Какво е Big Data?
Това е термин, който се отнася до огромно количество данни, вариращи от Terabytes до дори Exabyte и други. Данните могат да бъдат от всякакъв тип като структурирани, неструктурирани или дори полуструктурирани. Складовете за данни се използват за съхранение на данните и бавно организациите използват облачната технология, за да мигрират своите данни, за да спестят огромни инвестиции, направени отпред за скъп хардуер.
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 големи данни организацията събира данни от различни външни източници като мобилни устройства, емисии на социални медии, измервателни инструменти, прогнозни доклади, IoT устройства, релационни сървъри на 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
1. Обем
Работата и обработката на голямо количество данни е често срещан проблем. Той използва други технологии като Hadoop, Apache Spark и HDFS, за да изпълнява задачите лесно.
2. Скорост
Организациите събират данни с висока скорост, за да обработват моментални резултати. Той може да се справи с това, за да осигури безпроблемна обработка и резултати. Фондовите борси и прогнозите за времето са някои от примерите в реално време.
3. Разнообразие
- Структуриран
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
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.
- Полуструктурирано
Това е комбинация от структурирани и неструктурирани данни. Те имат правилна структура, но липсват необходимата дефиниция.
Как работата се прави по-лесно?
Преди да се появи това, беше направен линеен и пореден анализ на наличните данни. По-късно с въвеждането на компютърния живот стана лесно с електронните таблици на Excel. Потребителите трябваше да представят таблиците на различните записи и да извършат необходимото проучване, за да получат смислен доклад. Това 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
Използва се в голямо разнообразие от области като производство, здравеопазване, енергетика, застраховане, спорт и др. Някои от топ компаниите са изброени по-долу:
- IBM
- Microsoft
- Амазонка
- HP предприятие
- Teradata
елементи
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 като самостоятелни и с колаборация на други компоненти също.
- Hadoop
- HDFS
- Sqoop
- Намаляване на картата
- Apache Spark / Storm
- Голяма заявка на Google
- Амазонка Кинезис
Използвайте случай
- 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 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 неговите инструменти. 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 използват големи данни?
Използва се за подобряване на приложенията и услугите, за да осигури по-добри резултати. Могат да се извлекат различни рентабилни решения. С бързо променящата се среда е важно да се разберат изискванията на клиентите.
Обхват
Данните никога не са старомодни и с авангардни технологии, те се увеличават експоненциално. Има огромно изискване за професионалисти в областта на големите данни. Тя се развива с огромен потенциал за растеж. Анализаторите на данни се превръщат в лицата, които вземат решения на компаниите с правилното използване на тези технологии.
Нуждаете се от големи данни
В днешно време данните идват под различни форми. Много от аналитичните решения в миналото не бяха възможни поради цената на внедряването и липсата на професионалисти. С това ние сме способни да изпълняваме 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
Организации, които използват 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 ефективно използване както на отделния човек, така и на Организацията може да спечелите 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 това какво е Big Data Analytics. Тук обсъдихме работните, необходимите умения, обхвата, кариерния растеж, предимствата и топ компаниите, които прилагат тази технология. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Въведение в облачните изчисления
- Въведение в IOT
- Какво е машинно обучение?
- Какво е скрипт на Shell?
- За контур в скрипт с черупки | Как да работи?