Вступ до Big Data Analytics
Big Data - термін, який відноситься до величезної кількості даних, починаючи від Терабайт до Екзабайт і багато іншого. Процес аналізу наборів даних щодо інформації, яку вони включають, щоб зробити висновки, часто за підтримки спеціалізованих технологій та інструментів називають Big Data Analytics. Він широко використовується в бізнес-галузях та інших організаціях для кращих бізнес-висновків.
Визначення
Тут найголовніше - що Організації роблять із наявними даними? Завдяки швидкозростаючим технологіям, компанія коштує отримувати змістовну інформацію з даних, що генеруються щодня. Впроваджуючи концепцію аналітики Big Data, організація збирає дані з різних зовнішніх джерел, таких як мобільні пристрої, канали соціальних медіа, вимірювальні прилади, звіти про прогнози, пристрої IoT, реляційні сервери баз даних та ряд інших джерел. Ці дані можуть бути відформатовані, маніпульовані та проаналізовані кращим чином, щоб забезпечити вирішення бізнес-проблем, отримати знання про тенденцію клієнтів, сентиментальний аналіз людей, збільшення доходу та підвищення операційних результатів.
Розуміння V великих даних
Давайте подивимось на популярні V з Big Data.
1. ОБ'ЄМ
Обробка та обробка великої кількості даних є поширеною проблемою. Для великих завдань використовуються інші технології, такі як Hadoop, Apache Spark та HDFS, щоб легко виконувати завдання.
2. ВЕЛОЦІТНІСТЬ
Організації збирають дані з високою швидкістю для обробки миттєвих результатів. Big Data може впоратися з цим, щоб забезпечити безперебійну обробку та результати. Фондові біржі та звіти про погоду - деякі приклади реального часу.
3. ВАРІЕТ
- Структуровані дані
Набір даних із заданим форматом, отриманий з реляційної бази даних. Наприклад, зарплатний лист працівника із заздалегідь визначеною схемою речей.
- Неструктуровані дані
Це випадкові дані без належного формату чи вирівнювання. Вони вимагають більше часу на обробку. Приклади включають пошук Google, опитування в соціальних мережах, відеопотоки.
- Напівструктуровані дані
Це поєднання як структурованих, так і неструктурованих даних. Вони мають належну структуру, але не мають необхідного визначення.
Як зробити роботу легше?
До того, як з'явилася аналітика Big Data, було здійснено лінійний та поступовий аналіз даних, що існують. Пізніше з впровадженням комп'ютерного життя стало легко з електронними таблицями Excel. Користувачам потрібно було скласти таблицю різних записів та виконати необхідне дослідження, щоб отримати змістовний звіт. Аналіз великих даних був зміною гри різними способами. Обширні набори даних до терабайт можуть бути оброблені та проаналізовані. Застосовуються складні запити та алгоритми. Звіти формуються з кращим результатом з майже нульовими відмовами. Все це за лічені хвилини до години залежно від розміру даних, що надходять.
Провідні компанії, що використовують аналітику великих даних
Аналітика великих даних використовується в широкому спектрі галузей, таких як виробництво, охорона здоров'я, енергетика, страхування, спорт тощо. Деякі з найкращих компаній, що використовують аналітику Big Data, перелічені нижче:
- IBM
- Microsoft
- Амазонка
- Підприємство HP
- Терадата
Компоненти аналітики великих даних
Нижче наведено різні інструменти сторонніх виробників, які дозволяють провести аналіз даних, доступних з джерел. Вони здатні працювати як автономно, так і при співпраці інших компонентів.
- Hadoop
- HDFS
- SQOOP
- Зменшити карту
- Apache Spark / Storm
- Великий запит Google
- Амазонський Кінезис
Використовуйте випадки аналізу великих даних
- Керівництво може приймати кращі рішення.
- Визнати тенденції потреб клієнтів і залишатися актуальними.
- Результати з низьким рівнем ризику.
- Перевірка рішення
- Визначена цільова аудиторія.
Робота з Big Data Analytics
За допомогою сторонніх інструментів, таких як Hadoop, Spark, ми можемо завантажувати великі набори даних на зовнішню пам’ять. Дані обробляються на основі людських написаних запитів. Команда ділової розвідки використовує ці звіти, щоб зрозуміти схему прогнозування та виправити попередні помилки. Дані можна візуалізувати для прийняття корисних рішень.
Переваги
- Цілі бізнесу можна зрозуміти повністю.
- Дізнайтеся значення за числами.
- Проаналізуйте першопричини попередніх збоїв.
- Інформація про майбутні результати за допомогою зрозумілої мови.
- Сприяйте прийняттю ідеальних рішень.
Передумови
Немає жодних передумов для використання аналітики великих даних. Основні знання мов програмування, таких як Java або Python, були б корисні. Розуміння того, як працюють бази даних, та первинних запитів достатньо. Є й інші мови високого рівня, такі як Spark, Pig, які легко вивчити та використовувати. Користувач повинен бути технічно обгрунтованим у спосіб їх використання, щоб отримати бажаний вихід.
Чому використовується велика аналітика даних?
Аналіз великих даних використовується для вдосконалення додатків та служб для забезпечення кращих результатів. Можна отримати різні економічно ефективні рішення. У середовищі, що швидко змінюється, важливо зрозуміти потреби клієнта.
Сфера застосування великих даних Analytics
Аналітика даних ніколи не старіє, а з передовими технологіями вона зростає в експоненціальному масштабі. Існує величезна вимога до професіоналів у галузі Big Data Analytics. Він розвивається з величезним потенціалом для зростання. Аналітики даних стають особами, які приймають рішення, при належному використанні технологій Big Data.
Потреба у великій аналітиці даних
Нині дані надходять у різних формах. Багато аналітичних рішень раніше не були можливими через витрати на впровадження та брак професіоналів. Завдяки аналітиці Big Data здатні виконувати складні алгоритми на машинних даних протягом часового інтервалу. У них багато випадків використання в режимі реального часу, таких як виявлення шахрайства, націлювання на аудиторію на глобальній платформі, веб-реклама тощо.
Цільова аудиторія для великих даних Analytics
Організації, які використовують аналітику великих даних та її компоненти для досягнення наступного:
- Прогнозуйте майбутні тенденції та моделі поведінки клієнтів.
- Аналізувати, розуміти та представляти дані корисними способами.
- Щоб не відставати від конкурентів і залишатися актуальними на ринку.
- Приймайте потужні рішення.
Висновок
Зі зростанням попиту та конкуренції важливо, щоб професіонал залишався в курсі подій. Ефективно використовуючи аналітику великих даних, і людина, і організація можуть отримати декілька способів. Аналітики краще розуміють галузь, передаючи те ж саме працівникам. Рішення можна приймати на основі звітів, а не спираючись на здогадки та інтуїцію.
Рекомендовані статті
Це керівництво для Big Data Analytics. Тут ми обговорюємо визначення Big Data Analytics, компонентів та провідних компаній, що використовують Big Data Analytics. Ви також можете переглянути наступну статтю, щоб дізнатися більше -
- Заробітна плата великих даних Analytics
- Що таке технології великих даних?
- Приклади великих даних Analytics
- Що таке великі дані та Hadoop