Үлкен деректер (Big Data) термині тура мағынасында «үлкен ақпарат» деген ұғымды білдіреді. Бірақ оның қаншалықты үлкен ақпарат екендігін анықтайтын нақты өлшем жоқ. Атауының өзі субьективті. Дегенмен, Big Data тек мәліметтер көлемін ғана білдірмейді. Оны ауқымды ақпараттармен жұмыс істеу тәсілдері деп түсінуі қажет. 

Өте үлкен деректер қоры (Very Large Database, VLDB) – физикалық сақтау құралында үлкен орын алатын деректер қоры. Бұл термин деректерді сақтаудың физикалық технологияларындағы соңғы жетістіктерімен анықталатын ДҚ ең максималды мүмкін көлемін түсіндіреді.

«Өте үлкен көлем» түсінігінің сандық анықтамасы мерзімге қарай өзгеріп отырады, қазіргі таңда ол көлем петабайттармен өлшенеді.

Өте үлкен ДҚ және деректерді сақтау орны күнделікті жеке жоба шеңберінде орындалып жүрген үлкен көлемді деректермен жеңіл жұмыс жасауға мүмкіндік беретін жүйелі техникалық шешім табуға болатын логикалық және жүйелі-техникалық жобалауға аса мән беруді талап етеді. Мұндай шешім үш шарт орындалғанда: дискілік ішкі жүйе үшін арнайы шешім болса, операциялық ортаның арнайы нұсқалары және деректерге ДҚБЖ-не арнайы механизмдер арқылы ұсыныс жасалса ғана мүмкін болады .

Осындай өте үлкен көлемді Үлкен деректер 5 Vs арқылы сипатталады:

Көлемі: Деректердің үлкен көлемі әртүрлі көздерден жасалады, мысалы, әлеуметтік медиа, IоT құрылғылар және іскерлік транзакциялар.

Жылдамдық: Деректерді жасау, өңдеу және талдау жылдамдығы.

Әртүрлілік: Деректердің әртүрлі түрлері, соның ішінде құрылымдық, жартылай құрылымдалған және құрылымдалмаған деректер әртүрлі көздерден келеді.

Дәлдігі: Сәйкессіздіктер, түсініксіздіктер немесе тіпті жалған ақпарат әсер етуі мүмкін деректердің сапасы мен дәлдігі.

Мәні: Жақсырақ шешім қабылдауға және инновацияға жетелейтін деректерден түсінік алудың пайдалылығы мен әлеуеті.

Үлкен деректер технологиялары

Үлкен деректерді өңдеу үшін сақтау, архивтеу және сұрау технологияларында айтарлықтай жетістіктер болды:

Таратылған файлдық жүйелер: Hadoop таратылған файл жүйесі сияқты жүйелер (HDFS) бірнеше түйіндерде деректердің үлкен көлемін сақтауға және басқаруға мүмкіндік береді. Бұл тәсіл үлкен деректерді өңдеу кезінде қателерге төзімділікті, масштабтылықты және сенімділікті қамтамасыз етеді.

NoSQL мәліметтер базасы: MongoDB, Cassandra және Couchbase сияқты деректер базалары құрылымдалмаған және жартылай құрылымдалған деректерді өңдеуге арналған. Бұл дерекқорлар деректерді модельдеуде икемділікті ұсынады және көлденең масштабтауды қамтамасыз етеді, оларды үлкен деректер қолданбалары үшін қолайлы етеді.

MapReduce: Бағдарламалау үлгісі бөлінген ортада үлкен деректер жиынын параллельді өңдеуге мүмкіндік береді. MapReduce күрделі тапсырмаларды кішірек ішкі тапсырмаларға бөлуге мүмкіндік береді, содан кейін олар дербес өңделеді және түпкілікті нәтиже шығару үшін біріктіріледі.

Apache ұшқыны: Ашық бастапқы деректерді өңдеу қозғалтқышы, Spark пакеттік және нақты уақытта өңдеуді де орындай алады. Ол MapReduce пен салыстырғанда жақсартылған өнімділікті ұсынады және машиналық оқытуға, графиктерді өңдеуге және ағынды өңдеуге арналған кітапханаларды қамтиды, бұл оны үлкен деректерді әртүрлі пайдалану жағдайлары үшін әмбебап етеді.

SQL тәрізді сұрау құралдары: Hive, Impala және Presto сияқты құралдар пайдаланушыларға таныс деректерді пайдаланып, үлкен деректерде сұрауларды орындауға мүмкіндік береді. SQL синтаксис – құралдар аналитиктерге күрделі бағдарламалау тілдерінде тәжірибені қажет етпей-ақ үлкен деректерден түсінік алуға мүмкіндік береді.

Деректер көлдері: Сақтау қоймалары өңделмеген деректерді талдау үшін қажет болғанша өзінің жергілікті пішімінде сақтай алады. Деректер көздері кейінірек қажет болған жағдайда өңделуі және талдануы мүмкін әртүрлі деректердің үлкен көлемін сақтау үшін масштабталатын және үнемді шешімді ұсынады.

Деректерді сақтау шешімдері: Snowflake, BigQuery және Redshift сияқты платформалар құрылымдық деректердің үлкен көлемін сақтауға және сұрауға арналған масштабталатын және өнімді орталарды ұсынады. Бұл шешімдер үлкен деректер талдауын өңдеуге және жылдам сұрау мен есеп беруге мүмкіндік береді.

Machine Learning фреймворктары: TensorFlow, PyTorch және scikit-learn сияқты фреймерлер классификациясы, регрессия және кластерлеу сияқты тапсырмалар үшін үлкен деректер жиындарында оқыту үлгілерін қосады. Бұл құралдар озық AI әдістерін қолдана отырып, үлкен деректерден түсініктер мен болжамдар алуға көмектеседі.

Деректерді визуализациялау құралдары: Tableau, Power BI және D3.js сияқты құралдар үлкен деректерден алынған түсініктерді көрнекі және интерактивті түрде талдауға және ұсынуға көмектеседі. Бұл құралдар пайдаланушыларға деректерді зерттеуге, трендтерді анықтауға және нәтижелерді тиімді жеткізуге мүмкіндік береді.

Деректерді біріктіру және ETL: Apache NiFi, Talend және Informatica сияқты құралдар әртүрлі көздерден деректерді орталық сақтау жүйесіне шығаруға, түрлендіруге және жүктеуге мүмкіндік береді. Бұл құралдар деректерді біріктіруді жеңілдетіп, ұйымдарға талдау және есеп беру үшін деректерінің бірыңғай көрінісін құруға мүмкіндік береді