Techniki Big Data: zbieżność technologii i analityki biznesowej
Połączenie technologii i analityki biznesowej -
Dawno, dawno temu mężczyźni prowadzili koczownicze życie, zanim stopniowo zaczęli uprawiać rolnictwo. Wynalezienie silnika koła, ognia i silnika parowego jest często uważane za punkt zwrotny w ewolucji ludzkości w kierunku mechanizacji i zwiększonego komfortu życia.
Podobnie legendarne prawo dynamiki i grawitacji Newtona, teoria względności Einsteina, która obchodzi obecnie swój 100. rok lub prawo termodynamiki, zrewolucjonizowały naukę i wpłynęły na naukę stosowaną. Wynalezienie komputera, pojawienie się komputera osobistego i graficzny interfejs użytkownika (GUI) to kamienie milowe w rozwoju w erze cyfrowej. To liczby binarne zera i jedynki są sercem języków na poziomie asemblera.
Techniki binarne do Big Data
Na poziomie sprzętowym, zera i jedynki zasilają obwody w komputerze, na poziomie biznesowym techniki Big Data zmieniają sposób, w jaki firmy opracowują strategie marketingowe, aby zachować konkurencyjność. Może składać się z wszystkiego, od pojedynczych cyfr i wielu cyfr, z których wszystkie zawierają istotne informacje o rynku, funkcjonowaniu maszyny, ciała ludzkiego, transakcjach e-commerce lub po prostu o codziennych czynnościach, które mogą, ale nie muszą, mieć nic zrobić z kupnem lub sprzedażą.
Przedsiębiorcy i księgowi zwykle rozmawiają o aktywach i pasywach. Konwencjonalnie aktywa oznaczały maszynerię, technologię, know-how, zasoby ludzkie, infrastrukturę, a także aktywa finansowe.
Obecnie dochodzi do zmiany paradygmatu, wraz z tymi materialnymi aktywami, niektóre pojedyncze i wielokrotne cyfry lub dane stały się najbardziej nieocenionym zasobem w miarę wzrostu wielkości organizacji i rynków. Z punktu widzenia marketingu i strategii big data dane stały się najważniejszym zasobem.
Firmy rosną w rozmiarze i skali. Nie jest już mały piękny ani opłacalny. Działalność obejmująca wiele krajów, duże centra handlowe i duże firmy e-commerce wyznaczyły nowy trend na całym świecie. Aby odnieść sukces w tym dużym biznesie, analiza danych stała się kluczowa. Firmy poszukują Big Data Hadoop, aby z niego skorzystać, zdobyć informacje rynkowe i zrozumieć wymagania klientów.
Połączenie technologii i analizy danych
Źródło obrazu: pixabay.com
Techniki dużych zbiorów danych stosowane przez organizacje będą bez znaczenia, chyba że istnieje technologia wspierająca do wydobywania danych, przetwarzania i organizowania ich dla firm w celu korzystania z tego istotnego zasobu. Bernard Marr, znany pisarz i analityk, powiedział, że firmy bez względu na ich wielkość, czy to firma z listy Fortune 500, czy mała sklep z mamą i popem, wymagałyby korzystania z usługi Hadoop Big Data, która świadczy o zmianach, jakie przynosi ona przedsiębiorstwom.
Techniki dużych zbiorów danych to zbiór dużych zestawów danych i są one w ogromnej liczbie, które wymagają zaawansowanych programów do analizy i tworzenia z nich istotnych informacji. Mogą to być nawyki zakupowe, częstotliwość odwiedzania filmów, logowanie na stronach internetowych, zakupy online, zamawianie artykułów spożywczych, częstotliwość zmiany telefonów komórkowych i tak dalej.
Różne narzędzia, struktury i techniki są używane do analizy dużych zbiorów danych i stały się bardzo poszukiwane przez przemysł. Według ekspertów to nie dane są ważne, ale to, co firma robi z tymi danymi.
Wśród różnych technologii i platform Hadoop stał się najbardziej popularny, chociaż może mieć swoje wady. Jest to platforma programistyczna typu open source napisana na C, C ++, Java i pomaga organizacjom analizować ogromną ilość danych w czasie rzeczywistym.
Techniki Big Data w czasie rzeczywistym
Zbieranie, przechowywanie, przenoszenie i analizowanie nie jest czynnością statyczną, ale dynamiczną, obejmującą środowiska w czasie rzeczywistym. Dane są nieustannie gromadzone dla samolotów, silników samochodowych, monitorów podłączonych do pacjentów w szpitalach, transakcji internetowych kartami kredytowymi lub debetowymi, z których wszystkie wymagają skomplikowanych algorytmów, programów, architektury dużych danych i solidnej zdolności przetwarzania w pamięci.
John Schroeder, CEO MapR, powiedział, że mają aplikacje Big Data, które chronią miliony posiadaczy kart American Express przed nieuczciwymi transakcjami, a w służbie zdrowia pracują nad usprawnieniem procedur leczenia pacjentów z rakiem.
Globalne firmy informatyczne, takie jak Microsoft, Oracle, SAP, IBM, działają na platformie chmurowej, a także oferują rozwiązania w zakresie technik dużych zbiorów danych.
Techniki Big Data i Internet przedmiotów
Gwałtowne zmiany w sieci i technologii osadzonej umożliwiły połączenie wielu urządzeń, które mogą przesyłać dane w czasie rzeczywistym. Powstał internet złożony z „rzeczy”, a nie ludzi i komputerów.
Każde urządzenie, które nosimy lub którego używamy, może zakończyć dane, które z kolei miałyby szerokie zastosowanie między innymi w marketingu dużych zbiorów danych, projektowaniu i opiece zdrowotnej.
Data Mining
Teraz potężne superkomputery są wdrażane do wydobywania danych z relacyjnych baz danych i pomagają statystykom i analitykom w tworzeniu modeli. Kilku innowatorów wymyśliło narzędzia do opracowywania modeli do predykcyjnej analizy dużych zbiorów danych w celu lepszego podejmowania decyzji przez firmy. Zapewniają również łatwy graficzny interfejs użytkownika (GUI) i są bardzo przyjazne dla użytkownika.
Kariera w technikach Big Data
Oczywiście rewolucja w technikach big data zrodziła zupełnie nową rasę ekspertów, którzy są powiązani z określonymi obszarami tej analizy i technologii big data. Wśród potrzebnych umiejętności technologicznych są Apache Hadoop, Apache Spark, NoSQL, uczenie maszynowe i eksploracja danych, analiza statystyczna i ilościowa, SQL, wizualizacja danych, naukowcy danych, umiejętności programowania ogólnego. Zdaniem analityków możliwości będą rosły w następnej dekadzie dzięki szybkiemu rozwojowi w tej dziedzinie.
W 2015 r. Rzeczywiście istnieje ogromne zapotrzebowanie na wiedzę specjalistyczną związaną z technikami big data, a IBM ogłosił 2 307 pozycji w ciągu ostatnich dwunastu miesięcy w czerwcu, powiedział magazyn Forbes podczas oceny śródrocznej. Reklamowana pensja dla specjalistów technicznych ze szkoleniem w zakresie Big Data wynosi 104 850 USD. Najbardziej poszukiwanymi umiejętnościami były wiedza specjalistyczna VMWare, tworzenie aplikacji, technologia open source, hurtownia danych i umiejętności programowania w języku Python.
Jeśli chodzi o branżę, najlepszymi dostępnymi technikami i usługami Big Data są usługi profesjonalne, naukowe i techniczne, które odpowiadają za 25% zapotrzebowania. Wśród innych wiodących kategorii technologie informacyjne stanowią 17%, produkcja 15%, finanse i ubezpieczenia 9%, a handel detaliczny 8%.
Zalety analityki Big Data
1) Przechowywanie, eksploracja i analiza danych:
Technologie Big Data umożliwiły wdrażanie zarówno danych przechowywanych, jak i danych w czasie rzeczywistym dla różnych aplikacji biznesowych i o znaczeniu krytycznym
2) Prognozowanie i prognozowanie rynku:
W erze technik dużych zbiorów danych firmy były zmuszone do przeprowadzania znaczącej analizy danych w czasie rzeczywistym lub przeprowadzania analiz predykcyjnych przy braku technologii. Przykładowe ankiety i informacje zwrotne od klientów stanowiły jedyne rozwiązanie dla strategów umożliwiające wprowadzanie innowacji dzięki nowym ofertom na rynku.
3) Firmy generują dużą ilość danych, aw poprzednich latach, przy niewystarczających narzędziach do dużych zbiorów danych do ich gromadzenia i analizowania, firmy nie korzystały z nich wraz z ważnym zasobem.
4) W środowisku biznesowym dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym hakowanie i kradzież danych mogą mieć krytyczny wpływ na funkcjonowanie organizacji, zaufanie jej klientów i narażać ją na dalsze ataki. Udowodniono, że big data i Hadoop pomagają organizacjom wykryć kradzież danych. Metodologie kradzieży danych ewoluują szybciej niż metodologie antykradzieżowe lub działania zapobiegawcze.
Czy techniki Big Data są jedynym warunkiem sukcesu
Hype stworzony przez Big Data nie poszedł dobrze z niektórymi krytykami, którzy zwracają uwagę na niektóre problemy związane z jego wdrażaniem w przemyśle. Niektórzy analitycy kwestionują, czy istnieje dodatni zwrot z inwestycji (ROI) i czy warto poświęcić czas i wysiłek włożony w jego wdrożenie. Drugi dotyczy dużej ilości danych i analiz, które mogą nie wyjaśniać „dlaczego” zachowań konsumentów.
Analiza dużych zbiorów danych może być skutecznie wykorzystywana w połączeniu z tradycyjnymi metodologiami ankietowymi (grube dane), które odwzorowują wzorce demograficzne w zachowaniach oszczędnościowych, inwestycyjnych, zakupowych i wydatkowych w regionach, co zapewnia szersze zrozumienie rynku. Narzędzia Big Data mogą dawać obraz tego, co się wydarzyło i jak, ale „dlaczego” to się dzieje, można je zrozumieć tylko poprzez szerokie zrozumienie konkretnych konsumentów lub regionu w oparciu o profil demograficzny, preferencje dotyczące stylu życia, nawyki wydawania pieniędzy, między innymi, według sceptyków Big Narzędzia danych
Główne trendy w technologii Big Data
Według Johna Schroedera, CEO i współzałożyciela MapR, firmy dostarczającej rozwiązania w zakresie Big Data, przewidział pojawiające się trendy na 2015 r., A większość z nich okazała się prawdą.
Huby danych do jezior danych: jeziora danych ze skalowalną infrastrukturą wydają się być preferowane, ponieważ są ekonomicznie atrakcyjne przy obniżonym koszcie za terabajt).
Samoobsługa: samoobsługowe narzędzia do dużych zbiorów danych umożliwią programistom, naukowcom i analitykom danych bezpośrednie prowadzenie eksploracji danych.
Zwinność danych
Gdy baza danych się rozszerza i wymagane jest szybsze przetwarzanie, starsze systemy wydają się spowalniać proces. Stwierdzono, że starsze bazy danych i magazyny są zbyt wolne, dlatego organizacje sprawdzają, jak sprawne jest ich przetwarzanie danych.
Hadoop w fazie innowacji: Hadoop pozostaje w fazie innowacji i Shroeder wierzy, że może nastąpić bardziej szczegółowy model oprogramowania open source w połączeniu z głębokimi innowacjami i rozwojem społeczności.
Wyzwanie bezpieczeństwa
Przechowywanie i przetwarzanie dużych danych staje się teraz coraz bardziej narażone na zagrożenia bezpieczeństwa w systemie Hadoop typu open source. Jednak funkcje bezpieczeństwa są jeszcze dopasowane do takich zagrożeń, zwłaszcza w porównaniu z bardziej bezpiecznymi systemami ERP i relacyjnymi bazami danych.
Chmura obliczeniowa
Szybki postęp w dziedzinie przetwarzania w chmurze umożliwia nawet małym i średnim przedsiębiorstwom korzystanie z SaaS (oprogramowania jako usługi), platformy jako usługi (PaaS) i innych platform dostarczanych przez dostawców, które pozwalają im korzystać z usług dużych zbiorów danych o wiele taniej koszt, w którym kosztowne opłaty licencyjne i instalacje nie są wymagane.
Według Bernarda Marra, znanego autora i analityka, zaawansowane algorytmy są wdrażane w przestrzeni chmurowej za pośrednictwem SaaS, co daje dokładniejszy obraz tego, kiedy, jak i dlaczego produkt jest sprzedawany. Cytując Charliego Crockera z AutoDesk, zauważa, że do czasu pojawienia się opinii klientów Big Data było trudnym ćwiczeniem, ale dzięki zaawansowanym algorytmom, które działają, firmy z dużymi zbiorami danych są w stanie lepiej zrozumieć zachowania konsumentów i tworzyć dla nich produkty.
Przyszłość narzędzi Big Data jest jasna
International Data Corp przewiduje, że rynek dużych zbiorów danych wzrośnie ze złożoną roczną stopą wzrostu wynoszącą 23% do 2019 r., Przy rocznych wydatkach sięgających 48, 6 mld USD w 2019 r. IDC uważa, że trzy główne rynki częściowe: infrastruktura, oprogramowanie i usługi znacznie wzrosną w ciągu następnych pięciu lat, z oprogramowaniem - zarządzaniem informacją, wykrywaniem i analizą oraz oprogramowaniem aplikacyjnym - CAGR na poziomie 26%.
IDC przewiduje, że usługi, w tym usługi profesjonalne i pomocnicze dotyczące infrastruktury i oprogramowania, wzrosną przy CAGR na poziomie 22, 7 procent. Prognozuje, że infrastruktura - składająca się z komputerów, sieci, pamięci masowej i innych zabezpieczeń podobnych do infrastruktury centrów danych - wzrośnie przy CAGR na poziomie 21, 7 procent i będzie stanowić około połowy wszystkich wydatków do 2019 r.
„Możliwość wykorzystania dużych zbiorów danych i analiz w celu opracowania zintegrowanego obrazu działań klientów i operacji biznesowych zapewni konkurencyjne zróżnicowanie firmom w różnych branżach”, powiedziała ostatnio Jessica, Goepfert, dyrektor programowy w Globalnej Organizacji Badań Technologii i Przemysłu IDC. „Jednak oprócz ogromnych możliwości duże zbiory danych wiążą się z pewnym znaczącym ryzykiem i
Transformacja cyfrowa (DX) będzie napędzać „wszystko, co ważne w IT” w ciągu najbliższych kilku lat. Sukces tego, co IDC nazywa gospodarką DX, oznacza wykorzystanie technologii takich jak mobilne, chmurowe, narzędzia do analizy dużych zbiorów danych, Internetu Rzeczy, sztucznej inteligencji i robotyki, aby „stworzyć przewagę konkurencyjną dzięki nowym ofertom, nowym modelom biznesowym oraz nowym relacjom z klientami, dostawcami i dystrybutorami, ”Według Franka Gensa, głównego analityka IDC.
Kluczowe informacje z prognoz IDC
- Do 2020 r. Prawie 50% budżetów na IT zostanie przeznaczone na inicjatywy DX (transformacja cyfrowa).
- Do 2018 r. Kierownictwo linii biznesowej (LOB) będzie kontrolować 45% + wszystkich wydatków na IT na całym świecie, ponad 60% w USA
- Do 2017 r. Ponad 50% wydatków na IT będzie przeznaczane na nowe technologie (mobilne, chmurowe, narzędzia Big Data itp.).
- Niektórzy eksperci twierdzą, że nawet przy szybko rozwijających się technologiach i platformach wątpliwe jest, czy wszystkie dostępne dane zostaną przeanalizowane i nie będą wymagane. Ważne jest, czy odpowiednie dane są identyfikowane i analizowane z korzyścią dla interesariuszy.
Polecane artykuły
Oto kilka artykułów, które pomogą ci uzyskać więcej szczegółów na temat technik big data, więc po prostu przejdź przez link.
- 8 Najbardziej użyteczny przewodnik po pytaniach do wywiadu Big Data
- Dlaczego innowacja jest najważniejszym aspektem dużych zbiorów danych?
- 5 głównych trendów Big Data, które firmy będą musiały opanować
- Co to są umiejętności NOSQL pomagają w budowaniu kariery w zakresie dużych zbiorów danych
- Przewodnik po wstępie do eksploracji danych