Hva er Big Data?
Det er et begrep som refererer til en enorm mengde data som spenner fra Terabytes til enda Exabyte og mer. Data tillates å være av enhver type, for eksempel strukturert, ustrukturert eller til og med semistrukturert. Datavarehus brukes til å lagre dataene, og sakte bruker organisasjonene skyteknologien for å migrere dataene sine for å spare store investeringer som er gjort for dyre maskinvare.
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-konsept, samler en organisasjon data fra forskjellige eksterne kilder som mobile enheter, sosiale medie-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
1. Volum
Håndtering og behandling av en stor datamengde er et vanlig problem. Den bruker andre teknologier som Hadoop, Apache Spark og HDFS for å utføre oppgavene på en enkel måte.
2. Hastighet
Organisasjoner samler inn data med høy hastighet for å behandle øyeblikkelige utfall. Det kan takle dette for å gi sømløs prosessering og resultater. Børs og værrapporter er noen av sanntidseksemplene.
3. Variasjon
- Strukturert
Datasettet med et forhåndsinnstilt format, avledet fra en relasjonsdatabase. For eksempel en ansattes lønnsark med et forhåndsdefinert skjema for ting.
- ustrukturert
Dette er tilfeldige data uten riktig format eller justering. De krever mer behandlingstid. Eksempler inkluderer Google-søk, meningsmålinger, videostrømmer.
- Semi-strukturerte
Det er en kombinasjon av både strukturerte og ustrukturerte data. De har en riktig struktur, men mangler ennå den definisjonen som kreves.
Hvordan gjøres arbeid enklere?
Før dette 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 den forskjellige posten og utføre den nødvendige studien for å utlede en meningsfull rapport. Det 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
Det er ansatt i et bredt spekter av domener som produksjon, helsevesen, energi, forsikring, sport, etc. Noen av de beste selskapene er listet opp nedenfor:
- IBM
- Microsoft
- Amazon
- HP-bedrift
- Teradata
komponenter
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 et samarbeid med andre komponenter også.
- Hadoop
- HDFS
- Sqoop
- Kart reduksjon
- Apache Spark / Storm
- Google Big Query
- Amazon Kinesis
Bruk sak
- Ledelse kan ta bedre beslutninger.
- Å gjenkjenne trender i kundebehov og forbli relevant.
- Resultater med lav risiko.
- Beslutningsvalidering
- Målgruppe identifiseres.
Jobber med Big Data
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 å bruke verktøyene. 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 høyt nivå språk 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?
Den 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.
omfang
Data blir aldri gammeldags, og med de nyeste teknologiene øker de eksponentielt. Det er et stort krav for fagpersoner innen Big Data. Det utvikler seg med et enormt vekstpotensial. Dataanalytikere blir beslutningstakerne i selskapene med riktig bruk av disse teknologiene.
Behov for Big Data
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 dette er vi 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
Organisasjoner som bruker sine 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 både individet og organisasjonen effektivt kan man få på 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 for hva som er Big Data Analytics. Her diskuterte vi arbeid, nødvendige ferdigheter, omfang, karrierevekst, fordeler og toppbedrifter som implementerer denne teknologien. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Introduksjon til Cloud Computing
- Introduksjon til IOT
- Hva er maskinlæring?
- Hva er Shell Scripting?
- For Loop in Shell Scripting | Hvordan arbeide?