Что такое большие данные?
Это термин, который относится к огромному количеству данных в диапазоне от терабайтов до даже Exabyte и более. Данные могут быть любого типа, такие как структурированные, неструктурированные или даже полуструктурированные. Хранилища данных используются для хранения данных, и Организации постепенно используют облачную технологию для миграции своих данных, чтобы сэкономить огромные инвестиции, авансированные на дорогостоящее оборудование.
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 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
1. Объем
Обработка и обработка большого количества данных является распространенной проблемой. Он использует 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. Он может справиться с этим, чтобы обеспечить бесперебойную обработку и результаты. Фондовые биржи и отчеты о погоде являются примерами в реальном времени.
3. Разнообразие
- Структурированные
Набор данных с заданным форматом, полученный из реляционной базы данных. Например, зарплата сотрудника с предопределенной схемой вещей.
- неструктурированных
Это случайные данные без правильного формата или выравнивания. Они требуют больше времени на обработку. Примеры включают поиски Google, опросы в социальных сетях, видеопотоки.
- Полуструктурированный
Это комбинация структурированных и неструктурированных данных. Они имеют правильную структуру, но не имеют требуемого определения.
Как сделать работу проще?
До того, как это стало возможным, 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. Это был переломный момент во многих отношениях. 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
Он используется в самых разных областях, таких как производство, здравоохранение, энергетика, страхование, спорт и т. Д. Некоторые из ведущих компаний перечислены ниже:
- IBM
- Microsoft
- Амазонка
- HP Enterprise
- Teradata
Компоненты
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
Случай использования
- Менеджмент может принимать лучшие решения.
- Признать тенденции потребностей клиентов и оставаться актуальными.
- Результаты с низким риском.
- Подтверждение решения
- Целевая аудитория определена.
Работа с большими данными
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 с использованием понятного языка
- Способствовать принятию совершенных решений.
Предпосылки
Нет никаких предварительных условий для использования его инструментов. 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 используются большие данные?
Он 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
Данные никогда не устаревают, а с использованием новейших технологий они растут в геометрической прогрессии. Существует огромное требование к профессионалам в области больших данных. Он развивается с огромным потенциалом роста. Аналитики данных становятся лицами, принимающими решения в компаниях при правильном использовании этих технологий.
Потребность в больших данных
В настоящее время данные приходят в разных формах. Многие из аналитических решений были невозможны в прошлом из-за затрат на внедрение и нехватки специалистов. Благодаря этому мы 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
Организации, которые используют его 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
- Принимать мощные решения
Вывод
В условиях растущего спроса и конкуренции профессионалу важно оставаться в курсе событий. Эффективно используя как личность, так и Организацию, можно получить 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 о том, что такое Big Data Analytics. Здесь мы обсудили рабочие, необходимые навыки, масштаб, карьерный рост, преимущества и ведущие компании, которые внедряют эту технологию. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -
- Введение в облачные вычисления
- Введение в IOT
- Что такое машинное обучение?
- Что такое сценарии оболочки?
- Для цикла в сценариях оболочки | Как работать?