Введение в аналитику больших данных
Большие данные - это термин, который относится к огромному количеству данных, от терабайтов до даже экзабайтных и более. Процесс анализа наборов данных об информации, которую они включают, чтобы сделать выводы, часто с поддержкой специализированных технологий и инструментов, называется Big Data Analytics. Он широко используется в деловых отраслях и других организациях, чтобы сделать лучшие бизнес-выводы.
Определение
Самое главное здесь, что организации делают с этими доступными данными? С быстрорастущими технологиями для компаний становится кошмаром извлекать значимую информацию из данных, генерируемых на ежедневной основе. С введением концепции аналитики больших данных организация собирает данные из различных внешних источников, таких как мобильные устройства, каналы социальных сетей, измерительные приборы, отчеты о прогнозах, устройства IoT, серверы реляционных баз данных и ряд других источников. Эти данные могут быть отформатированы, обработаны и проанализированы для лучшего решения проблем бизнеса, получения знаний о тенденциях клиентов, сентиментального анализа людей, увеличения доходов и повышения операционной эффективности.
Понимание V больших данных
Давайте посмотрим на популярные V больших данных.
1. ОБЪЕМ
Обработка и обработка большого количества данных является распространенной проблемой. Большие данные используют другие технологии, такие как Hadoop, Apache Spark и HDFS, для легкого выполнения задач.
2. СКОРОСТЬ
Организации собирают данные на высокой скорости для обработки мгновенных результатов. Большие данные могут справиться с этим, чтобы обеспечить бесперебойную обработку и результаты. Фондовые биржи и отчеты о погоде являются примерами в реальном времени.
3. РАЗНООБРАЗИЕ
- Структурированные данные
Набор данных с заданным форматом, полученный из реляционной базы данных. Например, зарплата сотрудника с предопределенной схемой вещей.
- Неструктурированные данные
Это случайные данные без правильного формата или выравнивания. Они требуют больше времени на обработку. Примеры включают поиски Google, опросы в социальных сетях, видеопотоки.
- Полуструктурированные данные
Это комбинация структурированных и неструктурированных данных. Они имеют правильную структуру, но не имеют требуемого определения.
Как сделать работу проще?
До появления аналитики больших данных был проведен линейный и построчный анализ доступных данных. Позже с введением компьютерной жизни стало проще с таблицами Excel. Пользователи должны были составить таблицу различных записей и провести необходимое исследование, чтобы получить значимый отчет. Аналитика больших данных сильно изменила игру. Обширные наборы данных до терабайта могут быть обработаны и проанализированы. Сложные запросы и алгоритмы применяются. Отчеты генерируются с лучшим результатом практически без сбоев. Все это в считанные минуты или часы в зависимости от объема передаваемых данных.
Лучшие компании, использующие аналитику больших данных
Аналитика больших данных используется в самых разных областях, таких как производство, здравоохранение, энергетика, страхование, спорт и т. Д. Некоторые из ведущих компаний, использующих аналитику больших данных, перечислены ниже:
- IBM
- Microsoft
- Амазонка
- HP Enterprise
- Teradata
Компоненты аналитики больших данных
Ниже перечислены различные сторонние инструменты, доступные для анализа данных, доступных из источников. Они способны работать как автономно, так и совместно с другими компонентами.
- Hadoop
- HDFS
- SQOOP
- Уменьшение карты
- Apache Spark / Storm
- Google Big Query
- Amazon Kinesis
Примеры использования аналитики больших данных
- Менеджмент может принимать лучшие решения.
- Признать тенденции потребностей клиентов и оставаться актуальными.
- Результаты с низким риском.
- Подтверждение решения.
- Целевая аудитория определена.
Работа с аналитикой больших данных
С помощью сторонних инструментов, таких как Hadoop, Spark, мы можем загружать большие наборы данных во внешнее хранилище. Данные обрабатываются на основе написанных человеком запросов. Команда бизнес-аналитики использует эти отчеты, чтобы понять прогнозирующую модель и исправить предыдущие ошибки. Данные могут быть визуализированы для принятия полезных решений.
преимущества
- Бизнес цели могут быть поняты полностью.
- Узнайте значение позади чисел.
- Проанализируйте основные причины предыдущих сбоев.
- Взгляд на будущие результаты, используя простой для понимания язык.
- Способствовать принятию совершенных решений.
Предпосылки
Не существует предварительных условий для использования аналитики больших данных. Базовые знания языков программирования, таких как Java или Python, будут полезны. Понимание того, как работают базы данных, и простых запросов достаточно. Существуют и другие языки высокого уровня, такие как Spark, Pig, которые легко выучить и использовать. Пользователь должен быть технически обоснованным, чтобы использовать их для получения желаемого результата.
Почему используется аналитика больших данных?
Аналитика больших данных используется для улучшения приложений и услуг, чтобы обеспечить лучшие результаты. Различные экономически эффективные решения могут быть получены. В условиях быстро меняющейся среды важно понимать требования клиентов.
Сфера аналитики больших данных
Аналитика данных никогда не устареет, а с использованием новейших технологий она растет в геометрической прогрессии. Существует огромная потребность в профессионалах в области аналитики больших данных. Он развивается с огромным потенциалом роста. Аналитики данных становятся лицами, принимающими решения в компаниях при правильном использовании технологий больших данных.
Потребность в аналитике больших данных
В настоящее время данные поступают в разных формах. Многие из аналитических решений были невозможны в прошлом из-за затрат на внедрение и нехватки специалистов. С помощью больших данных аналитики способны выполнять сложные алгоритмы на машинных данных в течение определенного промежутка времени. У них есть много вариантов использования в реальном времени, таких как обнаружение мошенничества, ориентация на аудиторию на глобальной платформе, веб-реклама и т. Д.
Целевая аудитория для аналитики больших данных
Организации, которые используют аналитику больших данных и ее компоненты для достижения следующих целей:
- Предсказать будущие тенденции и модели поведения клиентов.
- Анализировать, понимать и представлять данные полезными способами.
- Чтобы не отставать от конкурентов и оставаться актуальными на рынке.
- Принимайте весомые решения.
Вывод
В условиях растущего спроса и конкуренции профессионалу важно оставаться в курсе событий. Эффективно используя аналитику больших данных, человек и организация могут выиграть несколькими способами. Аналитики лучше понимают отрасль, передавая то же самое рабочим. Решение может быть принято на основе отчетов, а не полагаться на догадки и интуицию.
Рекомендуемые статьи
Это было руководство по аналитике больших данных. Здесь мы обсудим определение Big Data Analytics, компонентов и ведущих компаний, использующих Big Data Analytics. Вы также можете посмотреть следующую статью, чтобы узнать больше -
- Заработная плата Big Data Analytics
- Что такое технология больших данных?
- Примеры аналитики больших данных
- Что такое большие данные и Hadoop