Velká data: Porovnání verzí

Aktuální verze z 27. 5. 2025, 15:57

Rozbalit box

Obsah boxu

Velká data (anglicky Big Data) je souhrnný termín používaný k popisu mimořádně rozsáhlých a složitých souborů dat, které tradiční databázové nástroje a softwary nedokážou efektivně sbírat, ukládat, zpracovávat, analyzovat a vizualizovat v přijatelném čas. Fenomén velkých dat vznikl s prudkým nárůstem digitálních informací generovaných z různých zdrojů.

Charakteristika Velkých dat (3V/5V)

Charakteristika velkých dat je často popisována pomocí "3V", rozšířených na "5V":

Volume (Objem): Jedná se o obrovské množství dat, které je generováno každou vteřinou. To zahrnuje terabyty, petabyty nebo i exabyty dat. Příklady zahrnují data ze sociálních sítí, transakční záznamy, senzory v zařízeních, videozáznamy.
Velocity (Rychlost): Data jsou generována a musí být zpracovávána s vysokou rychlostí. To se týká jak rychlosti, s jakou data vznikají (např. streamovaná data), tak rychlosti, s jakou je třeba je analyzovat pro rychlé rozhodování (např. online obchodování, detekce podvodů).
Variety (Rozmanitost): Data pocházejí z různých zdrojů a mají různé formáty – strukturovaná (databáze), semistrukturovaná (XML, JSON) i nestrukturovaná (textové dokumenty, obrázky, audio, video). Rozmanitost představuje výzvu pro jejich sjednocení a analýzu.
Veracity (Důvěryhodnost/Pravdivost): Odkazuje na kvalitu a spolehlivost dat. Velké objemy dat mohou obsahovat šum, nekonsistence nebo chyby, což ovlivňuje výsledky analýz. Zajištění kvality dat je klíčové.
Value (Hodnota): Nejdůležitější aspekt – data samotná mají malou hodnotu, dokud nejsou analyzována a přeměněna na užitečné informace, které mohou vést k lepším rozhodnutím, novým poznatkům nebo konkurenční výhodě.

Zdroje Velkých dat

Velká data pocházejí z nepřeberného množství zdrojů:

Sociální média: Komentáře, lajky, sdílení, příspěvky (Twitter, Facebook, Instagram).
Webová data: Kliknutí, vyhledávání, logy serverů, data z e-commerce.
Senzory a IoT: Data z chytrých zařízení, průmyslových senzorů, dopravních systémů, nositelné elektroniky.
Transakční data: Záznamy o nákupech, bankovních transakcích, telekomunikační data.
Multimediální data: Obrázky, videa, audio soubory.
Vědecká data: Data z experimentů, simulací, výzkumu (např. genomika, astronomie).

Technologie a nástroje

Pro práci s velkými daty byly vyvinuty specifické technologie a nástroje, které překonávají omezení tradičních systémů:

Hadoop: Open-source framework pro distribuované zpracování velkých datových sad napříč počítačovými clustery.
Spark: Rychlejší a flexibilnější alternativa k Hadupu pro zpracování dat v reálném čase.
NoSQL databáze: Databáze navržené pro práci s nestrukturovanými a semistrukturovanými daty (např. MongoDB, Cassandra).
Cloud computing: Poskytuje flexibilní a škálovatelnou infrastrukturu pro ukládání a zpracování velkých dat (např. AWS, Azure, Google Cloud).
Nástroje pro vizualizaci dat: Software pro převod komplexních dat na srozumitelné grafy a vizualizace (např. Tableau, Power BI).
Nástroje pro strojové učení: Pro pokročilou analýzu a prediktivní modelování.

Využití a aplikace

Velká data nacházejí uplatnění v široké škále odvětví:

Byznys a Marketing: Personalizované doporučení, segmentace zákazníků, optimalizace cen, predikce trendů, detekce podvodů.
Zdravotnictví: Personalizovaná medicína, výzkum nemocí, optimalizace léčby, monitorování epidemií.
Doprava: Optimalizace provozu, chytrá města, predikce údržby vozidel.
Finance: Řízení rizik, detekce finančních podvodů, algoritmické obchodování.
Věda a výzkum: Zpracování obrovských datových souborů v astronomii, fyzice, biologii.
Veřejný sektor: Zlepšení veřejných služeb, plánování měst, sledování kriminality.

Výzvy a etika

Práce s velkými daty přináší i významné výzvy:

Ochrana soukromí: Sbírání a analýza obrovského množství osobních dat vyvolává obavy o soukromí a zneužití.
Zabezpečení dat: Objem a rozmanitost dat zvyšuje riziko kybernetických útoků.
Kvalita dat: Zajištění správnosti, konzistence a relevance dat je náročné.
Nedostatek kvalifikovaných pracovníků: Poptávka po datových vědcích, analyticích a inženýrech přesahuje nabídka.
Etické otázky: Diskriminace na základě algoritmů, transparentnost rozhodování AI.

Velká data transformovala způsob, jakým firmy a organizace fungují a rozhodují se, a nadále představují klíčovou oblast inovací a růst.

Externí odkazy

@@ Řádek 5: / Řádek 5: @@
 | velikost_obrázku = 250px
 | popisek = Typická vizualizace konceptu velkých dat
-| obor = [[Informační technologie]], [[Statistika]], [[Matematika]], [[Datová věda]]
+| obor = [[Informační technologie]], [[Statistika]], [[Matematika (věda)|Matematika]], [[Datová věda]]
 | definice = Termín pro mimořádně rozsáhlé soubory dat, které nelze spravovat, zpracovávat ani analyzovat tradičními databázovými nástroji.
 | související_pojmy = [[Datová věda]], [[Strojové učení]], [[Umělá inteligence]], [[Internet věcí]], [[Cloud computing]], [[Analýza dat]]
@@ Řádek 12: / Řádek 12: @@
 }}
-'''Velká data''' (anglicky ''Big Data'') je souhrnný termín používaný k popisu mimořádně rozsáhlých a složitých souborů dat, které tradiční databázové nástroje a softwary nedokážou efektivně sbírat, ukládat, zpracovávat, analyzovat a vizualizovat v přijatelném čase. Fenomén velkých dat vznikl s prudkým nárůstem digitálních informací generovaných z různých zdrojů.
+'''Velká data''' (anglicky ''Big Data'') je souhrnný [[termín]] používaný k popisu mimořádně rozsáhlých a složitých souborů [[data|dat]], které [[tradiční]] [[databáze|databázové]] [[nástroj|nástroje]] a [[software|softwary]] nedokážou efektivně [[sběr dat|sbírat]], [[ukládání dat|ukládat]], [[zpracování dat|zpracovávat]], [[analýza dat|analyzovat]] a [[vizualizace dat|vizualizovat]] v přijatelném [[čas]]. [[fenomén|Fenomén]] velkých dat vznikl s prudkým [[nárůst|nárůstem]] [[digitální|digitálních]] [[informace|informací]] generovaných z různých [[zdroj|zdrojů]].
 == Charakteristika Velkých dat (3V/5V) ==
 Charakteristika velkých dat je často popisována pomocí "3V", rozšířených na "5V":
-* '''Volume (Objem):''' Jedná se o obrovské množství dat, které je generováno každou vteřinou. To zahrnuje terabyty, petabyty nebo i exabyty dat. Příklady zahrnují data ze sociálních sítí, transakční záznamy, senzory v zařízeních, videozáznamy.
+* '''Volume (Objem):''' Jedná se o obrovské [[množství]] [[data|dat]], které je generováno každou [[vteřina|vteřinou]]. To zahrnuje [[terabyte|terabyty]], [[petabyte|petabyty]] nebo i [[exabyte|exabyty]] dat. Příklady zahrnují [[data ze sociálních sítí|data ze sociálních sítí]], [[transakce|transakční]] záznamy, [[senzory]] v [[zařízení|zařízeních]], [[video|videozáznamy]].
-* '''Velocity (Rychlost):''' Data jsou generována a musí být zpracovávána s vysokou rychlostí. To se týká jak rychlosti, s jakou data vznikají (např. streamovaná data), tak rychlosti, s jakou je třeba je analyzovat pro rychlé rozhodování (např. online obchodování, detekce podvodů).
+* '''Velocity (Rychlost):''' Data jsou generována a musí být zpracovávána s [[rychlost|vysokou rychlostí]]. To se týká jak rychlosti, s jakou data vznikají (např. [[streamovaná data|streamovaná data]]), tak rychlosti, s jakou je třeba je analyzovat pro [[rychlost|rychlé]] [[rozhodování]] (např. [[online obchodování]], [[detekce podvodů]]).
-* '''Variety (Rozmanitost):''' Data pocházejí z různých zdrojů a mají různé formáty – strukturovaná (databáze), semistrukturovaná (XML, JSON) i nestrukturovaná (textové dokumenty, obrázky, audio, video). Rozmanitost představuje výzvu pro jejich sjednocení a analýzu.
+* '''Variety (Rozmanitost):''' Data pocházejí z různých [[zdroj|zdrojů]] a mají různé [[formát|formáty]] – [[strukturovaná data|strukturovaná]] ([[databáze]]), [[semistrukturovaná data|semistrukturovaná]] ([[XML]], [[JSON]]) i [[nestrukturovaná data|nestrukturovaná]] ([[textové dokumenty]], [[obrázek|obrázky]], [[audio]], [[video]]). Rozmanitost představuje [[výzva|výzvu]] pro jejich [[sjednocení]] a [[analýza|analýzu]].
-* '''Veracity (Důvěryhodnost/Pravdivost):''' Odkazuje na kvalitu a spolehlivost dat. Velké objemy dat mohou obsahovat šum, nekonzistence nebo chyby, což ovlivňuje výsledky analýz. Zajištění kvality dat je klíčové.
+* '''Veracity (Důvěryhodnost/Pravdivost):''' Odkazuje na [[kvalita|kvalitu]] a [[spolehlivost dat|spolehlivost dat]]. Velké [[objem|objemy]] dat mohou obsahovat [[šum (elektronika)|šum]], [[nekonsistence|nekonsistence]] nebo [[chyba|chyby]], což ovlivňuje [[výsledek|výsledky]] [[analýza|analýz]]. Zajištění kvality dat je klíčové.
-* '''Value (Hodnota):''' Nejdůležitější aspekt – data samotná mají malou hodnotu, dokud nejsou analyzována a přeměněna na užitečné informace, které mohou vést k lepším rozhodnutím, novým poznatkům nebo konkurenční výhodě.
+* '''Value (Hodnota):''' Nejdůležitější [[aspekt]] – [[data|data]] samotná mají malou [[hodnota|hodnotu]], dokud nejsou [[analyzovat|analyzována]] a přeměněna na [[užitečnost|užitečné]] [[informace]], které mohou vést k lepším [[rozhodování|rozhodnutím]], novým [[poznatek|poznatkům]] nebo [[konkurenční výhoda|konkurenční výhodě]].
 == Zdroje Velkých dat ==
-Velká data pocházejí z nepřeberného množství zdrojů:
+Velká data pocházejí z nepřeberného [[množství]] [[zdroj|zdrojů]]:
-* '''Sociální média:''' Komentáře, lajky, sdílení, příspěvky (Twitter, Facebook, Instagram).
+* '''[[Sociální média]]:''' [[Komentář|Komentáře]], [[Like (sociální sítě)|lajky]], [[sdílení]], [[příspěvek|příspěvky]] ([[Twitter]], [[Facebook]], [[Instagram]]).
-* '''Webová data:''' Kliknutí, vyhledávání, logy serverů, data z e-commerce.
+* '''[[Webová data]]:''' [[kliknutí|Kliknutí]], [[vyhledávání]], [[logy serverů]], [[data]] z [[e-commerce]].
-* '''Senzory a IoT:''' Data z chytrých zařízení, průmyslových senzorů, dopravních systémů, nositelné elektroniky.
+* '''[[Senzor|Senzory]] a [[Internet věcí|IoT]]:''' [[Data]] z [[chytré zařízení|chytrých zařízení]], [[průmysl|průmyslových]] senzorů, [[dopravní systémy|dopravních systémů]], [[nositelná elektronika|nositelné elektroniky]].
-* '''Transakční data:''' Záznamy o nákupech, bankovních transakcích, telekomunikační data.
+* '''[[Transakční data]]:''' [[Záznam|Záznamy]] o [[nákupy|nákupech]], [[bankovnictví|bankovních]] [[transakce|transakcích]], [[telekomunikace|telekomunikační]] [[data]].
-* '''Multimediální data:''' Obrázky, videa, audio soubory.
+* '''[[Multimediální data]]:''' [[Obrázek|Obrázky]], [[video|videa]], [[audio soubory]].
-* '''Vědecká data:''' Data z experimentů, simulací, výzkumu (např. genomika, astronomie).
+* '''[[Vědecká data]]:''' [[Data]] z [[experiment (věda)|experimentů]], [[simulace|simulací]], [[výzkum|výzkumu]] (např. [[genomika]], [[astronomie]]).
 == Technologie a nástroje ==
-Pro práci s velkými daty byly vyvinuty specifické technologie a nástroje, které překonávají omezení tradičních systémů:
+Pro práci s velkými daty byly vyvinuty specifické [[Technologie|technologie]] a [[nástroj|nástroje]], které překonávají omezení [[tradiční systémy|tradičních systémů]]:
-* '''[[Hadoop]]:''' Open-source framework pro distribuované zpracování velkých datových sad napříč počítačovými clustery.
+* '''[[Apache Hadoop|Hadoop]]:''' [[Open source|Open-source]] [[framework]] pro [[distribuované zpracování|distribuované zpracování]] velkých [[datová sada|datových sad]] napříč [[počítačový cluster|počítačovými clustery]].
-* '''Spark:''' Rychlejší a flexibilnější alternativa k Hadupu pro zpracování dat v reálném čase.
+* '''[[Apache Spark|Spark]]:''' Rychlejší a flexibilnější [[alternativa]] k [[Apache Hadoop|Hadupu]] pro [[zpracování dat v reálném čase|zpracování dat v reálném čase]].
-* '''NoSQL databáze:''' Databáze navržené pro práci s nestrukturovanými a semistrukturovanými daty (např. MongoDB, Cassandra).
+* '''[[NoSQL databáze]]:''' [[Databáze]] navržené pro práci s [[nestrukturovaná data|nestrukturovanými]] a [[semistrukturovaná data|semistrukturovanými daty]] (např. [[MongoDB]], [[Cassandra (databáze)|Cassandra]]).
-* '''Cloud computing:''' Poskytuje flexibilní a škálovatelnou infrastrukturu pro ukládání a zpracování velkých dat (např. AWS, Azure, Google Cloud).
+* '''[[Cloud computing]]:''' Poskytuje flexibilní a [[škálovatelnost|škálovatelnou]] [[infrastruktura|infrastrukturu]] pro [[ukládání dat|ukládání]] a [[zpracování dat|zpracování]] velkých [[data|dat]] (např. [[Amazon Web Services|AWS]], [[Microsoft Azure|Azure]], [[Google Cloud Platform|Google Cloud]]).
-* '''Nástroje pro vizualizaci dat:''' Software pro převod komplexních dat na srozumitelné grafy a vizualizace (např. Tableau, Power BI).
+* '''[[Nástroje pro vizualizaci dat]]:''' [[Software]] pro [[převod]] komplexních [[data|dat]] na [[srozumitelnost|srozumitelné]] [[grafy]] a [[vizualizace|vizualizace]] (např. [[Tableau Software|Tableau]], [[Microsoft Power BI|Power BI]]).
-* '''Nástroje pro strojové učení a umělou inteligenci:''' Pro pokročilou analýzu a prediktivní modelování.
+* '''[[Nástroje pro strojové učení]]:''' Pro pokročilou [[analýza|analýzu]] a [[prediktivní modelování]].
 == Využití a aplikace ==
-Velká data nacházejí uplatnění v široké škále odvětví:
+Velká data nacházejí [[uplatnění]] v široké škále [[odvětví]]:
-* '''Byznys a marketing:''' Personalizované doporučení, segmentace zákazníků, optimalizace cen, predikce trendů, detekce podvodů.
+* '''[[Byznys]] a [[Marketing]]:''' [[Personalizované doporučení]], [[segmentace zákazníků]], [[optimalizace cen]], [[predikce trendů]], [[detekce podvodů]].
-* '''Zdravotnictví:''' Personalizovaná medicína, výzkum nemocí, optimalizace léčby, monitorování epidemií.
+* '''[[Zdravotnictví]]:''' [[Personalizovaná medicína]], [[výzkum]] [[nemoc|nemocí]], [[optimalizace léčby]], [[monitorování epidemií]].
-* '''Doprava:''' Optimalizace provozu, chytrá města, predikce údržby vozidel.
+* '''[[Doprava]]:''' [[Optimalizace provozu]], [[chytré město|chytrá města]], [[predikce údržby]] [[vozidlo|vozidel]].
-* '''Finance:''' Řízení rizik, detekce finančních podvodů, algoritmické obchodování.
+* '''[[Finance]]:''' [[Řízení rizik]], [[detekce finančních podvodů]], [[algoritmické obchodování]].
-* '''Věda a výzkum:''' Zpracování obrovských datových souborů v astronomii, fyzice, biologii.
+* '''[[Věda a výzkum]]:''' [[Zpracování]] obrovských [[datová sada|datových souborů]] v [[astronomie|astronomii]], [[fyzika|fyzice]], [[biologie|biologii]].
-* '''Veřejný sektor:''' Zlepšení veřejných služeb, plánování měst, sledování kriminality.
+* '''[[Veřejný sektor]]:''' [[Zlepšení]] [[veřejné služby|veřejných služeb]], [[plánování měst]], [[sledování kriminality]].
 == Výzvy a etika ==
-Práce s velkými daty přináší i významné výzvy:
+Práce s velkými daty přináší i významné [[výzva|výzvy]]:
-* '''Ochrana soukromí:''' Sbírání a analýza obrovského množství osobních dat vyvolává obavy o soukromí a zneužití.
+* '''[[Ochrana soukromí]]:''' [[Sbírání]] a [[analýza]] obrovského [[množství]] [[osobní data|osobních dat]] vyvolává [[obava|obavy]] o [[soukromí]] a [[zneužití]].
-* '''Zabezpečení dat:''' Objem a rozmanitost dat zvyšuje riziko kybernetických útoků.
+* '''[[Zabezpečení dat]]:''' [[Objem]] a [[rozmanitost]] [[data|dat]] zvyšuje [[riziko]] [[kybernetický útok|kybernetických útoků]].
-* '''Kvalita dat:''' Zajištění správnosti, konzistence a relevanci dat je náročné.
+* '''[[Kvalita dat]]:''' Zajištění [[správnost|správnosti]], [[konzistence]] a [[relevance]] [[data|dat]] je náročné.
-* '''Nedostatek odborníků:''' Poptávka po datových vědcích, analyticích a inženýrech přesahuje nabídku.
+* '''[[Nedostatek kvalifikovaných pracovníků]]:''' Poptávka po [[datový vědec|datových vědcích]], [[analytik|analyticích]] a [[inženýr|inženýrech]] přesahuje [[nabídka]].
-* '''Etické otázky:''' Diskriminace na základě algoritmů, transparentnost rozhodování AI.
+* '''[[Etika umělé inteligence|Etické otázky]]:''' [[Diskriminace]] na základě [[algoritmus|algoritmů]], [[transparentnost]] [[rozhodování]] [[umělá inteligence|AI]].
-Velká data transformovala způsob, jakým firmy a organizace fungují a rozhodují se, a nadále představují klíčovou oblast inovací a růstu.
+Velká data transformovala [[způsob]], jakým [[firma|firmy]] a [[organizace]] [[fungování|fungují]] a [[rozhodování|rozhodují se]], a nadále představují klíčovou [[oblast]] [[inovace|inovací]] a [[růst]].
 == Externí odkazy ==
@@ Řádek 71: / Řádek 71: @@
 [[Kategorie:Nové technologie]]
 [[Kategorie:Digitální ekonomika]]
+[[Kategorie:Data]]
+[[Kategorie:Analytika]]