Introduktion til Big Data Analytics

Big Data er et udtryk, der henviser til en enorm mængde data, der spænder fra Terabytes til endda Exabyte og mere. Processen med at analysere datasæt om de oplysninger, de inkluderer for at trække konklusioner, ofte med støtte fra specialiserede teknologier og værktøjer kaldes Big Data Analytics. Det bruges i vid udstrækning i erhvervssektorer og andre organisationer til at gøre bedre forretningsmæssige konklusioner.

Definition

Det vigtigste her er, hvad organisationerne gør med disse tilgængelige data? Med hurtigt voksende teknologier er det et mareridt for virksomhederne at få meningsfuld indsigt fra data, der genereres dagligt. Med introduktionen af ​​Big Data analytics-konceptet indsamler en organisation data fra forskellige eksterne kilder, såsom mobile enheder, sociale mediefeeds, måleinstrumenter, prognoserapporter, IoT-enheder, relationelle databaseservere og flere andre kilder. Disse data kan formateres, manipuleres og analyseres på en bedre måde til at levere løsninger på forretningsproblemer, få viden om kundetendensen, sentimental analyse af mennesker, øge indtægterne og en stigning i driftsresultater.

At forstå V'erne for Big Data

Lad os se på de populære V'er for Big Data.

1. VOLUME

Håndtering og behandling af en stor mængde data er et almindeligt problem. Big data bruger andre teknologier som Hadoop, Apache Spark og HDFS til at udføre opgaverne let.

2. VELOCITY

Organisationer indsamler data med høj hastighed for at behandle øjeblikkelige resultater. Big Data kan klare dette for at give problemfri behandling og resultater. Børser og vejrrapporter er nogle af realtidseksemplerne.

3. VARIETY

  • Strukturerede data

Datasættet med et forudindstillet format, afledt fra en relationel database. For eksempel en medarbejders lønnsark med et foruddefineret skema af ting.

  • Ustrukturerede data

Dette er tilfældige data uden korrekt format eller justering. De kræver mere behandlingstid. Eksempler inkluderer Google-søgninger, afstemninger på sociale medier, videostrømme.

  • Semistrukturerede data

Det er en kombination af både strukturerede og ustrukturerede data. De har en ordentlig struktur, men mangler dog den krævede definition.

Hvordan gøres arbejdet lettere?

Før Big Data-analyse blev til, blev der udført lineær og en linje-for-linje-analyse på de tilgængelige data. Senere med introduktionen af ​​computerlivet blev det let med Excel-regneark. Brugerne havde brug for at tabulere de forskellige poster og udføre den krævede undersøgelse for at udlede en meningsfuld rapport. Big Data-analyse var en spilskifter på mange forskellige måder. Omfattende datasæt op til terabyte kan behandles og analyseres. Komplekse forespørgsler og algoritmer anvendes. Rapporter genereres med et bedre resultat med næsten nul fejl. Alt dette i løbet af minutter til timer afhængigt af størrelsen på de indtastede data.

Bedste virksomheder, der bruger Big Data Analytics

Big data analytics anvendes inden for en lang række domæner, såsom fremstilling, sundhedspleje, energi, forsikring, sport osv. Nogle af de største virksomheder, der bruger Big Data analytics, er vist nedenfor:

  • IBM
  • Microsoft
  • Amazon
  • HP-virksomhed
  • Teradata

Komponenter i Big Data Analytics

Der er forskellige tredjepartsværktøjer som anført nedenfor, der er tilgængelige til at udføre analysen af ​​de data, der er tilgængelige fra kilder. De er i stand til at fungere som standalone og også med andre komponenters samarbejde.

  • Hadoop
  • HDFS
  • SQOOP
  • Kort reducere
  • Apache gnist / storm
  • Google Big Query
  • Amazon Kinesis

Brug tilfælde af Big Data Analytics

  • Ledelsen kan tage bedre beslutninger.
  • At genkende tendenser i kundebehov og forblive relevant.
  • Resultater med lav risiko.
  • Beslutningsvalidering.
  • Målgruppen identificeres.

Arbejde med Big Data Analytics

Med hjælp fra tredjepartsværktøjer som Hadoop, Spark kan vi indlæse store datasæt på eksternt lager. Dataene behandles på baggrund af de menneskeligt skrevne forespørgsler. Business intelligence-teamet bruger disse rapporter til at forstå det forudsigelige mønster og rette op på tidligere fejl. Dataene kan visualiseres for at tage nyttige beslutninger.

Fordele

  • Forretningsmæssige mål kan forstås fuldstændigt.
  • Lær betydningen bag tal.
  • Analyser grundårsagerne til tidligere fejl.
  • Indblik i fremtidige resultater ved hjælp af letforståeligt sprog.
  • Bidrag til at tage perfekte beslutninger.

Forudsætninger

Der er ingen forudsætninger for at bruge Big Data-analyse. Grundlæggende kendskab til programmeringssprog som Java eller Python ville være nyttigt. At forstå, hvordan databaser fungerer og primære forespørgsler er tilstrækkelige. Der er andre sprog på højt niveau såsom Gnist, gris, der er lette at lære og bruge. Brugeren skal være teknisk forsvarlig i form af brug af disse for at få den ønskede output.

Hvorfor bruges Big Data Analytics?

Big Data-analyse bruges til at forbedre applikationer og tjenester for at give bedre resultater. Forskellige omkostningseffektive løsninger kan afledes. Med det hurtigt skiftende miljø er det vigtigt at forstå kundens krav.

Omfanget af Big Data Analytics

Dataanalyse bliver aldrig gammeldags, og med de nyeste teknologier stiger det eksponentielt. Der er et enormt krav til fagfolk inden for Big Data Analytics. Det udvikler sig med et enormt vækstpotentiale. Dataanalytikere bliver beslutningstagere for virksomhederne med korrekt brug af Big Data-teknologier.

Behov for Big Data Analytics

I dag findes data i forskellige former. Mange af de analytiske løsninger var ikke mulige tidligere på grund af omkostningerne ved implementering og mangel på fagfolk. Med Big Data er analytics i stand til at udføre komplekse algoritmer på maskindata inden for et tidsinterval. Disse har mange sager i realtid, såsom svindel-opdagelse, målgruppe på en global platform, webannoncering osv.

Målgruppe for Big Data Analytics

Organisationer, der bruger big data-analyse og dets komponenter for at opnå følgende:

  • Forudsig kundernes fremtidige tendenser og adfærdsmønstre.
  • Analysere, forstå og præsentere data på nyttige måder.
  • For at holde trit med konkurrenterne og forblive relevant på markedet.
  • Tag magtfulde beslutninger.

Konklusion

Med stigende efterspørgsel og konkurrence er det vigtigt, at en professionel forbliver opdateret. Ved effektivt at bruge Big Data-analyse kan både individet og organisationen vinde på flere måder. Analytikerne får en bedre forståelse af branchen og formidler det samme til arbejderne. En beslutning kan træffes baseret på rapporter snarere end at stole på gætte og intuitioner.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til Big Data Analytics. Her diskuterer vi definitionen af ​​Big Data Analytics, komponenter og topvirksomheder, der bruger Big Data Analytics. Du kan også se på den følgende artikel for at lære mere -

  1. Big Data Analytics-løn
  2. Hvad er Big Data Technology?
  3. Eksempler på Big Data Analytics
  4. Hvad er Big data og Hadoop

Kategori:

Big Data