Hvad er Big Data?
Det er et udtryk, der refererer til en enorm mængde data, der spænder fra Terabytes til endda Exabyte og mere. Data tillades at være af enhver art, såsom struktureret, ustruktureret eller endda semistruktureret. Datavarehuse bruges til at gemme dataene, og langsomt bruger organisationerne skyteknologien til at migrere deres data for at spare store investeringer, der er gjort forud for dyre hardware.
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-koncept 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
1. Volumen
Håndtering og behandling af en stor mængde data er et almindeligt problem. Den bruger andre teknologier som Hadoop, Apache Spark og HDFS til at udføre opgaverne let.
2. Hastighed
Organisationer indsamler data med høj hastighed for at behandle øjeblikkelige resultater. Det kan klare dette for at give problemfri behandling og resultater. Børser og vejrrapporter er nogle af realtidseksemplerne.
3. Variation
- Struktureret
Datasættet med et forudindstillet format, afledt fra en relationel database. For eksempel en medarbejders lønnsark med et foruddefineret skema af ting.
- ustruktureret
Dette er tilfældige data uden korrekt format eller justering. De kræver mere behandlingstid. Eksempler inkluderer Google-søgninger, afstemninger på sociale medier, videostrømme.
- Semistruktureret
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?
Inden dette kom til, blev der udført lineær og en line-for-line analyse af 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. Det var en spilskifte 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.
Topfirmaer
Det er ansat i en lang række domæner såsom fremstilling, sundhedspleje, energi, forsikring, sport osv. Nogle af de bedste virksomheder er listet nedenfor:
- IBM
- Microsoft
- Amazon
- HP-virksomhed
- Teradata
komponenter
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 optræde som standalone og med et samarbejde med andre komponenter også.
- Hadoop
- HDFS
- Sqoop
- Kort reducere
- Apache gnist / storm
- Google Big Query
- Amazon Kinesis
Brug sag
- Ledelsen kan tage bedre beslutninger.
- At genkende tendenser i kundebehov og forblive relevant.
- Resultater med lav risiko.
- Beslutningsvalidering
- Målgruppen identificeres.
Arbejde med Big Data
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 dets værktøjer. 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?
Det 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.
Anvendelsesområde
Data bliver aldrig gammeldags og med de nyeste teknologier stiger de eksponentielt. Der er et enormt krav til fagfolk inden for Big Data. Det udvikler sig med et enormt vækstpotentiale. Dataanalytikere bliver beslutningstagere for virksomhederne med korrekt brug af disse teknologier.
Behov for Big Data
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 dette er vi 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
Organisationer, der bruger sine komponenter for at opnå følgende:
- Forudsig kundernes fremtidige tendenser og adfærdsmønstre
- Analysere, forstå og præsentere data på nyttige måder
- For at holde trit med konkurrenter 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 både individet og organisationen kan 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 hvad der er Big Data Analytics. Her diskuterede vi arbejdet, krævede færdigheder, omfang, karrierevækst, fordele og topvirksomheder, der implementerer denne teknologi. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -
- Introduktion til Cloud Computing
- Introduktion til IOT
- Hvad er maskinlæring?
- Hvad er Shell-scripting?
- Til loop i Shell-scripting | Hvordan man arbejder?