Co to jest Big Data?
Jest to termin odnoszący się do ogromnej ilości danych, od terabajtów do nawet eksabajtów i więcej. Dozwolone są dane dowolnego typu, takie jak strukturyzowane, nieustrukturyzowane, a nawet częściowo strukturalne. Hurtownie danych służą do przechowywania danych i powoli organizacje wykorzystują technologię chmury do migracji swoich danych, aby zaoszczędzić ogromne inwestycje dokonane z góry na kosztowny sprzęt.
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 dużych zbiorów danych 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
1. Tom
Obsługa i przetwarzanie dużej ilości danych to powszechny problem. Wykorzystuje inne technologie, takie jak Hadoop, Apache Spark i HDFS, aby swobodnie wykonywać zadania.
2. Prędkość
Organizacje zbierają dane z dużą prędkością, aby przetwarzać natychmiastowe wyniki. Może sobie z tym poradzić, zapewniając bezproblemowe przetwarzanie i wyniki. Giełdy i raporty pogodowe to tylko niektóre przykłady w czasie rzeczywistym.
3. Różnorodność
- Zbudowany
Zestaw danych o ustalonym formacie, pochodzących z relacyjnej bazy danych. Na przykład arkusz płac pracownika ze wstępnie zdefiniowanym schematem rzeczy.
- Nieustrukturyzowany
Są to losowe dane bez odpowiedniego formatu lub wyrównania. Wymagają dłuższego czasu przetwarzania. Przykłady obejmują wyszukiwania Google, ankiety w mediach społecznościowych, strumienie wideo.
- Półstrukturalne
Jest to połączenie zarówno danych strukturalnych, jak i nieustrukturyzowanych. Mają odpowiednią strukturę, ale brakuje im wymaganej definicji.
Jak praca jest łatwiejsza?
Zanim to powstało, przeprowadzono analizę liniową i linijkę na 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. To był zmieniacz 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
Jest zatrudniony w wielu różnych dziedzinach, takich jak produkcja, opieka zdrowotna, energia, ubezpieczenia, sport itp. Niektóre z najlepszych firm są wymienione poniżej:
- IBM
- Microsoft
- Amazonka
- HP Enterprise
- Teradata
składniki
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
Przypadek użycia
- 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
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 jego narzędzi. 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 Big Data jest używany?
Służy 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
Dane nigdy się nie starzeją, a dzięki najnowocześniejszym technologiom rośnie wykładniczo. Istnieje ogromny wymóg dla specjalistów w dziedzinie Big Data. Ewoluuje z ogromnym potencjałem wzrostu. Analitycy danych stają się decydentami firm z właściwym wykorzystaniem tych technologii.
Potrzeba dużych zbiorów danych
Obecnie dane mają różne formy. Wiele rozwiązań analitycznych nie było w przeszłości możliwe ze względu na koszty wdrożenia i brak specjalistów. Dzięki temu jesteśmy 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.
Grupa docelowa
Organizacje korzystające z jego komponentów 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 zarówno jednostki, jak i Organizacji można 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 tym, czym jest Big Data Analytics. Tutaj omówiliśmy działające, wymagane umiejętności, zakres, rozwój kariery, zalety i najlepsze firmy wdrażające tę technologię. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Wprowadzenie do przetwarzania w chmurze
- Wprowadzenie do IOT
- Co to jest uczenie maszynowe?
- Co to jest Skrypty powłoki?
- For Loop in Shell Scripting | Jak pracować?