Co je Big Data?
Je to termín, který odkazuje na obrovské množství dat od Terabytů po Exabyte a další. Data mohou být jakéhokoli typu, jako je strukturovaná, nestrukturovaná nebo dokonce polostrukturovaná. Datové sklady se používají k ukládání dat a organizace pomalu využívají cloudovou technologii k migraci svých dat, aby ušetřily obrovské investice do drahého hardwaru.
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 velkých dat organizace shromažďuje data z různých externích zdrojů, jako jsou mobilní zařízení, zdroje sociálních médií, měřicí přístroje, zprávy o prognóze, 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
1. Svazek
Manipulace a zpracování velkého množství dat je běžným problémem. K snadnému provádění úkolů využívá další technologie, jako jsou Hadoop, Apache Spark a HDFS.
2. Rychlost
Organizace shromažďují data vysokou rychlostí a zpracovávají okamžité výsledky. Dokáže se s tím vyrovnat a zajistit plynulé zpracování a výsledky. Burzy cenných papírů a zprávy o počasí jsou některé z příkladů v reálném čase.
3. Odrůda
- Strukturované
Sada dat s přednastaveným formátem, odvozená z relační databáze. Například mzdový list zaměstnance s předdefinovaným schématem věcí.
- Nestrukturované
Toto jsou náhodná data bez správného formátu nebo zarovnání. Vyžadují více času na zpracování. Příklady zahrnují vyhledávání Google, průzkumy sociálních médií, videostreamy.
- Polostrukturovaný
Je to kombinace strukturovaných i nestrukturovaných dat. Mají správnou strukturu, ale postrádají potřebnou definici.
Jak je práce snadnější?
Než k tomu došlo, byla na dostupných údajích provedena lineární a line-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. Byl to měnič 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
Používá se v celé řadě oblastí, jako je výroba, zdravotnictví, energetika, pojišťovnictví, sport atd. Některé z nejvýznamnějších společností jsou uvedeny níže:
- IBM
- Microsoft
- Amazonka
- HP podnik
- Teradata
Komponenty
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 případ
- Vedení může přijímat lepší rozhodnutí.
- Poznat trendy potřeb zákazníků a zůstat relevantní.
- Nízkorizikové výsledky.
- Ověření rozhodnutí
- Cílové publikum je identifikováno.
Práce s velkými daty
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 používání jeho nástrojů. 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 používají velká data?
Používá se ke zlepšení aplikací a služeb, aby poskytoval lepší výsledky. Lze odvodit různá nákladově efektivní řešení. V rychle se měnícím prostředí je nezbytné pochopit požadavky zákazníků.
Rozsah
Data nikdy nestárnou a díky špičkovým technologiím rostou exponenciálně. Pro profesionály v oblasti velkých dat je obrovský požadavek. Vyvíjí se s obrovským potenciálem růstu. Analytici dat se stávají rozhodujícími činiteli společností se správným využitím těchto technologií.
Potřeba velkých dat
V současnosti data přicházejí v různých formách. Mnoho analytických řešení nebylo v minulosti možné kvůli nákladům na implementaci a nedostatku odborníků. Díky tomu jsme schopni 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.
Cílová skupina
Organizace, které využívají své komponenty 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 jednotlivce i organizace lze 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 je průvodce, co je Big Data Analytics. Zde jsme diskutovali o práci, požadovaných dovednostech, rozsahu, kariérním růstu, výhodách a špičkových společnostech, které tuto technologii implementují. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- Úvod do cloud computingu
- Úvod do IOT
- Co je strojové učení?
- Co je Shell Scripting?
- Pro opakování ve smyčce Jak pracovat?