Úvod do analýzy velkých dat
Big Data je termín, který odkazuje na obrovské množství dat od Terabytů po Exabyte a další. Proces analýzy datových souborů o informacích, které obsahují pro vyvodění závěrů, často s podporou specializovaných technologií a nástrojů, se označuje jako Big Data Analytics. V podnikových odvětvích a dalších organizacích se běžně používá k lepším obchodním závěrům.
Definice
Nejdůležitější věcí je, co organizace dělají s těmito dostupnými údaji? Díky rychle rostoucím technologiím je pro společnosti noční můrou odvozovat smysluplné poznatky z dat vytvářených každý den. Po zavedení konceptu analýzy velkých dat organizace shromažďuje data z různých externích zdrojů, jako jsou mobilní zařízení, zdroje sociálních médií, měřicí přístroje, zprávy o předpovědi, zařízení IoT, relační databázové servery a několik dalších zdrojů. Tato data lze lépe formátovat, manipulovat a analyzovat tak, aby poskytovala řešení obchodních problémů, získávala znalosti o zákaznickém trendu, sentimentální analýze lidí, zvyšovala příjmy a zvyšovala provozní výkonnost.
Porozumění V's of Big Data
Podívejme se na populární V's of Big Data.
1. OBJEM
Manipulace a zpracování velkého množství dat je běžným problémem. Velká data využívají k snadnému provádění úkolů další technologie, jako jsou Hadoop, Apache Spark a HDFS.
2. VELOCITA
Organizace shromažďují data vysokou rychlostí a zpracovávají okamžité výsledky. Big Data se s tím dokáže vyrovnat a zajistit plynulé zpracování a výsledky. Burzy cenných papírů a zprávy o počasí jsou některé z příkladů v reálném čase.
3. ODRODNOST
- Strukturovaná data
Sada dat s přednastaveným formátem, odvozená z relační databáze. Například mzdový list zaměstnance s předdefinovaným schématem věcí.
- Nestrukturovaná data
Toto jsou náhodná data bez správného formátu nebo zarovnání. Vyžadují více času na zpracování. Příklady zahrnují vyhledávání Google, průzkumy sociálních médií, videostreamy.
- Polostrukturovaná data
Je to kombinace strukturovaných i nestrukturovaných dat. Mají správnou strukturu, ale postrádají potřebnou definici.
Jak je práce snadnější?
Předtím, než vznikla analytika Big Data, byla na dostupných datech provedena lineární a line-by-line analýza. Později se zavedením počítačového života bylo snadné pomocí tabulkových procesorů Excel. Uživatelé museli sestavit různé záznamy do tabulky a provést požadovanou studii, aby získali odvozenou zprávu. Analýza velkých dat byla měničem her mnoha různými způsoby. Mohou být zpracovány a analyzovány rozsáhlé sady dat až do terabajtů. Jsou použity složité dotazy a algoritmy. Zprávy jsou generovány s lepším výsledkem s téměř nulovými selháním. To vše během několika minut až hodin v závislosti na velikosti přiváděných dat.
Nejlepší společnosti používající analýzu velkých dat
Analýza velkých dat je využívána v celé řadě oblastí, jako je výroba, zdravotnictví, energetika, pojišťovnictví, sport atd. Některé z nejlepších společností využívajících analýzu velkých dat jsou uvedeny níže:
- IBM
- Microsoft
- Amazonka
- HP podnik
- Teradata
Komponenty analýzy velkých dat
K provedení analýzy dat dostupných ze zdrojů jsou k dispozici různé níže uvedené nástroje třetích stran. Jsou schopny fungovat jako samostatný a ve spolupráci s dalšími komponenty.
- Hadoop
- HDFS
- SQOOP
- Mapa Reduce
- Apache Spark / Storm
- Google Big Query
- Amazon Kinesis
Použijte případy analýzy velkých dat
- Vedení může přijímat lepší rozhodnutí.
- Poznat trendy potřeb zákazníků a zůstat relevantní.
- Nízkorizikové výsledky.
- Ověření rozhodnutí.
- Cílové publikum je identifikováno.
Práce s analýzou velkých dat
S pomocí nástrojů třetích stran, jako je Hadoop, Spark, můžeme načíst velké soubory dat do externího úložiště. Data jsou zpracována na základě humánních písemných dotazů. Tým Business Intelligence používá tyto zprávy k porozumění prediktivnímu vzorci a nápravě předchozích chyb. Data mohou být vizualizována, aby činila užitečná rozhodnutí.
Výhody
- Obchodní cíle lze zcela pochopit.
- Naučte se význam za čísly.
- Analyzujte základní příčiny předchozích selhání.
- Statistiky o budoucích výsledcích pomocí snadno srozumitelného jazyka.
- Přispějte k dokonalému rozhodování.
Předběžné požadavky
Neexistují žádné předpoklady pro použití analýzy velkých dat. Byly by užitečné základní znalosti programovacích jazyků, jako je Java nebo Python. Postačuje pochopení toho, jak databáze fungují, a základní dotazy. Existují i další jazyky na vysoké úrovni, jako je Spark, Pig, které se snadno učí a používají. Uživatel by měl být technicky způsob, jak je používat, aby získal požadovaný výstup.
Proč se používá analýza velkých dat?
Analytika Big Data se používá ke zlepšení aplikací a služeb tak, aby poskytovala lepší výsledky. Lze odvodit různá nákladově efektivní řešení. V rychle se měnícím prostředí je nezbytné pochopit požadavky zákazníků.
Rozsah analýzy velkých dat
Analytika dat nikdy nestarne a díky špičkovým technologiím exponenciálně roste. Pro profesionály v oblasti analýzy velkých dat existuje obrovský požadavek. Vyvíjí se s obrovským potenciálem růstu. Analytici dat se stávají rozhodujícími činiteli společností se správným využitím technologií Big Data.
Potřeba analýzy velkých dat
V dnešní době data přicházejí v různých formách. Mnoho analytických řešení nebylo v minulosti možné kvůli nákladům na implementaci a nedostatku odborníků. Díky Big Data analytics jsou schopny provádět složité algoritmy na strojních datech v časovém intervalu. Existuje mnoho případů použití v reálném čase, jako je odhalování podvodů, cílení na publikum na globální platformě, webová reklama atd.
Cílové publikum pro analýzu velkých dat
Organizace, které využívají analytiku velkých dat a její součásti k dosažení těchto cílů:
- Předpovídejte budoucí trendy a vzorce chování zákazníků.
- Analyzujte, pochopte a prezentujte data užitečným způsobem.
- Držet krok s konkurencí a zůstat na trhu relevantní.
- Dělejte silná rozhodnutí.
Závěr
S rostoucí poptávkou a konkurencí je nezbytné, aby odborník zůstal stále aktuální. Efektivním využitím analýzy velkých dat mohou jednotlivci i organizace získat několika způsoby. Analytici získají lepší představu o tomto odvětví a předají je pracovníkům. Rozhodnutí může být učiněno spíše na základě zpráv, než aby se spoléhalo na odhady a intuice.
Doporučené články
Toto byl průvodce analýzou velkých dat. Zde diskutujeme definici analýzy velkých dat, komponent a nejlepších společností využívajících analýzu velkých dat. Další informace naleznete také v následujícím článku -
- Plat velkých dat Analytics
- Co je technologie velkých dat?
- Příklady velkých datových analýz
- Co je Big data a Hadoop