Mikä on Big Data?

Se on termi, joka viittaa valtavaan määrään tietoja, jotka vaihtelevat teratavuista jopa Exabyteen ja enemmän. Tiedot saavat olla kaiken tyyppisiä, kuten rakenteellisia, rakenteettomia tai jopa puolirakenteisia. Tietovarastoja käytetään tietojen tallentamiseen, ja organisaatiot käyttävät hitaasti pilvitekniikkaa siirtääkseen tietojaan säästääkseen valtavia investointeja, jotka on tehty etukäteen kalliille laitteille.

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. Ottamalla käyttöön big data -konsepti, 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

1. Äänenvoimakkuus

Suuren tietomäärän käsittely ja käsittely on yleinen ongelma. Se käyttää muita tekniikoita, kuten Hadoop, Apache Spark ja HDFS, tehtävien suorittamiseen helposti.

2. Nopeus

Organisaatiot keräävät tietoa nopeasti nopeiden tulosten käsittelemiseksi. Se pystyy selviytymään tästä tarjoamaan saumattoman käsittelyn ja tulokset. Pörssit ja säätiedotteet ovat joitain reaaliaikaisia ​​esimerkkejä.

3. Erilaisuus

  • Strukturoidut

Tietojoukko, jolla on esiasetettu muoto, johdettu relaatiotietokannasta. Esimerkiksi työntekijän palkkalehti, jossa on ennalta määritetty kaavio asioista.

  • jäsentymätön

Nämä ovat satunnaisia ​​tietoja ilman asianmukaista muotoa tai kohdistusta. Ne vaativat enemmän käsittelyaikaa. Esimerkkejä ovat Google-haut, sosiaalisen median mielipidekyselyt, videot.

  • Puolistrukturoitu

Se on yhdistelmä sekä jäsenneltyä että jäsentämätöntä tietoa. Niillä on asianmukainen rakenne, mutta niiltä puuttuu tarvittava määritelmä.

Kuinka työ on helpompaa?

Ennen tämän syntymistä käytettävissä olevat tiedot tehtiin lineaarisesti ja rivi riviltä. Myöhemmin tietokone-elämän käyttöönotto tehtiin helpoksi Excel-laskentataulukoilla. Käyttäjien piti taulukoida eri tietueet ja suorittaa vaadittu tutkimus tarkoituksenmukaisen raportin saamiseksi. Se 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.

Suosituimmat yritykset

Sitä käytetään monilla aloilla, kuten valmistus, terveydenhuolto, energia, vakuutus, urheilu jne. Jotkut parhaista yrityksistä luetellaan alla:

  • IBM
  • Microsoft
  • Amazon
  • HP-yritys
  • Teradata

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 tapausta

  • Johto voi tehdä parempia päätöksiä.
  • Tunnistaa asiakkaiden tarpeiden trendit ja pysyä ajan tasalla.
  • Matalan riskin tulokset.
  • Päätöksen validointi
  • Kohderyhmä tunnistetaan.

Työskentele Big Data -sovelluksen 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

Sen työkalujen 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 suuria tietoja käytetään?

Sitä käytetään parantamaan sovelluksia ja palveluita parempien tulosten aikaansaamiseksi. Erilaisia ​​kustannustehokkaita ratkaisuja voidaan johtaa. Nopeasti muuttuvassa ympäristössä on välttämätöntä ymmärtää asiakkaiden vaatimukset.

laajuus

Tiedot eivät ole koskaan vanhanaikaisia, ja huipputeknologian myötä se kasvaa räjähdysmäisesti. Big Data -palvelun ammattilaisilla on valtava vaatimus. Se kehittyy ja sillä on valtavat kasvupotentiaalit. Tietoanalyytikoista tulee niiden yritysten päätöksentekijöitä, jotka käyttävät näitä tekniikoita oikein.

Suurten tietojen tarve

Nykyään tiedot ovat eri muodoissa. Monet analyyttisistä ratkaisuista eivät aiemmin olleet mahdollisia toteutuskustannusten ja ammattilaisten puutteen vuoksi. Tämän avulla pystymme suorittamaan monimutkaisia ​​algoritmeja konetiedoille tietyn ajan kuluessa. Niissä on paljon reaaliaikaisia ​​käyttötapauksia, kuten petosten havaitseminen, yleisölle kohdistaminen globaalilla alustalla, verkkomainonta jne.

Kohdeyleisö

Organisaatiot, jotka hyödyntävät 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 sekä yksilöä että organisaatiota voi 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 siitä, mikä on Big Data Analytics. Tässä keskustelimme työskentelevistä, tarvittavista taitoista, laajuudesta, uran kasvusta, eduista ja parhaista yrityksistä, jotka toteuttavat tätä tekniikkaa. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -

  1. Johdatus pilvilaskentaan
  2. Johdatus IOT: iin
  3. Mikä on koneoppiminen?
  4. Mikä on Shell Scripting?
  5. Silmukalle komentosarjoissa | Kuinka työskennellä?

Luokka:

Suuri data