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 -

  1. Plat velkých dat Analytics
  2. Co je technologie velkých dat?
  3. Příklady velkých datových analýz
  4. Co je Big data a Hadoop

Kategorie:

Velká data