Великі методики даних: Вплив технології та бізнес-аналітики
Злиття технологій та бізнес-аналітики -
Давно, давно чоловіки ведуть кочове життя, перш ніж поступово переходити до сільського господарства. Винахід колесного, вогневого та парового двигунів часто вважають переломними моментами еволюції людства до механізації та збільшення життєвих зручностей.
Так само легендарний закон руху і гравітації Ньютона, теорія відносності Ейнштейна, яка відзначає свій 100- й рік, або закон термодинаміки, все зробили революцію в науці і вплинули на прикладну науку. Винахід комп'ютера, поява персонального комп’ютера та графічний інтерфейс користувача (GUI) - це основні етапи розвитку в цифрову епоху. Саме двійкові числа нулів і ті, що лежать в основі мов рівня монтажу.
Методи бінарних та великих даних
На апаратному рівні нулі та ті, що живлять схеми в комп'ютері, на рівні бізнесу - це методи Big Data, які вносять зміни до того, як компанії розробляють маркетингові стратегії, щоб залишатися конкурентоспроможними. Він може складатися з усього, що складається з одноцифрових і багатозначних цифр, що містять життєво важливу інформацію про ринок, функціонування машини, людського тіла, трансакції електронної комерції або просто про щоденну діяльність, яка може мати або не мати нічого робити з покупкою чи продажем.
Для підприємств та бухгалтерів зазвичай говорять про активи та зобов'язання. Умовно активами позначаються машини, технології, ноу-хау, людські ресурси, інфраструктура, а також фінансові активи.
Зараз відбувається зміна парадигми, поряд з цими матеріальними активами деякі фрагменти з одно- і багатозначних цифр або даних стали найціннішим активом, оскільки організації та ринки зростають. З точки зору стратегії маркетингу та великих даних, дані стали найважливішим надбанням.
Бізнес зростає в масштабах і масштабах. Більше не є маленьким красивим чи життєздатним. Багатосторонні операції, великі торгові центри та велика кількість електронних комерційних підприємств створили нову тенденцію по всьому світу. Для успіху в цьому великому бізнесі дані та аналіз даних стали критичними. Компанії намагаються використовувати Hadoop Big Data Hadoop, щоб отримати інформацію про ринок та зрозуміти потреби клієнта.
Злиття технології та аналізу даних
Джерело зображення: pixabay.com
Великі методи передачі даних, які мають організації, будуть безглуздими, якщо не буде підтримуючої технології для видобутку даних, обробки та організації їх для бізнесу, щоб використовувати цей життєво важливий актив. Бернар Марр, відомий письменник і аналітик, заявив, що компанії, незалежно від їх розміру, будь то компанія Fortune 500 або невеликий магазин для мам і поп, потребуватиме використання Hadoop Big Data, свідчать про зміни, які вона приносить бізнесу.
Великі методи даних - це сукупність великих наборів даних, і їх існує у величезній кількості, що потрібні складні програми для аналізу та створення змістовної інформації з них. Це можуть бути звички купувати, частота відвідування фільмів, веб-сайти з частотою входу в Інтернет, покупки в Інтернеті, замовлення продуктових товарів, частота зміни мобільних телефонів тощо.
Для аналізу великих наборів даних використовуються різні інструменти, рамки та методи, і їх промисловість стала дуже затребуваною. На думку експертів, важливі не ті дані, а те, що компанія робить з цими даними.
Серед різних технологій та платформ Hadoop став найпопулярнішим, хоча він може мати свої недоліки. Це платформа розробки з відкритим кодом, яка написана на C, C ++, Java і допомагає організаціям аналізувати величезну кількість даних у режимі реального часу.
Великі методи передачі даних в режимі реального часу
Збір, зберігання, переміщення та аналіз - це не статична діяльність, а й динамічна діяльність, що включає середовищі в режимі реального часу. Дані постійно збираються для літаків, автомобільних двигунів, моніторів, підключених до пацієнтів у лікарнях, онлайн-транзакцій за допомогою кредитних або дебетових карток, для яких потрібні складні алгоритми, програми, архітектура великих даних та потужна обробка пам'яті.
Джон Шредер, генеральний директор MapR, заявив, що у них є додатки Big Data, які захищають мільйони власників карток American Express від шахрайських транзакцій, і в галузі охорони здоров’я вони працюють над забезпеченням вдосконалених процедур лікування хворих на рак.
Глобальні ІТ-напрямки, такі як Microsoft, Oracle, SAP, IBM, знаходяться на хмарній платформі, а також дозволяють вирішувати технології великих даних.
Технології великих даних та Інтернет речей
Швидкі зміни в Інтернеті та вбудованій технології дозволили зв'язати між собою безліч пристроїв, які здатні надсилати дані в режимі реального часу. З'явився Інтернет, виготовлений із "речей", а не людей та комп'ютерів.
Кожна частина пристрою, яку ми носимо чи використовуємо, здатна закінчувати даними, які, в свою чергу, мали б широке застосування у маркетингу, дизайні, охороні здоров'я серед інших.
Видобуток даних
Зараз потужні суперкомп'ютери розгорнуті для видобутку даних із реляційних баз даних та допомагають статистикам та аналітикам створювати моделі. Кілька інноваторів придумали інструменти для розробки моделей прогнозного аналізу великих даних для кращого прийняття рішень у бізнесі. Вони також забезпечують простий графічний інтерфейс користувача (GUI) і дуже зручний у користуванні.
Кар'єра в техніці Big Data
Звичайно, достатньо революції в техніці великих даних породило цілу нову породу експертів, які асоціюються з певними сферами цієї великої аналітики даних та технологій. Серед популярних затребуваних технологій навички - Apache Hadoop, Apache Spark, NoSQL, машинне навчання та обмін даними, статистичний та кількісний аналіз, SQL, візуалізація даних, вчені даних, знання мов програмування загального призначення. На думку аналітиків, можливості зростатимуть у наступному десятиріччі завдяки швидкому розвитку подій у цій галузі.
Насправді величезний попит на експертизу великих технологій, пов'язаних з експертом, у 2015 році, коли IBM оголосила 2 307 позицій за останні дванадцять місяців у червні, повідомляє журнал Forbes під час оцінювання в середині року. Розміщена заробітна плата для технічних фахівців з навчанням Big Data становить 104 800 доларів. Найбільш затребуваними навичками були досвід VMWare, розробка додатків, технологія з відкритим кодом, зберігання даних та навички програмування Python.
Професійні, наукові та технічні послуги, які складають 25% попиту, - це професіонали, які користуються технологіями та послугами Big Data. Серед інших провідних категорій інформаційні технології становлять 17%, виробництво 15%, фінанси та страхування 9% та роздрібна торгівля 8%.
Переваги аналітики великих даних
1) Зберігання, видобуток та аналіз даних:
Технології великих даних дозволили розгорнути як збережені, так і дані в режимі реального часу для різних бізнес-та критичних програм
2) Прогнозування та прогнозування ринку:
У епоху до великих технологій передачі даних компанії обмежувались робити ретельний аналіз даних в режимі реального часу або робити прогнозний аналіз за відсутності технології. Зразки опитувань та відгуки клієнтів пропонували єдине рішення стратегам для впровадження нових пропозицій на ринок.
3) Великий об'єм даних генерується бізнесом, і в попередні роки не вистачало великих інструментів для їх збирання та аналізу, вони не використовували важливий актив з ними.
4) Ділове середовище великих даних у режимі реального часу, хакерство та крадіжка даних можуть критично вплинути на роботу організації, на довіру своїх клієнтів і зробити її вразливою до подальших атак вниз. Доведено, що великі дані та Hadoop допомагають організаціям виявляти крадіжки даних. Методології викрадення даних розвиваються швидше, ніж методи протикрадіжних робіт або заходи профілактики.
Чи є великі методи передачі даних єдиною вимогою для досягнення успіху
Обман, створений великими даними, не зрівнявся з деякими критиками, які вказують на деякі проблеми, пов'язані з його розгортанням у промисловості. Деякі аналітики ставлять під сумнів, чи є позитивна віддача від інвестицій (RI) і чи варто витратити час і зусилля, спрямовані на її реалізацію. Друга стосується великого обсягу даних та аналізу, який може не пояснити "чому" така поведінка споживачів.
Аналіз великих даних може бути ефективно використаний у поєднанні з традиційними методологіями опитування (точні дані), які відображають демографічні закономірності в поведінці заощаджень, інвестицій, купівлі та витрат у регіонах, що дає більш широке розуміння ринку. За даними скептиків Big, інструменти Big Data можуть давати уявлення про те, що сталося і як, але "чому" це відбувається, можна зрозуміти лише через широке розуміння конкретних споживачів або регіону на основі демографічного профілю, переваг способу життя, звичок витрат. Інструменти даних.
Основні тенденції технології Big Data
За словами Джона Шрьодера, генерального директора та співзасновника MapR, компанії, яка постачає рішення щодо Big Data, передбачили нові тенденції на 2015 рік, і більшість з них виявилися правдивими.
Центр даних для озер даних: озера даних зі масштабованою інфраструктурою, схоже, є вигідними, оскільки є економічно привабливими зі зниженими витратами на терабайт).
Самообслуговування: інструменти з великими даними для самообслуговування дадуть можливість розробникам, науковцям даних та аналітикам даних безпосередньо проводити дослідження даних.
Спритність даних
Оскільки база даних розширюється і потрібна швидша обробка, застарілі системи, здається, сповільнюють процес. Слід вважати, що застарілі бази та склади занадто повільні, і тому організації дивляться на те, наскільки спритна їх обробка даних.
Hadoop на етапі інновацій: Hadoop залишається на етапі інновацій, і Shroeder вважає, що можлива більш нюансована модель програмного забезпечення з відкритим кодом у поєднанні з глибокими інноваціями та розвитком громади.
Виклик безпеки
Зараз зберігання та обробка великих даних стає все більш вразливою до загроз безпеці системи Hadoop з відкритим кодом. Однак функції безпеки ще не відповідають таким загрозам, особливо порівняно з більш безпечними системами планування ресурсів підприємства (ERP) та реляційними базами даних.
Хмарні обчислення
Швидкий прогрес у хмарних обчисленнях дає можливість навіть малим та середнім підприємствам використовувати SaaS (програмне забезпечення як послуга), платформу як послугу (PaaS) та інші платформи, що надаються постачальниками, що дозволяє їм користуватися послугами великих даних набагато дешевше вартість, згідно з якою дорогі ліцензійні збори та установки не вимагаються.
За словами Бернарда Марра, відомого автора та аналітика, складні алгоритми розгортаються у хмарному просторі через SaaS, що дає більш точну картину того, коли, як і чому продається продукт. Цитуючи Чарлі Крокера з AutoDesk, він вказує, що до приходу відгуків клієнтів Big Data було складним завданням, але за допомогою складних алгоритмів, які зараз працюють, великі компанії з даними краще розуміти поведінку споживачів та створювати для них продукти.
Майбутнє інструментів Big Data - світле
International Data Corp прогнозує, що ринок великих даних збільшуватиметься при зростаючому річному темпі зростання на 23% до 2019 року, а щорічні витрати досягатимуть 48, 6 млрд доларів у 2019 році. IDC вважає, що три основні субмаркети: інфраструктура, програмне забезпечення та послуги істотно зростуть протягом наступних п'яти років, за допомогою програмного забезпечення - управління інформацією, виявленням та аналітикою та прикладним програмним забезпеченням, що веде заряд із CAGR 26%.
IDC прогнозує, що послуги, включаючи професійні та допоміжні сервіси для інфраструктури та програмного забезпечення, зростуть на рівні CAGR 22, 7 відсотка. Він прогнозує, що інфраструктура, що складається з обчислювальної техніки, мереж, інфраструктури зберігання даних та інших систем, схожих на інфраструктуру, схожих на інфраструктуру, зростатиме при рівні CAGR в 21, 7 відсотка і становитиме приблизно половину всіх витрат до 2019 року.
"Можливість використовувати великі дані та аналітику для вироблення інтегрованого уявлення про діяльність клієнтів та ділових операцій забезпечить конкурентну диференціацію для компаній у різних галузях", - заявила нещодавно Джессіка, Гепферт, директор програми для Глобальної організації технологічних та промислових досліджень IDC. “Однак, крім величезних можливостей, великі дані представляють деякі значні ризики та
Цифрова трансформація (DX) призведе до "всього, що має значення в ІТ" протягом наступних кількох років. Успіх у тому, що IDC називає економікою DX, означає використання таких технологій, як мобільний, хмарний, інструменти для аналізу великих даних, IoT, AI та робототехніка, щоб "створити конкурентну перевагу за допомогою нових пропозицій, нових бізнес-моделей та нових зв'язків із клієнтами, постачальниками та дистриб'юторами" За словами Франка Генса, головного аналітика IDC.
Ключові відходи від прогнозів IDC
- До 2020 року майже 50% бюджетів на ІТ будуть пов'язані з ініціативами DX (цифрової трансформації).
- До 2018 року керівники лінії бізнесу (LOB) контролюватимуть 45% + усіх витрат на ІТ у всьому світі, понад 60% у США
- До 2017 року понад 50% витрат на ІТ припадає на нові технології (мобільні, хмарні, великі засоби передачі даних тощо).
- Навіть із швидко розвиваються технологіями та платформами сумнівно, чи аналізувати всі наявні дані та не потрібно, вимагають деякі експерти. Важливим є те, чи визначаються і аналізуються відповідні дані на користь зацікавлених сторін.
Рекомендовані статті
Ось кілька статей, які допоможуть вам отримати більш детальну інформацію про методи великих даних, тому просто перейдіть за посиланням.
- 8 найкорисніших посібників з питань інтерв'ю Big Data
- Чому інновації є найбільш критичним аспектом великих даних?
- Топ-5 тенденцій великих даних, які компаніям доведеться освоїти
- Що таке навички NOSQL Допомога у створенні кар’єри великих даних
- Посібник із введення в обмін даними