Wprowadzenie do Big Data Analytics
Big Data to termin odnoszący się do ogromnej ilości danych, od terabajtów do nawet eksabajtów i więcej. Proces analizy zestawów danych na temat zawartych w nich informacji w celu wyciągania wniosków, często przy wsparciu specjalistycznych technologii i narzędzi, nazywa się analizą Big Data. Jest szeroko stosowany w branżach biznesowych i innych organizacjach, aby wyciągać lepsze wnioski biznesowe.
Definicja
Najważniejsze jest tutaj, co organizacje robią z dostępnymi danymi? Dzięki szybko rozwijającym się technologiom koszmarem dla firm jest uzyskiwanie znaczących informacji z danych generowanych na co dzień. Wraz z wprowadzeniem koncepcji analizy Big Data organizacja zbiera dane z różnych źródeł zewnętrznych, takich jak urządzenia mobilne, kanały społecznościowe, przyrządy pomiarowe, raporty prognoz, urządzenia IoT, serwery relacyjnych baz danych i kilka innych źródeł. Dane te mogą być formatowane, przetwarzane i analizowane w lepszy sposób, aby zapewnić rozwiązania problemów biznesowych, zdobyć wiedzę na temat trendów klientów, sentymentalną analizę ludzi, zwiększyć przychody i wzrost wydajności operacyjnej.
Zrozumienie V Big Data
Spójrzmy na popularne V Big Data.
1. GŁOŚNOŚĆ
Obsługa i przetwarzanie dużej ilości danych to powszechny problem. Big data korzysta z innych technologii, takich jak Hadoop, Apache Spark i HDFS, aby swobodnie wykonywać zadania.
2. ZAPRASZAMY
Organizacje zbierają dane z dużą prędkością, aby przetwarzać natychmiastowe wyniki. Big Data może sobie z tym poradzić, zapewniając bezproblemowe przetwarzanie i wyniki. Giełdy i raporty pogodowe to tylko niektóre przykłady w czasie rzeczywistym.
3. ODMIANA
- Dane strukturalne
Zestaw danych o ustalonym formacie, pochodzących z relacyjnej bazy danych. Na przykład arkusz płac pracownika ze wstępnie zdefiniowanym schematem rzeczy.
- Dane nieustrukturyzowane
Są to losowe dane bez odpowiedniego formatu lub wyrównania. Wymagają dłuższego czasu przetwarzania. Przykłady obejmują wyszukiwania Google, ankiety w mediach społecznościowych, strumienie wideo.
- Dane częściowo ustrukturyzowane
Jest to połączenie zarówno danych strukturalnych, jak i nieustrukturyzowanych. Mają odpowiednią strukturę, ale brakuje im wymaganej definicji.
Jak praca jest łatwiejsza?
Przed powstaniem analizy Big Data przeprowadzono analizę liniową i linia po linii dla dostępnych danych. Później wprowadzenie komputera stało się łatwiejsze dzięki arkuszom kalkulacyjnym Excel. Użytkownicy musieli zestawić różne rekordy i przeprowadzić wymagane badanie, aby uzyskać sensowny raport. Analityka Big Data była zmieniaczem gier na wiele różnych sposobów. Rozbudowane zestawy danych do terabajtów mogą być przetwarzane i analizowane. Stosowane są złożone zapytania i algorytmy. Raporty są generowane z lepszym wynikiem przy prawie zerowych awariach. Wszystko to w ciągu kilku minut lub godzin, w zależności od wielkości podawanych danych.
Najlepsze firmy korzystające z Big Data Analytics
Analizy Big Data są wykorzystywane w wielu różnych dziedzinach, takich jak produkcja, opieka zdrowotna, energia, ubezpieczenia, sport itp. Niektóre z najlepszych firm korzystających z analityki Big Data są wymienione poniżej:
- IBM
- Microsoft
- Amazonka
- HP Enterprise
- Teradata
Składniki Big Data Analytics
Istnieją różne narzędzia innych firm wymienione poniżej, umożliwiające przeprowadzanie analizy danych dostępnych ze źródeł. Są w stanie działać jako samodzielne i przy współpracy z innymi komponentami.
- Hadoop
- HDFS
- SQOOP
- Zmniejsz mapę
- Apache Spark / Storm
- Google Big Query
- Amazonka Kineza
Użyj przypadków analizy dużych zbiorów danych
- Kierownictwo może podejmować lepsze decyzje.
- Aby rozpoznać trendy potrzeb klientów i pozostać aktualnym.
- Wyniki niskiego ryzyka.
- Walidacja decyzji.
- Grupa docelowa jest zidentyfikowana.
Praca z Big Data Analytics
Za pomocą narzędzi innych firm, takich jak Hadoop, Spark, możemy ładować duże zestawy danych do pamięci zewnętrznej. Dane przetwarzane są w oparciu o ludzkie zapytania. Zespół Business Intelligence korzysta z tych raportów, aby zrozumieć model predykcyjny i naprawić poprzednie błędy. Dane można wizualizować, aby podejmować użyteczne decyzje.
Zalety
- Cele biznesowe można w pełni zrozumieć.
- Poznaj znaczenie liczb.
- Przeanalizuj podstawowe przyczyny poprzednich awarii.
- Wgląd w przyszłe wyniki za pomocą łatwego do zrozumienia języka.
- Przyczynia się do podejmowania idealnych decyzji.
Wymagania wstępne
Nie ma żadnych wymagań wstępnych do korzystania z analityki Big Data. Pomocna byłaby podstawowa znajomość języków programowania, takich jak Java lub Python. Zrozumienie, w jaki sposób działają bazy danych, i podstawowe zapytania są wystarczające. Istnieją inne języki wysokiego poziomu, takie jak Spark, Pig, które są łatwe do nauczenia się i używania. Użytkownik powinien być technicznie zdrowy w sposobie korzystania z nich, aby uzyskać pożądaną moc wyjściową.
Dlaczego stosuje się Big Data Analytics?
Analizy Big Data służą do ulepszania aplikacji i usług w celu zapewnienia lepszych wyników. Można uzyskać różne opłacalne rozwiązania. W szybko zmieniającym się otoczeniu niezbędne jest zrozumienie wymagań klientów.
Zakres analizy dużych zbiorów danych
Analiza danych nigdy nie staje się staromodna, a dzięki najnowocześniejszym technologiom rośnie wykładniczo. Specjaliści w dziedzinie Big Data Analytics mają ogromne wymagania. Ewoluuje z ogromnym potencjałem wzrostu. Analitycy danych stają się decydentami firm z właściwym wykorzystaniem technologii Big Data.
Potrzeba analizy Big Data
Obecnie dane mają różne formy. Wiele rozwiązań analitycznych nie było w przeszłości możliwe ze względu na koszty wdrożenia i brak specjalistów. Dzięki Big Data analitycy są w stanie wykonywać złożone algorytmy na danych maszynowych w określonym przedziale czasu. Mają one wiele przypadków użycia w czasie rzeczywistym, takich jak wykrywanie oszustw, dotarcie do odbiorców na globalnej platformie, reklama internetowa itp.
Odbiorcy docelowi do analizy Big Data
Organizacje korzystające z analizy dużych zbiorów danych i jej składników w celu osiągnięcia następujących celów:
- Przewiduj przyszłe trendy i wzorce zachowań klientów.
- Analizuj, rozumiej i prezentuj dane w użyteczny sposób.
- Aby nadążyć za konkurencją i pozostać aktualnym na rynku.
- Podejmuj trafne decyzje.
Wniosek
Przy rosnącym popycie i konkurencji profesjonalista musi być na bieżąco. Dzięki efektywnemu wykorzystaniu analityki Big Data zarówno jednostka, jak i organizacja mogą zyskać na kilka sposobów. Analitycy lepiej rozumieją branżę, przekazując to samo pracownikom. Decyzję można podjąć na podstawie raportów, a nie na podstawie domysłów i intuicji.
Polecane artykuły
To był przewodnik po Big Data Analytics. Tutaj omawiamy definicję Big Data Analytics, komponentów i najlepszych firm korzystających z Big Data Analytics. Możesz także spojrzeć na następujący artykuł, aby dowiedzieć się więcej -
- Wynagrodzenie z Big Data Analytics
- Co to jest technologia Big Data?
- Przykłady analizy dużych zbiorów danych
- Co to jest Big data i Hadoop