apdoroti duomenys. Šiuolaikinėje aplinkoje duomenų apdorojimo greitis yra būtinas priimant sprendimus realiuoju laiku. Galimybė fiksuoti, analizuoti ir reaguoti į duomenis realiuoju laiku gali turėti įtakos priimant verslo sprendimus. Norint tai pasiekti, būtina turėti optimizuotas sistemas ir algoritmus, galinčius apdoroti duomenis dideliu greičiu.
5. Didžiųjų duomenų fiksavimo, saugojimo ir apdorojimo iššūkis
Didelių duomenų apdorojimas ir analizė yra iššūkis, su kuriuo susiduria daugelis organizacijų. šiuo metu. Eksponentinis generuojamų duomenų augimas lėmė poreikį kurti sprendimus, leidžiančius užfiksuoti, saugoti ir efektyviai apdoroti šį didžiulį informacijos kiekį. Toliau pateikiami keli pagrindiniai žingsniai šiam iššūkiui spręsti:
1. Infrastruktūros vertinimas. Prieš pradedant kaupti ir apdoroti didžiuosius duomenis, svarbu įvertinti esamą infrastruktūrą ir nustatyti, ar ji yra pasirengusi tvarkyti didelius duomenų kiekius. Tai apima saugojimo talpos, apdorojimo galios, duomenų perdavimo greičio ir mastelio keitimo įvertinimą. Jei reikia, gali būti svarstomos tokios galimybės kaip paskirstytos saugojimo sistemos įdiegimas arba galingesnės techninės įrangos įsigijimas.
2. Duomenų srauto projektavimas: įvertinus infrastruktūrą, svarbu sukurti efektyvų duomenų srautą, kuris leistų optimaliai užfiksuoti ir apdoroti duomenis. Tai apima atitinkamų duomenų šaltinių nustatymą, fiksavimo protokolų apibrėžimą ir automatizuotos nuolatinio duomenų rinkimo sistemos sukūrimą. Labai svarbu užtikrinti, kad duomenys būtų fiksuojami patikimai, išvengiant proceso nuostolių ar iškraipymų.
3. Įrankių ir technologijų pasirinkimas. Yra daug įrankių ir technologijų dideliems duomenims apdoroti. Svarbu įvertinti skirtingus variantus ir pasirinkti geriausiai konkrečius organizacijos poreikius atitinkančius variantus. Kai kurie iš populiariausių įrankių yra „Hadoop“, „Spark“, „Apache Kafka“ ir „Elasticsearch“. Šie įrankiai suteikia keičiamo dydžio ir efektyvias saugojimo, apdorojimo ir analizės galimybes.
Trumpai tariant, tam reikia planuoto ir strateginio požiūrio. Įvertinusios infrastruktūrą, kurdamos efektyvų duomenų srautą ir pasirinkdamos tinkamus įrankius, organizacijos gali išspręsti šį iššūkį ir visiškai išnaudoti jūsų duomenys.
6. Pagrindinės didžiųjų duomenų apdorojimo priemonės ir technologijos
Apdorojant didelius duomenis yra keletas pagrindinių įrankių ir technologijų, kurios yra būtinos norint veiksmingai analizuoti didelius duomenų kiekius. Šie įrankiai leidžia efektyviai saugoti, apdoroti ir analizuoti didelius duomenų kiekius. Žemiau yra keletas žinomiausių įrankių:
Apache Hadoop: Tai atvirojo kodo sistema, leidžianti paskirstytu būdu apdoroti didelius duomenų rinkinius kompiuterių grupėse. „Hadoop“ naudoja paprastą programavimo modelį, vadinamą „MapReduce“, kad lygiagrečiai apdorotų duomenis keliuose mazguose. Ji taip pat apima Hadoop paskirstytą failų sistemą (HDFS), kuri užtikrina aukštą duomenų prieinamumą ir patikimumą.
Apache Spark: Tai dar viena atvirojo kodo sistema, naudojama didelių duomenų apdorojimui realiuoju laiku. „Spark“ siūlo didelį duomenų apdorojimo greitį ir efektyvumą, nes gali saugoti duomenis atmintyje. Tai leidžia atlikti sudėtingas duomenų analizės operacijas daug greičiau nei kiti įrankiai. Be to, „Spark“ teikia bibliotekas srautiniam duomenų apdorojimui, mašininiam mokymuisi ir grafikai.
NoSQL duomenų bazės: „NoSQL“ duomenų bazės išpopuliarėjo apdorojant didžiuosius duomenis, nes jos gali apdoroti didelius nestruktūrizuotų arba pusiau struktūrizuotų duomenų kiekius. Skirtingai nuo tradicinių SQL duomenų bazių, NoSQL duomenų bazėse naudojamas lankstus ir keičiamo dydžio duomenų modelis, leidžiantis greitai pasiekti ir apdoroti duomenis. Kai kurios iš populiariausių NoSQL duomenų bazių yra MongoDB, Cassandra ir Apache HBase.
7. Sėkmingi didžiųjų duomenų panaudojimo atvejai įvairiose pramonės šakose
Didžiųjų duomenų eroje įvairios pramonės šakos rado daugybę sėkmingų panaudojimo atvejų, kurie pasinaudoja šiuo dideliu informacijos kiekiu, kad gautų vertingų įžvalgų ir pagerintų savo našumą. Toliau pateikiami keli pavyzdžiai, kaip Big Data buvo sėkmingai pritaikyti įvairiuose sektoriuose:
1. Mažmeninės prekybos sektorius: Didžiųjų duomenų analizė sukėlė revoliuciją mažmeninės prekybos pramonėje, leisdama įmonėms geriau suprasti vartotojų elgesį, optimizuoti atsargų valdymą ir individualizuoti apsipirkimo patirtį. Pavyzdžiui, naudodamos pažangius analizės metodus, parduotuvės gali nustatyti pirkimo modelius, numatyti produktų paklausą ir priimti sprendimus, pagrįstus realaus laiko duomenimis, kad pagerintų veiklos efektyvumą ir padidintų pardavimus.
2. Sveikatos sektorius: Didieji duomenys atvėrė naujas galimybes gerinti medicininę priežiūrą ir pertvarkyti sveikatos pramonę. Analizuodami didelius klinikinių ir genominių duomenų rinkinius, sveikatos priežiūros specialistai gali nustatyti modelius ir tendencijas, sukurti nuspėjamuosius modelius ir individualizuoti kiekvieno paciento gydymą. Be to, dideli duomenys buvo naudojami epidemijoms stebėti, ligų prevencijai ir išteklių valdymui ligoninėse bei klinikose gerinti.
3. Finansų sektorius. Finansų pramonė taip pat rado didelę naudą naudodama didžiuosius duomenis. Didžiųjų duomenų analizė leido nustatyti sukčiavimą, valdyti riziką, pagerinti pinigų plovimo aptikimą ir optimizuoti investicijas. Be to, mašininio mokymosi algoritmų ir nuspėjamosios analizės naudojimas atvėrė naujas galimybes numatyti rinkos elgesį, priimti pagrįstus finansinius sprendimus ir pasiūlyti klientams pritaikytas paslaugas.
Šie pavyzdžiai rodo, kaip „Big Data“ padarė didelę pažangą įvairiose pramonės šakose. Didelių duomenų rinkinių analizė suteikia organizacijoms galimybę priimti labiau pagrįstus sprendimus, pagerinti savo efektyvumą ir pasiūlyti klientams pritaikytas paslaugas. Sukuriant ir renkant daugiau duomenų, tikimasi, kad dideli duomenys ir toliau vaidins svarbų vaidmenį diegiant naujoves ir įvairių pramonės šakų augimą.
8. Didžiųjų duomenų įtaka strateginių sprendimų priėmimui
Šiandien „Big Data“ pakeitė organizacijos strateginių sprendimų priėmimo būdą. Didžiulis kasdien sugeneruojamas duomenų kiekis gali būti neįkainojamas informacijos šaltinis, skatinantis įmonės augimą ir efektyvumą. Tačiau jos vertę galima panaudoti tik tuo atveju, jei analizei ir vizualizacijai naudojami atitinkami įrankiai.
Duomenimis pagrįstų sprendimų priėmimas tapo būtinas įmonėms, norinčioms išlikti konkurencingomis nuolat kintančioje verslo aplinkoje. „Big Data“ suteikia gilią ir išsamią rinkos veiklos ir elgesio įžvalgą, leidžiančią organizacijoms priimti labiau pagrįstus, veiksmingesnius ir tikslesnius sprendimus.
Didžiausią „Big Data“ įtaką strateginių sprendimų priėmimui daro jų gebėjimas nustatyti paslėptus duomenų modelius ir tendencijas. Tai suteikia organizacijoms išsamesnę perspektyvą apie iššūkius ir galimybes, su kuriomis jos susiduria. Be to, tai leidžia tiksliau prognozuoti ateitį ir įvertinti galimą skirtingų strategijų riziką bei naudą.
9. Su didelių duomenų naudojimu susiję iššūkiai ir rizika
Didžiųjų duomenų naudojimas susijęs su daugybe iššūkių ir pavojų, į kuriuos svarbu atsižvelgti. Vienas iš svarbiausių iššūkių yra didžiulio sugeneruotų duomenų kiekio valdymas ir saugojimas. Šie duomenys gali siekti terabaitus ar net petabaitus informacijos, todėl norint juos apdoroti ir saugoti reikia galingos infrastruktūros.
Kitas iššūkis, susijęs su dideliais duomenimis, yra duomenų kokybė ir tikrumas. Dėl didelio generuojamos informacijos kiekio dažnai pasitaiko klaidų ar netikslumų surinktuose duomenyse. Svarbu įdiegti duomenų kokybės procesus ir įrankius, kad būtų užtikrintas Big Data analizės rezultatų patikimumas.
Be to, didelių duomenų naudojimas taip pat kelia pavojų privatumui ir informacijos saugumui. Tvarkant didelius duomenų kiekius, būtina užtikrinti neskelbtinos informacijos apsaugą ir laikytis taisyklių bei privatumo įstatymų. Be to, pirmenybė turi būti teikiama duomenų analizei ir saugojimui naudojamų sistemų ir tinklų saugumui, nes kibernetiniai nusikaltėliai gali išnaudoti bet kokį pažeidžiamumą.
10. Didžiųjų duomenų diegimo etaloninė architektūra
Nuorodų architektūra yra esminis sėkmingo didelių duomenų diegimo komponentas. Tai suteikia struktūrizuotą ir tiksliai apibrėžtą sistemą, kuri padeda architektams ir kūrėjams kurti, konfigūruoti ir diegti didžiųjų duomenų sprendimus.
Pirma, svarbu suprasti pagrindinius principus. Tai apima pagrindinių architektūros komponentų supratimą, pvz., keičiamo dydžio duomenų saugyklą, paskirstytą apdorojimą, duomenų gavimą realiuoju laiku ir pažangią analizę. Naudojant atitinkamą etaloninę architektūrą, galima užtikrinti Big Data sprendimo mastelį, prieinamumą ir optimalų veikimą.
Be to, diegiant pamatinę architektūrą būtina atsižvelgti į geriausią praktiką ir rekomendacijas. Tai apima kiekvienam architektūros komponentui tinkamų įrankių ir technologijų įvertinimą ir parinkimą. Tinkamai parinkus įrankius ir technologijas, gali pasikeisti efektyvumas ir patikimumas. Be to, reikia atsižvelgti į saugumo ir privatumo reikalavimus, taip pat į valdymo ir atitikties poreikius.
Trumpai tariant, IT yra vertingas šaltinis kuriant, diegiant ir valdant didžiųjų duomenų sprendimus. efektyviai. Suprasdami pagrindinius principus ir vadovaudamiesi geriausia praktika, architektai ir kūrėjai gali maksimaliai padidinti savo „Big Data“ diegimo vertę. Tvirta ir gerai apibrėžta atskaitos architektūra užtikrins tvirtą pagrindą tvarkyti didelius duomenų kiekius ir atlikti pažangią analizę, kad gautumėte vertingų įžvalgų.
11. Didžiųjų duomenų realiu laiku analizės privalumai ir trūkumai
Didžiųjų duomenų analizė realiuoju laiku suteikia daug pranašumų įmonėms, kurios juos efektyviai naudoja. Vienas iš pagrindinių privalumų – galimybė greitai priimti sprendimus remiantis realaus laiko duomenimis. Tai leidžia įmonėms akimirksniu gauti informaciją apie savo verslą ir greičiau reaguoti į rinkos pokyčius.
Kitas didelių duomenų realiuoju laiku analizės pranašumas yra galimybė realiuoju laiku nustatyti modelius ir tendencijas. Tai leidžia įmonėms nustatyti verslo galimybes ir priimti pagrįstus strateginius sprendimus. Be to, realiojo laiko analizė taip pat gali padėti aptikti anomalijas ar problemas realiuoju laiku, todėl įmonės gali greitai įsikišti ir sumažinti neigiamą poveikį.
Nepaisant daugybės pranašumų, didelių duomenų analizė realiuoju laiku taip pat turi tam tikrų trūkumų. Vienas iš pagrindinių trūkumų yra techninis sudėtingumas ir specializuotų išteklių poreikis. Kad įdiegtų ir prižiūrėtų realaus laiko didžiųjų duomenų analizės sistemą, įmonės turi turėti duomenų analizės ir konkrečių didelių duomenų technologijų ekspertus.
12. Didieji duomenys ir asmens duomenų privatumas
Didžiųjų duomenų era sukėlė daug diskusijų dėl asmens duomenų privatumo. Masinis informacijos apdorojimas leido įmonėms rinkti ir analizuoti didelius duomenų kiekius, todėl kilo susirūpinimas, kaip naudojami ir saugomi asmenų asmens duomenys.
Norint išspręsti šį klausimą, svarbu atsižvelgti į keletą pagrindinių aspektų. Pirma, labai svarbu turėti tvirtą privatumo politiką, kurioje būtų aiškiai nurodyta, kaip renkami, saugomi ir naudojami asmens duomenys. Ši politika turi būti skaidri ir prieinama vartotojams, kad jie galėtų lengvai suprasti, kaip saugoma jų informacija.
Be to, labai svarbu įgyvendinti tinkamas saugumo priemones asmens duomenims apsaugoti. Tai gali apimti šifravimo metodų naudojimą, saugaus duomenų saugojimo praktikos taikymą ir patikimų saugos protokolų įgyvendinimą. Be to, patartina periodiškai atlikti auditą, siekiant nustatyti galimus pažeidžiamumus ir garantuoti saugomų duomenų vientisumą. Saugumo pažeidimo atveju svarbu turėti tinkamą reagavimo planą, kad būtų sumažintas poveikis ir būtų apsaugotas paveiktų asmenų duomenų privatumas.
13. Didžiųjų duomenų ateities ir besiformuojančios tendencijos
Didžiųjų duomenų ateitis atrodo daug žadanti, nes jos potencialas pakeisti pramonės šakas ir pagerinti sprendimų priėmimą yra didžiulis. Tobulėjant technologijoms, atsiranda naujų tendencijų, padedančių maksimaliai padidinti duomenų vertę ir optimizuoti jų apdorojimą bei analizę.
Viena ryškiausių kylančių tendencijų yra duomenų saugojimo ir apdorojimo pajėgumų didėjimas. Tobulėjant kompiuterijai debesyje ir paskirstytos saugojimo technologijos, įmonės turi galimybę saugoti ir apdoroti didelius duomenų kiekius efektyviai ir dideliu mastu.
Kita svarbi tendencija yra mašininio mokymosi metodų naudojimas ir dirbtinis intelektas taikomi dideliems duomenims. Šios technologijos leidžia iš duomenų gauti vertingų įžvalgų, nustatyti modelius ir tendencijas bei automatizuoti duomenimis pagrįstus sprendimų priėmimo procesus. Tai suteikia organizacijoms didelį konkurencinį pranašumą, nes leidžia numatyti klientų poreikius ir pageidavimus bei priimti labiau pagrįstus sprendimus.
14. Galutinės išvados: ko galime tikėtis iš Big Data ateityje?
Didieji duomenys pasirodė esąs informacijos rinkimo, apdorojimo ir analizės revoliucija. Pastaraisiais metais matėme, kaip ši technologija pakeitė įmonių sprendimų priėmimo būdus ir įtakoja mūsų kasdienį gyvenimą. Tačiau didelių duomenų potencialas dar toli gražu nėra išnaudotas ir galime tikėtis, kad jis toliau vystysis ateityje.
Viena iš pagrindinių tendencijų, kurią matysime Big Data ateityje, yra eksponentinis generuojamų duomenų kiekio augimas. Išpopuliarėjus daiktų internetui (IoT), prie tinklo bus prijungta vis daugiau įrenginių, kurie realiu laiku generuos didžiulį duomenų kiekį. Tai atvers naujas galimybes analizuoti ir panaudoti visą šią informaciją įvairiose pramonės šakose, tokiose kaip sveikata, logistika ir transportas.
Kita svarbi tendencija yra didelių duomenų integravimas su dirbtinis intelektas (AI). Didėja mašinų gebėjimas mokytis ir savarankiškai priimti sprendimus. Analizuodamas didelius duomenų kiekius, AI galės nustatyti modelius ir tendencijas, numatyti elgesį ir savarankiškai priimti pagrįstus sprendimus. Tai lems didelę pažangą tokiose srityse kaip medicina, gamyba ir saugumas.
Apibendrinant, aišku, kad dideli duomenys yra plati ir sudėtinga sąvoka, apimanti didelių duomenų rinkimą, saugojimą, apdorojimą ir analizę. Šiame straipsnyje mes ištyrėme įvairius šios disciplinos aspektus ir pritaikymą, nuo svarbaus vaidmens priimant verslo sprendimus iki jos poveikio. medicinoje y la investigación científica.
Didieji duomenys šiuolaikiniame pasaulyje tapo neįkainojama priemone, leidžiančia organizacijoms gauti vertingos informacijos, kad pagerintų savo veiklą ir konkurencingumą. Tačiau svarbu pabrėžti, kad jos veiksmingas įgyvendinimas reikalauja kruopštaus planavimo ir susijusių pavojų, pvz., duomenų privatumo ir saugumo, įvertinimo.
Kaip nuolat tobulėjanti technologija, „Big Data“ kelia papildomų iššūkių ir galimybių, į kurias organizacijos turi atsižvelgti. Nuo naujų duomenų šaltinių integravimo iki sudėtingesnių algoritmų kūrimo – „Big Data“ profesionalai ir ekspertai nuolat ieško būdų, kaip maksimaliai išnaudoti šios disciplinos potencialą.
Apibendrinant galima pasakyti, kad dideli duomenys yra disciplina, kuri daugelyje sektorių yra skaitmeninės transformacijos centre. Jos gebėjimas gauti vertingų įžvalgų iš didelio duomenų kiekio pakeitė organizacijos strateginių sprendimų priėmimo būdą. Tačiau jos sėkmė priklauso nuo kruopštaus įgyvendinimo ir gilaus rizikos bei galimybių supratimo. Galiausiai dideli duomenys suteikia begalines galimybes tiems, kurie nori ištirti ir panaudoti tikrąjį jų potencialą.
Aš esu Sebastián Vidal, kompiuterių inžinierius, aistringas technologijoms ir „pasidaryk pats“. Be to, aš esu kūrėjas tecnobits.com, kur dalinuosi vadovėliais, kad technologijos taptų prieinamesnės ir suprantamesnės visiems.