Introducere în Analiza Big Data
Big Data este un termen care se referă la o cantitate enormă de date cuprinse între Terabytes și chiar Exabyte și multe altele. Procesul de analiză a seturilor de date despre informațiile pe care le includ pentru a atrage inferențe, frecvent cu sprijinul tehnologiilor și instrumentelor specializate sunt denumite analize Big Data. Este utilizat pe scară largă în industriile de afaceri și alte organizații pentru a trage concluzii de afaceri mai bune.
Definiție
Cel mai important lucru este aici ce fac organizațiile cu aceste date disponibile? Cu tehnologii în creștere rapidă, este un coșmar pentru companii să obțină informații semnificative din datele generate zilnic. Odată cu introducerea conceptului Big Data analytics, o organizație colectează date din diferite surse externe, cum ar fi dispozitive mobile, fluxuri de social media, instrumente de măsurare, rapoarte de prognoză, dispozitive IoT, servere relaționale de baze de date și alte câteva surse. Aceste date pot fi formatate, manipulate și analizate într-un mod mai bun pentru a oferi soluții la problemele de afaceri, obține cunoștințe despre tendința clienților, analize sentimentale asupra oamenilor, creșterea veniturilor și creșterea performanței operaționale.
Înțelegerea V-urilor de Big Data
Să ne uităm la cele mai populare versiuni ale Big Data.
1. VOLUM
Manipularea și procesarea unei cantități mari de date este o problemă comună. Datele mari utilizează alte tehnologii, cum ar fi Hadoop, Apache Spark și HDFS pentru a efectua sarcinile cu ușurință.
2. VELOCITATE
Organizațiile colectează date cu viteză mare pentru a procesa rezultatele instantanee. Big Data poate face față cu aceasta pentru a oferi procesare și rezultate perfecte. Bursele și rapoartele meteo sunt câteva dintre exemplele în timp real.
3. VARIETATE
- Date structurate
Ansamblul de date cu un format prestabilit, derivat dintr-o bază de date relațională. De exemplu, foaia de salarii a unui angajat cu o schemă de lucruri predefinită.
- Date nestructurate
Acestea sunt date aleatorii, fără format sau aliniere adecvată. Acestea necesită mai mult timp de procesare. Exemple includ căutările Google, sondajele de socializare, fluxurile video.
- Date semi-structurate
Este o combinație de date atât structurate cât și nestructurate. Au o structură adecvată, însă nu au definiția necesară.
Cum se face munca mai ușor?
Înainte de apariția analizelor Big Data, analiza liniară și linia cu linie au fost făcute pe datele disponibile. Mai târziu, odată cu introducerea vieții computerului, a fost ușor cu ajutorul foilor de calcul Excel. Utilizatorii au nevoie pentru a tabula diferite înregistrări și pentru a efectua studiul necesar pentru a obține un raport semnificativ. Analiza Big Data a fost un schimbător de jocuri în multe moduri diferite. Seturi de date extinse pentru terabyte pot fi procesate și analizate. Se aplică interogări complexe și algoritmi. Rapoartele sunt generate cu un rezultat mai bun, cu eșecuri aproape zero. Toate acestea în câteva minute, în funcție de dimensiunea datelor introduse.
Companii de top care utilizează Big Data Analytics
Analiza de date mari este utilizată într-o mare varietate de domenii, cum ar fi producție, asistență medicală, energie, asigurări, sport etc.
- IBM
- Microsoft
- Amazon
- Întreprindere HP
- Teradata
Componente ale analizelor de date mari
Există diferite instrumente ale unor terțe părți, astfel cum sunt enumerate mai jos, disponibile pentru a efectua analiza pe datele care sunt disponibile din surse. Acestea sunt capabile să funcționeze ca standalone și, de asemenea, cu colaborarea altor componente.
- Hadoop
- HDFS
- SQOOP
- Reduceți harta
- Apache Scânteie / Furtună
- Interogare Google mare
- Kinesis Amazon
Utilizați cazuri de analiză de date mari
- Managementul poate lua decizii mai bune.
- Pentru a recunoaște tendințele nevoilor clienților și a rămâne relevant.
- Rezultate cu risc redus.
- Validarea deciziei.
- Publicul țintă este identificat.
Lucrul cu Analiza Big Data
Cu ajutorul unor instrumente terțe, cum ar fi Hadoop, Spark, putem încărca seturi mari de date pe stocare externă. Datele sunt procesate pe baza interogărilor scrise uman. Echipa de informații de afaceri folosește aceste rapoarte pentru a înțelege modelul predictiv și a rectifica greșelile anterioare. Datele pot fi vizualizate pentru a lua decizii utile.
avantaje
- Obiectivele de afaceri pot fi înțelese complet.
- Aflați sensul din spatele numerelor.
- Analizați cauzele principale ale eșecurilor anterioare.
- Informații despre rezultatele viitoare folosind un limbaj ușor de înțeles.
- Contribuie la luarea deciziilor perfecte.
Pre-Rechizitele
Nu există condiții prealabile pentru utilizarea analizelor Big Data. Cunoașterea de bază a limbajelor de programare precum Java sau Python ar fi utilă. Înțelegerea modului de funcționare a bazelor de date și întrebările primare sunt suficiente. Există și alte limbi la nivel înalt, precum Spark, Pig, ușor de învățat și utilizat. Utilizatorul ar trebui să fie sunet din punct de vedere tehnic în modul de utilizare al acestora pentru a obține rezultatele dorite.
De ce se folosește Big Data Analytics?
Analiza Big Data este utilizată pentru a îmbunătăți aplicațiile și serviciile pentru a oferi rezultate mai bune. Pot fi derivate diverse soluții rentabile. Având în vedere mediul în schimbare rapidă, este esențial să înțelegem cerințele clienților.
Domeniul de aplicare al analizelor de date mari
Analiza datelor nu este niciodată la modă și, odată cu tehnologiile de vârf, crește exponențial. Există o cerință imensă pentru profesioniștii din domeniul Big Data Analytics. Evoluează cu un potențial imens de creștere. Analistii de date devin factorii de decizie ai companiilor cu utilizarea corectă a tehnologiilor Big Data.
Necesitatea analizelor de date mari
În zilele noastre datele apar sub diferite forme. Multe dintre soluțiile analitice nu au fost posibile în trecut din cauza costurilor de implementare și a lipsei de profesioniști. Cu Big Data, analizele sunt capabile să execute algoritmi complexi pe datele mașinii într-un interval de timp. Acestea au multe cazuri de utilizare în timp real, precum detectarea fraudei, vizând audiența pe o platformă globală, publicitate web etc.
Publicul țintă pentru analizele de date mari
Organizații care utilizează analiza de date mari și componentele sale pentru a realiza următoarele:
- Previzionați tendințele viitoare și modelele de comportament ale clienților.
- Analizați, înțelegeți și prezentați datele în moduri utile.
- Pentru a ține pasul cu concurenții și a rămâne relevant pe piață.
- Luati decizii puternice.
Concluzie
Cu o cerere în creștere și concurență este esențial pentru un profesionist să rămână actualizat. Prin utilizarea eficientă a Big Data analytics atât individul cât și organizația pot câștiga în mai multe moduri. Analiștii obțin o mai bună înțelegere a industriei, transmitând la fel lucrătorilor. O decizie poate fi luată pe baza rapoartelor, mai degrabă decât bazându-se pe ghiciri și intuiții.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru Big Data Analytics. Aici discutăm definiția Big Data Analytics, componentele și companiile de top care utilizează Big Data Analytics. De asemenea, puteți consulta articolul următor pentru a afla mai multe -
- Salariul Big Data Analytics
- Ce este tehnologia Big Data?
- Exemple de analiză de date mari
- Ce este Big Data și Hadoop