Introduksjon til Big Data Analytics
Big Data er et begrep som refererer til en enorm mengde data som spenner fra Terabytes til enda Exabyte og mer. Prosessen med å analysere datasett om informasjonen de inkluderer for å trekke slutninger, ofte med støtte fra spesialiserte teknologier og verktøy, blir referert til som Big Data Analytics. Det er mye brukt i forretningsnæringer og andre organisasjoner for å gjøre bedre forretningsmessige konklusjoner.
Definisjon
Det viktigste her er hva organisasjonene gjør med disse tilgjengelige data? Med raskt voksende teknologier er det et mareritt for selskaper å hente meningsfull innsikt fra data generert på en daglig basis. Med innføringen av Big Data analytics-konseptet, samler en organisasjon data fra forskjellige eksterne kilder som mobile enheter, sosiale medier feeds, måleinstrumenter, prognoserapporter, IoT-enheter, relasjonelle databaseservere og flere andre kilder. Disse dataene kan formateres, manipuleres og analyseres på en bedre måte for å gi løsninger på forretningsproblemer, få kunnskap om kundetrenden, sentimental analyse av mennesker, øke inntektene og øke driftsresultatene.
Forstå V-er av Big Data
La oss se på de populære V-er av Big Data.
1. VOLUM
Håndtering og behandling av en stor datamengde er et vanlig problem. Big data bruker andre teknologier som Hadoop, Apache Spark og HDFS for å utføre oppgavene enkelt.
2. VELOCITY
Organisasjoner samler inn data med høy hastighet for å behandle øyeblikkelige utfall. Big Data kan takle dette for å gi sømløs behandling og resultater. Børs og værrapporter er noen av sanntidseksemplene.
3. FORSIKTIGHET
- Strukturerte data
Datasettet med et forhåndsinnstilt format, avledet fra en relasjonsdatabase. For eksempel en ansattes lønnsark med et forhåndsdefinert skjema for ting.
- Ustrukturerte data
Dette er tilfeldige data uten riktig format eller justering. De krever mer behandlingstid. Eksempler inkluderer Google-søk, meningsmålinger, videostrømmer.
- Halvstrukturerte data
Det er en kombinasjon av både strukturerte og ustrukturerte data. De har en riktig struktur, men mangler ennå den definisjonen som kreves.
Hvordan er arbeidet gjort enklere?
Før Big Data-analyser ble til, ble lineær og en linje-for-linje analyse gjort på tilgjengelige data. Senere med introduksjonen av datalivet ble det enkelt med Excel-regneark. Brukerne trengte å tabulere de forskjellige postene og utføre den nødvendige studien for å utlede en meningsfull rapport. Big Data analytics var en spillveksler på mange forskjellige måter. Omfattende datasett opp til terabyte kan behandles og analyseres. Komplekse spørringer og algoritmer brukes. Rapporter genereres med et bedre resultat med nesten null feil. Alt dette i løpet av minutter til timer, avhengig av størrelsen på innmatede data.
Topp selskaper som bruker Big Data Analytics
Big data analytics er ansatt i et bredt spekter av domener som produksjon, helsevesen, energi, forsikring, sport, etc. Noen av de beste selskapene som bruker Big Data analytics er listet opp nedenfor:
- IBM
- Microsoft
- Amazon
- HP-bedrift
- Teradata
Komponenter av Big Data Analytics
Det er forskjellige tredjepartsverktøy som er listet nedenfor, som er tilgjengelige for å utføre analysen på dataene som er tilgjengelige fra kilder. De er i stand til å opptre som frittstående og med andre komponenter også.
- Hadoop
- HDFS
- SQOOP
- Kart reduksjon
- Apache Spark / Storm
- Google Big Query
- Amazon Kinesis
Bruk tilfeller av Big Data Analytics
- Ledelse kan ta bedre beslutninger.
- Å gjenkjenne trender i kundebehov og forbli relevant.
- Resultater med lav risiko.
- Beslutningsvalidering.
- Målgruppe identifiseres.
Jobber med Big Data Analytics
Med hjelp av tredjepartsverktøy som Hadoop, Spark kan vi laste store datasett på ekstern lagring. Dataene blir behandlet basert på de menneskelig skrevne spørsmålene. Business intelligence-teamet bruker disse rapportene for å forstå det prediktive mønsteret og rette opp tidligere feil. Dataene kan visualiseres for å ta nyttige beslutninger.
Fordeler
- Virksomhetsmål kan forstås fullstendig.
- Lær betydningen bak tall.
- Analyser årsakene til tidligere feil.
- Innsikt om fremtidige resultater ved bruk av lettfattelig språk.
- Bidra til å ta perfekte beslutninger.
Forutsetninger
Det er ingen forutsetninger for bruk av Big Data-analyse. Grunnleggende kunnskaper om programmeringsspråk som Java eller Python ville være nyttig. Det er tilstrekkelig å forstå hvordan databaser fungerer og primære spørsmål. Det er andre språk på høyt nivå som Spark, Pig som er enkle å lære og bruke. Brukeren skal være teknisk forsvarlig i måten å bruke disse for å få ønsket utdata.
Hvorfor brukes Big Data Analytics?
Big Data-analyse brukes til å forbedre applikasjonene og tjenestene for å gi bedre utfall. Ulike kostnadseffektive løsninger kan avledes. Med det raskt skiftende miljøet er det viktig å forstå kundens krav.
Omfanget av Big Data Analytics
Dataanalyse blir aldri gammeldags, og med de nyeste teknologiene øker det eksponentielt. Det er et stort krav for fagpersoner innen Big Data Analytics. Det utvikler seg med et enormt vekstpotensial. Dataanalytikere blir beslutningstakerne i selskapene med riktig bruk av Big Data-teknologier.
Behov for Big Data Analytics
I dag kommer data i forskjellige former. Mange av de analytiske løsningene var ikke mulig tidligere, på grunn av kostnadene ved implementering og mangel på fagpersoner. Med Big Data er analytics i stand til å utføre komplekse algoritmer på maskindata innen et tidsintervall. Disse har mange sanntidsbrukssaker som falske-deteksjon, målretting av målgrupper på en global plattform, nettreklame osv.
Målgruppe for Big Data Analytics
Organisasjoner som bruker big data-analyse og dens komponenter for å oppnå følgende:
- Forutsi fremtidige trender og atferdsmønstre hos kunder.
- Analysere, forstå og presentere data på nyttige måter.
- For å følge med i konkurrenter og holde deg relevant i markedet.
- Ta kraftige avgjørelser.
Konklusjon
Med økende etterspørsel og konkurranse er det viktig for en profesjonell å holde seg oppdatert. Ved å bruke Big Data-analyse kan både individet og organisasjonen få flere måter. Analytikerne får en bedre forståelse av bransjen, og formidler det samme til arbeiderne. En beslutning kan tas på bakgrunn av rapporter i stedet for å stole på gjetninger og intuisjoner.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til Big Data Analytics. Her diskuterer vi definisjonen av Big Data Analytics, komponenter og toppbedrifter som bruker Big Data Analytics. Du kan også se på følgende artikkel for å lære mer -
- Big Data Analytics-lønn
- Hva er Big Data Technology?
- Eksempler på Big Data Analytics
- Hva er Big data og Hadoop