Въведение в Big Data Analytics
Big Data е термин, който се отнася до огромно количество данни, вариращи от Terabytes до дори Exabyte и други. Процесът на анализ на набори от данни относно информацията, която те включват, за да се направят изводи, често с подкрепата на специализирани технологии и инструменти се наричат Big Data Analytics. Той се използва широко в бизнес индустриите и други организации за по-добри бизнес изводи.
дефиниция
Най-важното тук е какво правят организациите с наличните данни? С бързоразрастващите се технологии е кошмар за компаниите да извличат смислена информация от данните, генерирани ежедневно. С въвеждането на концепцията за анализиране на големи данни, една организация събира данни от различни външни източници като мобилни устройства, емисии на социални медии, измервателни уреди, прогнозни отчети, IoT устройства, релационни сървърни бази данни и няколко други източника. Тези данни могат да бъдат форматирани, манипулирани и анализирани по-добър начин за предоставяне на решения за бизнес проблеми, придобиване на знания за тенденцията на клиентите, сантиментален анализ на хората, увеличаване на приходите и повишаване на оперативните резултати.
Разбиране на V-те на Големите данни
Нека разгледаме популярните V's of Big Data.
1. ОБЕМ
Работата и обработката на голямо количество данни е често срещан проблем. Големите данни използват други технологии като Hadoop, Apache Spark и HDFS, за да изпълняват задачите лесно.
2. ВЕЛОЦИТЕТ
Организациите събират данни с висока скорост, за да обработват моментални резултати. Големите данни могат да се справят с това, за да осигурят безпроблемна обработка и резултати. Фондовите борси и прогнозите за времето са някои от примерите в реално време.
3. РАЗЛИЧНОСТ
- Структурирани данни
Наборът от данни с предварително зададен формат, извлечен от релационна база данни. Например лист за заплати на служител с предварително определена схема на нещата.
- Неструктурирани данни
Това са произволни данни без подходящ формат или подравняване. Те изискват повече време за обработка. Примерите включват търсене с Google, анкети в социалните медии, видео потоци.
- Полуструктурирани данни
Това е комбинация от структурирани и неструктурирани данни. Те имат правилна структура, но липсват необходимата дефиниция.
Как се прави работа по-лесно?
Преди да се появи анализа на Big Data, беше направен линеен и последователен анализ на наличните данни. По-късно с въвеждането на компютърния живот стана лесно с електронните таблици на Excel. Потребителите трябваше да съставят таблиците на различните записи и да извършат необходимото проучване, за да получат смислен доклад. Анализът на големи данни беше смяна на игри по много различни начини. Обширните набори от данни до терабайт могат да бъдат обработвани и анализирани. Прилагат се сложни заявки и алгоритми. Отчетите се генерират с по-добър резултат с почти нулеви повреди. Всичко това за няколко минути до часове в зависимост от размера на подадените данни.
Топ компании, използващи анализи на големи данни
Анализът на големи данни се използва в голямо разнообразие от области като производство, здравеопазване, енергетика, застраховане, спорт и др. Някои от най-добрите компании, използващи анализа на големи данни, са изброени по-долу:
- IBM
- Microsoft
- Амазонка
- HP предприятие
- Teradata
Компоненти на Big Data Analytics
Има различни инструменти на трети страни, изброени по-долу, достъпни за извършване на анализа върху данните, които са достъпни от източници. Те са способни да се представят както самостоятелно, така и с помощта на други компоненти.
- Hadoop
- HDFS
- SQOOP
- Намаляване на картата
- Apache Spark / Storm
- Голяма заявка на Google
- Амазонка Кинезис
Използвайте случаи на големи данни Анализ
- Ръководството може да взема по-добри решения.
- Да разпознае тенденциите на нуждите на клиентите и да остане актуален.
- Резултати с нисък риск.
- Валидиране на решение
- Целевата аудитория е идентифицирана.
Работа с големи анализи на данни
С помощта на инструменти на трети страни като Hadoop, Spark можем да заредим големи набори от данни към външно съхранение. Данните се обработват въз основа на човешки написани заявки. Екипът за бизнес разузнаване използва тези доклади, за да разбере схемата на прогнозиране и да коригира предишни грешки. Данните могат да бъдат визуализирани за вземане на полезни решения.
Предимства
- Целите на бизнеса могат да бъдат разбрани напълно.
- Научете значението зад числата.
- Анализирайте първопричините за предишни повреди.
- Прозрение за бъдещи резултати, като се използва лесен за разбиране език.
- Допринасяйте за вземане на перфектни решения.
Предварителни условия
Няма предпоставки за използване на анализи на големи данни. Основни познания по езици за програмиране като Java или Python биха били полезни. Разбирането как работят базите данни и първоначалните заявки са достатъчни. Има и други езици на високо ниво като Spark, Pig, които са лесни за изучаване и използване. Потребителят трябва да бъде технически надежден в начина, по който да ги използва, за да получи желания изход.
Защо се използва Big Data Analytics?
Анализът на големи данни се използва за подобряване на приложенията и услугите за осигуряване на по-добри резултати. Могат да се извлекат различни рентабилни решения. С бързо променящата се среда е важно да се разберат изискванията на клиентите.
Обхват на големите анализи на данни
Анализът на данни никога не е старомоден и с най-новите технологии, той се увеличава експоненциално. Има огромно изискване за професионалисти в областта на Big Data Analytics. Тя се развива с огромен потенциал за растеж. Анализаторите на данни се превръщат в лицата, които вземат решения на компаниите с правилното използване на технологиите Big Data.
Необходимост от големи анализи на данни
В наши дни данните се предлагат в различни форми. Много от аналитичните решения в миналото не бяха възможни поради цената на внедряването и липсата на професионалисти. С Big Data анализите са в състояние да изпълняват сложни алгоритми върху машинни данни в интервал от време. Те имат много случаи на използване в реално време като откриване на измами, насочване към аудитория в глобална платформа, уеб реклама и т.н.
Целева аудитория за анализи на големи данни
Организации, които използват анализа на големи данни и неговите компоненти, за да постигнат следното:
- Прогнозирайте бъдещите тенденции и модели на поведение на клиентите.
- Анализирайте, разбирайте и представяйте данните по полезни начини.
- За да бъдете в крак с конкурентите и да останете актуални на пазара.
- Вземете мощни решения.
заключение
С нарастващото търсене и конкуренцията е от съществено значение професионалистът да бъде актуализиран. Чрез ефикасно използване на анализа на големите данни както индивидът, така и организацията могат да спечелят по няколко начина. Анализаторите получават по-добро разбиране на индустрията, предавайки същото на работниците. Решение може да бъде взето въз основа на доклади, а не да се разчита на предположения и интуиция.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за Big Data Analytics. Тук обсъждаме дефиницията на Big Data Analytics, компоненти и най-добрите компании, използващи Big Data Analytics. Можете също да разгледате следната статия, за да научите повече -
- Заплата за големи анализи на данни
- Какво е Big Data Technology?
- Примери за големи анализи на данни
- Какво е Big data и Hadoop