Що таке великі дані?
Це термін, який стосується величезної кількості даних, починаючи від Терабайт до Екзабайт і багато іншого. Дані можуть бути будь-яких типів, наприклад, структуровані, неструктуровані або навіть напівструктуровані. Склади даних використовуються для зберігання даних і повільно Організації використовують хмарну технологію для міграції своїх даних, щоб заощадити величезні інвестиції, внесені вперед для дорогого обладнання.
Визначення
Тут найголовніше - що Організації роблять із наявними даними? Завдяки швидкозростаючим технологіям, компанія коштує отримувати змістовну інформацію з даних, що генеруються щодня. Впроваджуючи концепцію великих даних, 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
1. Обсяг
Обробка та обробка великої кількості даних є поширеною проблемою. Для легкого виконання завдань використовуються інші технології, такі як Hadoop, Apache Spark та HDFS.
2. Швидкість
Організації збирають дані з високою швидкістю для обробки миттєвих результатів. Він може впоратися з цим, щоб забезпечити безперебійну обробку та результати. Фондові біржі та звіти про погоду - деякі приклади реального часу.
3. Різноманітність
- Структурований
Набір даних із заданим форматом, отриманий з реляційної бази даних. Наприклад, зарплатний лист працівника із заздалегідь визначеною схемою речей.
- Неструктурований
Це випадкові дані без належного формату чи вирівнювання. Вони вимагають більше часу на обробку. Приклади включають пошук Google, опитування в соціальних мережах, відеопотоки.
- Напівструктурований
Це поєднання як структурованих, так і неструктурованих даних. Вони мають належну структуру, але не мають необхідного визначення.
Як зробити роботу легшою?
До того, як це виникло, було проведено лінійний та поступовий аналіз на доступних даних. Пізніше з впровадженням комп'ютерного життя стало легко з електронними таблицями Excel. Користувачам потрібно було скласти табуляцію різних записів та виконати необхідне дослідження, щоб отримати змістовний звіт. Це було зміною ігор у різний спосіб. 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
Його використовують у найрізноманітніших сферах, таких як виробництво, охорона здоров'я, енергетика, страхування, спорт тощо. Деякі з найкращих компаній перелічені нижче:
- IBM
- Microsoft
- Амазонка
- Підприємство HP
- Терадата
Компоненти
Нижче наведено різні інструменти сторонніх виробників, які дозволяють провести аналіз даних, доступних з джерел. Вони здатні працювати як автономні, так і при співпраці інших компонентів.
- Hadoop
- HDFS
- Sqoop
- Зменшити карту
- Apache Spark / Storm
- Великий запит Google
- Амазонський Кінезис
Використовуйте кейс
- 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
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 його інструментів. 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 використовуються великі дані?
Він 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.
Область застосування
Дані ніколи не старіють, а з передовими технологіями вони зростають в експоненціальному масштабі. Існує величезна вимога до професіоналів у галузі великих даних. Він розвивається з величезним потенціалом для зростання. Аналітики даних стають особами, які приймають рішення, при належному використанні цих технологій.
Потреба у великих даних
Нині дані надходять у різних формах. Багато аналітичних рішень раніше не були можливими через витрати на впровадження та брак професіоналів. Завдяки цьому ми 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
Організації, які використовують його 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. Ефективне використання як особистості, так і Організації може 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 було керівництвом щодо того, що таке Big Data Analytics. Тут ми обговорили робочі, необхідні навички, сферу, кар’єрний ріст, переваги та топ-компанії, що впроваджують цю технологію. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -
- Вступ до хмарних обчислень
- Вступ до IOT
- Що таке машинне навчання?
- Що таке сценарій оболонки?
- Для циклу в оболонці Сценарій | Як працювати?