Johdanto Big Data Analyticsiin
Big Data on termi, joka viittaa valtavaan määrään dataa teratavuista jopa Exabyteen ja enemmän. Prosessiin, jossa analysoidaan niiden sisältämien tietojen tietojoukkoja päätelmien tekemiseksi, kutsutaan usein erikoistuneiden tekniikoiden ja työkalujen tuella Big Data Analyticsiksi. Sitä käytetään laajalti yritystoiminnassa ja muissa organisaatioissa tehdä parempia liiketoiminnan johtopäätöksiä.
Määritelmä
Tärkeintä tässä on, mitä organisaatiot tekevät käytettävissä olevien tietojen kanssa? Nopeasti kasvavan teknologian avulla on painajainen, että yritykset saavat merkityksellisiä tietoja päivittäin tuotetusta tiedosta. Big Data analytics -konseptin käyttöönoton myötä organisaatio kerää tietoja useista ulkoisista lähteistä, kuten mobiililaitteista, sosiaalisen median syötteistä, mittauslaitteista, ennusteraporteista, Internet-laitteista, relaatiotietokantapalvelimista ja useista muista lähteistä. Nämä tiedot voidaan muotoilla, manipuloida ja analysoida paremmin tarjoamalla ratkaisuja liiketoimintaongelmiin, saadakseen tietoa asiakassuuntauksista, ihmisten tunteellisista analyyseistä, lisätä tuloja ja lisätä toiminnan suorituskykyä.
Big Data -yritysten ymmärtäminen
Katsokaamme suosittuja Big Data -versioita.
1. ÄÄNENVOIMAKKUUS
Suuren tietomäärän käsittely ja käsittely on yleinen ongelma. Suuri data käyttää muita tekniikoita, kuten Hadoop, Apache Spark ja HDFS, tehtävien suorittamiseen helposti.
2. VELOCITY
Organisaatiot keräävät tietoa nopeasti nopeiden tulosten käsittelemiseksi. Big Data pystyy selviytymään tästä tarjoamaan saumattoman käsittelyn ja tulokset. Pörssit ja säätiedotteet ovat joitain reaaliaikaisia esimerkkejä.
3. VARIETY
- Jäsennelty tieto
Tietojoukko, jolla on esiasetettu muoto, johdettu relaatiotietokannasta. Esimerkiksi työntekijän palkkalehti, jossa on ennalta määritetty kaavio asioista.
- Jäsentämätön data
Nämä ovat satunnaisia tietoja ilman asianmukaista muotoa tai kohdistusta. Ne vaativat enemmän käsittelyaikaa. Esimerkkejä ovat Google-haut, sosiaalisen median mielipidekyselyt, videot.
- Puolirakenteinen data
Se on yhdistelmä sekä jäsenneltyä että jäsentämätöntä tietoa. Niillä on asianmukainen rakenne, mutta niiltä puuttuu tarvittava määritelmä.
Kuinka työ on helpompaa?
Ennen kuin Big Data -analyysit syntyivät, käytettävissä olevista tiedoista tehtiin lineaarinen ja rivi riviltä -analyysi. Myöhemmin tietokone-elämän käyttöönotto tehtiin helpoksi Excel-laskentataulukoilla. Käyttäjien piti taulukoida eri tietueet ja suorittaa vaadittu tutkimus tarkoituksenmukaisen raportin saamiseksi. Big Data -analytiikka oli pelinvaihtaja monella eri tavalla. Laajat, jopa teratavuun asti olevat tietojoukot voidaan käsitellä ja analysoida. Monimutkaisia kyselyjä ja algoritmeja käytetään. Raportit luodaan paremmalla lopputuloksella, melkein nolla epäonnistumista. Kaikki nämä muutamassa minuutissa tunnissa syötetyn tiedon koosta riippuen.
Parhaat yritykset, jotka käyttävät Big Data Analyticsia
Big data -analytiikkaa käytetään monilla aloilla, kuten valmistus, terveydenhuolto, energia, vakuutus, urheilu jne. Alla on lueteltu suuria yrityksiä, jotka käyttävät Big Data -analytiikkaa:
- IBM
- Microsoft
- Amazon
- HP-yritys
- Teradata
Big Data Analytics -komponentit
Alla on lueteltu erilaisia kolmansien osapuolien työkaluja lähteistä saatavien tietojen analysoimiseksi. Ne kykenevät toimimaan itsenäisesti ja yhteistyössä muidenkin komponenttien kanssa.
- Hadoop
- HDFS
- SQOOP
- Kartta pienennä
- Apache Spark / Storm
- Google Big Query
- Amazonin kinesis
Käytä Big Data Analytics -tapauksia
- Johto voi tehdä parempia päätöksiä.
- Tunnistaa asiakkaiden tarpeiden trendit ja pysyä ajan tasalla.
- Matalan riskin tulokset.
- Päätöksen validointi.
- Kohderyhmä tunnistetaan.
Työskentely Big Data Analyticsin kanssa
Kolmansien osapuolien työkalujen, kuten Hadoop, Spark, avulla voimme ladata suuria tietojoukkoja ulkoiseen tallennustilaan. Tiedot käsitellään ihmisen kirjoittamien kyselyjen perusteella. Business Intelligence -tiimi hyödyntää näitä raportteja ymmärtää ennustekuvio ja korjata aiemmat virheet. Tiedot voidaan visualisoida hyödyllisten päätösten tekemiseksi.
edut
- Liiketoiminnan tavoitteet voidaan ymmärtää täysin.
- Opi numeroiden takana oleva merkitys.
- Analysoi aikaisempien vikojen perimmäiset syyt.
- Opi tulevaisuuden tuloksia helposti ymmärrettävän kielen avulla.
- Osallistu täydellisten päätösten tekoon.
Edellytykset
Big Data -analytiikan käyttämiselle ei ole mitään edellytyksiä. Ohjelmointikielten, kuten Java tai Python, perustiedot olisivat hyödyllisiä. Tietokantojen toiminnan ymmärtäminen ja alkukyselyt ovat riittäviä. On myös muita korkean tason kieliä, kuten Spark, Pig, joita on helppo oppia ja käyttää. Käyttäjän tulee olla teknisesti hyvä tapa käyttää näitä halutun tuloksen saamiseksi.
Miksi Big Data Analyticsia käytetään?
Big Data -analytiikkaa käytetään parantamaan sovelluksia ja palveluita parempien tulosten aikaansaamiseksi. Erilaisia kustannustehokkaita ratkaisuja voidaan johtaa. Nopeasti muuttuvassa ympäristössä on välttämätöntä ymmärtää asiakkaiden vaatimukset.
Big Data Analyticsin laajuus
Tietoanalytiikka ei ole koskaan vanhanaikaista ja huipputeknologian myötä se kasvaa räjähdysmäisesti. Big Data Analyticsin ammattilaisille on asetettu valtava vaatimus. Se kehittyy ja sillä on valtavat kasvupotentiaalit. Tietoanalyytikoista tulee päättäjiä yrityksissä, jotka käyttävät Big Data -teknologioita oikein.
Big Data Analytics -tarve
Nykyään tiedot ovat eri muodoissa. Monet analyyttisistä ratkaisuista eivät aiemmin olleet mahdollisia toteutuskustannusten ja ammattilaisten puutteen vuoksi. Big Data -sovelluksella analytiikka pystyy suorittamaan monimutkaisia algoritmeja konedatasta tietyn ajanjakson kuluessa. Niissä on paljon reaaliaikaisia käyttötapauksia, kuten petosten havaitseminen, yleisölle kohdistaminen globaalilla alustalla, verkkomainonta jne.
Kohdeyleisö Big Data Analyticsille
Organisaatiot, jotka hyödyntävät suurta datanalytiikkaa ja sen komponentteja seuraavan saavuttamiseksi:
- Ennusta asiakkaiden tulevia suuntauksia ja käyttäytymismalleja.
- Analysoi, ymmärrä ja esitä tietoja hyödyllisillä tavoilla.
- Seurata kilpailijoita ja pysyä ajan tasalla markkinoilla.
- Tee voimakkaita päätöksiä.
johtopäätös
Kasvavan kysynnän ja kilpailun myötä ammattilaiselle on tärkeää pysyä ajan tasalla. Käyttämällä tehokkaasti Big Data -analytiikkaa sekä yksilö että organisaatio voivat hyötyä monella tavalla. Analyytikot ymmärtävät paremmin teollisuutta ja välittävät sen työntekijöille. Päätös voidaan tehdä raporttien perusteella arvausten ja intuitioiden luottamisen sijasta.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas Big Data Analyticsiin. Tässä keskustellaan Big Data Analyticsin, komponenttien ja suuryritysten määritelmistä, jotka käyttävät Big Data Analyticsia. Voit myös tarkastella seuraavaa artikkelia saadaksesi lisätietoja -
- Big Data Analytics -palkka
- Mikä on Big Data Technology?
- Big Data Analytics -esimerkkejä
- Mikä on iso data ja Hadoop