Big Data Techniques: Flow of technology and business analytics
The Confluence of Technology & Business analytics -
For lenge, lenge siden menn fører et nomadisk liv før de gradvis vender seg mot jordbruk. Oppfinnelsen av hjul, brann og dampmaskin anses ofte som vendepunkt i utviklingen av menneskeheten mot mekanisering og økt livskomfort.
På samme måte har den legendariske Newtons lov om bevegelse og tyngdekraft, Einsteins relativitetsteori som nå feirer sitt 100. år eller lov om termodynamikk, revolusjonert vitenskapen og påvirket anvendt vitenskap. Oppfinnelsen av datamaskinen, ankomsten av den personlige datamaskinen og grafisk brukergrensesnitt (GUI) er alle milepæler i utviklingen i den digitale æra. Det var nullenes binære tall og de som er kjernen i språkene på forsamlingsnivå.
Binær til Big Data-teknikker
På maskinvarenivå driver nuller og kretser kretsene i en datamaskin, på forretningsnivå er det Big Data-teknikkene som gjør en endring i hvordan selskaper utvikler markedsføringsstrategier for å holde seg konkurransedyktige. Det kan være sammensatt av alt fra enkeltsifre og flere sifre som alle inneholder viktig informasjon om markedet, funksjonen til en maskin, menneskekroppen, e-handelstransaksjoner eller omtrent hvilken som helst daglig aktivitet som kanskje har eller ikke har noe å gjøre med kjøp eller salg.
Det er vanlig at bedrifter og regnskapsmenn snakker om eiendeler og forpliktelser. Konvensjonelle eiendeler betegner maskiner, teknologi, kunnskap, menneskelige ressurser, infrastruktur og også finansielle eiendeler.
Nå skjer et paradigmeskifte, sammen med disse materielle eiendelene, har deler av enkelt- og flere sifre eller data blitt den mest uvurderlige eiendelen etter hvert som organisasjoner og markeder vokser i størrelse. Fra markedsførings- og big data-strategisk synspunkt har data blitt den viktigste eiendelen.
Bedrifter vokser i størrelse og skala. Ikke lenger er liten vakker eller levedyktig. Drift av flere land, store kjøpesentre og e-handelsbedrifter med stort volum har satt en ny trend over hele verden. For å lykkes med denne store bedriftsdata og dataanalyse har det blitt kritisk. Virksomheter er ute etter Big Data Hadoop for å bruke den til å skaffe seg markedsundersøkelser og forstå kundens krav.
Sammenløpet av teknologi og dataanalyse
Bildekilde: pixabay.com
Big datateknikker som organisasjoner har vil være meningsløse med mindre det er en støttende teknologi for å gruve data, behandle og organisere det for bedrifter å benytte seg av denne viktige eiendelen. Bernard Marr, kjent forfatter og analytiker har sagt at selskaper uavhengig av størrelsen det være seg et Fortune 500-selskap eller en liten mamma- og popbutikk vil kreve bruk av Hadoop Big Data, vitne til endringen det medfører for bedrifter.
Big datateknikker er en samling av store datasett, og de er i enorme antall som sofistikerte programmer kreves for å analysere og skape meningsfull informasjon fra dem. Det kan være kjøpsvaner, frekvensen av å gå på film, nettsteder for innloggingsfrekvens, online kjøp, bestilling av dagligvarer, hyppigheten av å bytte mobiltelefoner og så videre.
Ulike verktøy, rammer og teknikker brukes til å analysere store datasett, og de har blitt mye ettertraktet av bransjen. Ifølge eksperter er det ikke dataene som er viktige, men hva selskapet gjør med disse dataene.
Blant forskjellige teknologier og plattformer har Hadoop fremstått som den mest populære, selv om den kan ha sine ulemper. Det er en åpen kildekodeutviklingsplattform som er skrevet på C, C ++, Java og hjelper organisasjoner med å analysere den enorme datamengden i sanntid.
Big datateknikker i sanntid
Å samle, lagre, flytte og analysere er ikke en statisk aktivitet, men også en dynamisk aktivitet som involverer sanntidsmiljøer. Data blir samlet kontinuerlig for fly, bilmotorer, skjermer koblet til pasienter på sykehus, online kreditt- eller debetkorttransaksjoner som alle krever sofistikerte algoritmer, programmer, big data-arkitektur og en robust prosesseringsmulighet i minnet.
John Schroeder, administrerende direktør i MapR sa at de har Big Data-applikasjoner som beskytter millioner av American Express-kortholdere mot uredelige transaksjoner, og i helsevesenet jobber de for å gi forbedrede behandlingsprosedyrer for kreftpasienter.
Globale IT-hovedpersoner som Microsoft, Oracle, SAP, IBM er alle på skyplattformen og muliggjør også løsninger på big data-teknikker.
Big Data-teknikker og tingenes internett
Raske endringer i nett og innebygd teknologi har gjort det mulig for en rekke enheter å bli koblet sammen til hverandre som er i stand til å sende data i sanntid. Et internett laget av 'ting' i stedet for mennesker og datamaskiner har dukket opp.
Hver enhet som vi bruker eller bruker, er i stand til å avslutte data som igjen vil ha omfattende applikasjoner innen store data markedsføring, design, helsevesen.
Datautvinning
Nå er kraftige superdatamaskiner distribuert for å utvinne data fra relasjonsdatabaser og hjelpe statistikere og analytikere med å lage modeller. Flere innovatører har kommet med verktøy for å utvikle modeller for forutsigbar big data-analyse for bedre beslutninger fra virksomheter. De gir også et enkelt grafisk brukergrensesnitt (GUI) og er veldig brukervennlig.
Karrieren innen Big Data-teknikker
Naturligvis har nok revolusjonen innen big data-teknikker fått en helt ny rase av eksperter som er assosiert med spesifikke områder av denne big data-analysen og teknologien. Blant de teknologiske ferdighetene som er etterspurt, er Apache Hadoop, Apache Spark, NoSQL, maskinlæring og data mining, statistisk og kvantitativ analyse, SQL, visualisering av data, dataforskere, programmeringsspråk for generelle formål. I følge analytikere vil mulighetene sannsynligvis øke i løpet av det neste tiåret takket være den raske utviklingen på dette området.
Det er virkelig en stor etterspørsel etter stor datateknikk-relatert ekspertise i 2015 med at IBM hadde utlyst 2.307 stillinger de siste tolv månedene i juni, sa Forbes magazine i en midtårsevurdering. Den annonserte lønnen for tekniske fagpersoner med Big data-opplæring er $ 104 850. De mest etterspurte ferdighetene var VMWare-kompetanse, applikasjonsutvikling, open source-teknologi, datavarehus og Python-programmeringsferdigheter.
Bransjemessig er topperen når det gjelder Big Data-teknikker og tjenester profesjonelle, vitenskapelige og tekniske tjenester som utgjør 25% av etterspørselen. Blant andre ledende kategorier utgjør informasjonsteknologi 17%, industri 15%, finans og forsikring 9% og detaljhandel 8%.
Fordeler med Big Data-analyse
1) Lagring, gruvedrift og analyse av data:
Store datateknologier har muliggjort distribusjon av både lagrede og sanntidsdata for en rekke forretnings- og oppgavekritiske applikasjoner
2) Markedsprediksjon og prognoser:
I tida før big data-teknikker ble bedrifter begrenset til å gjøre meningsfylt dataanalyse i sanntid eller gjøre prediktiv analyse i mangel av teknologi. Eksempelundersøkelser og tilbakemeldinger fra kunder tilbød den eneste løsningen for strateger å innovere med nye tilbud til markedet.
3) En stor mengde data genereres av virksomheter, og i tidligere år, med utilstrekkelige big data-verktøy til å samle inn og analysere dem, mislyktes virksomheter i å bruke en viktig ressurs med dem.
4) I sanntid big data-virksomhetsmiljø, hacking og datatyveri kan ha en kritisk innvirkning på hvordan en organisasjon fungerer, kundenes tillit og gjøre den sårbar for ytterligere angrep nedover. Big data og Hadoop har vist seg å hjelpe organisasjoner med å oppdage datatyveri. Metodologier for datatyveri utvikler seg raskere enn tyverisikringsmetodologier eller forebyggende aktiviteter.
Er Big datateknikker det eneste kravet for å lykkes
Hype laget av big data har ikke gått bra med noen kritikere som påpeker noen av problemene knyttet til distribusjonen i industrien. Noen analytikere har stilt spørsmål ved om det er en positiv avkastning på investeringen (ROI) og verdt tiden og kreftene som er tatt for å implementere det i utgangspunktet. Det andre er med hensyn til det store volumet av data og analyse som kanskje ikke forklarer "hvorfor" slik forbrukeratferd finner sted.
Big data-analyse kan effektivt brukes i forbindelse med tradisjonelle undersøkelsesmetodologier (tykke data) som kartlegger de demografiske mønstrene i sparing, investering, kjøp og utgifter i regioner som gir en bredere forståelse av markedet. Big Data-verktøy kan gi et bilde av hva som skjedde og hvordan, men 'hvorfor' det skjer kan bare forstås ved en bred forståelse av de bestemte forbrukere eller regioner basert på demografisk profil, livsstilspreferanser, forbruksvaner blant andre, ifølge skeptikere til Big Dataverktøy.
Store trender innen Big Data-teknologi
I følge John Schroeder, administrerende direktør og medstifter av MapR, hadde selskapet som leverer løsninger på Big Data, spådd de nye trendene for 2015, og de fleste av dem har vist seg å være sanne.
Data Hubs to Data Lakes: Datasjøer med skalerbar infrastruktur ser ut til å være foretrukket da de er økonomiske attraktive med reduserte kostnad per terabyte).
Selvbetjening: Selvbetjente big data-verktøy vil gi utviklere, dataforskere og dataanalytikere mulighet til å utføre datautforskning direkte.
Data Agility
Når databasen utvides og raskere behandling kreves, ser det ut til at eldre systemer bremser prosessen. Gamle databaser og lagre har vist seg å være for trege, og organisasjoner ser derfor på hvor smidig databehandlingen deres er.
Hadoop i innovasjonsfase: Hadoop forblir i innovasjonsfasen og Shroeder mener at mer nyansert modell av open source programvare kombinert med dyp innovasjon og samfunnsutvikling muligens finner sted.
Sikkerhetsutfordring
Store datalagring og behandling blir nå mer og mer utsatt for sikkerhetstrusler i open source Hadoop-systemet. Sikkerhetsfunksjonene samsvarer imidlertid ennå med slike trusler, og spesielt i forhold til sikrere ERP-systemer (Enterprise Resource Planning) og relasjonsdatabaser.
Cloud Computing
De raske fremskrittene innen cloud computing gjør det mulig for selv små og mellomstore bedrifter å benytte seg av SaaS (software as a Service), Platform as a Service (PaaS) og andre plattformer levert av leverandører som gjør dem i stand til å benytte store datatjenester på en mye billigere kostnad hvor kostbare lisensgebyrer og installasjoner ikke er påkrevd.
I følge Bernard Marr, kjent forfatter og analytiker, er sofistikerte algoritmer distribuert i skyplassen gjennom SaaS som gir et mer nøyaktig bilde av når, hvordan og hvorfor et produkt selges. Han siterer Charlie Crocker fra AutoDesk og påpeker at inntil ankomsten av Big Data-tilbakemeldinger fra kunder var en vanskelig øvelse, men med de sofistikerte algoritmene som nå er på jobb, er big data-selskaper bedre i stand til å forstå forbrukeratferd og lage produkter for dem.
Fremtiden til Big Data-verktøyene er lys
International Data Corp spår stort datamarked til å vokse med en sammensatt årlig vekstrate på 23% gjennom 2019, med årlige utgifter til å nå 48, 6 milliarder dollar i 2019. IDC tror de tre store undermarkedene: infrastruktur, programvare og tjenester vil vokse betydelig de neste fem år, med programvare –informasjonsstyring, oppdagelse og analyse, og applikasjonsprogramvare som leder kostnaden med en CAGR på 26%.
IDC spår at tjenester, inkludert profesjonelle tjenester og støttetjenester for infrastruktur og programvare, vil vokse til en CAGR på 22, 7 prosent. Den spår at infrastruktur - bestående av databehandling, nettverk, lagringsinfrastruktur og annen datasenterinfrastrukturlignende sikkerhet - vil vokse til en CAGR på 21, 7 prosent og vil stå for omtrent halvparten av alle utgiftene gjennom 2019.
"Evnen til å utnytte big data og analytics for å utvikle et integrert syn på kundeaktiviteter og forretningsdrift vil gi konkurransedyktig differensiering til selskaper på tvers av bransjer, " sa Jessica, Goepfert, programdirektør for IDCs Global Technology and Industry Research Organization. "I tillegg til de enorme mulighetene, presenterer big data noen betydelige risikoer og
Digital transformasjon (DX) vil drive "alt som betyr noe i IT" i løpet av de neste årene. Å lykkes med det IDC kaller DX-økonomien betyr å bruke teknologier som mobil, sky, big data-analyseverktøy, IoT, AI og robotikk for å ”skape konkurransefortrinn gjennom nye tilbud, nye forretningsmodeller og nye kunder, leverandører og distributørforhold, Ifølge Frank Gens, IDCs sjefanalytiker.
Viktige takeaways fra IDCs spådommer
- Innen 2020 vil nesten 50% av IT-budsjettene bli bundet til DX (digital transformasjon) -initiativer.
- Innen 2018 vil ledere i Line of Business (LOB) kontrollere 45% + av all IT-utgifter over hele verden, over 60% i USA
- I 2017 vil over 50% av IT-utgiftene til nye teknologier (mobil, sky, big data-verktøy, etc.).
- Selv med teknologier og plattformer som utvikler seg raskt, er det tvilsomt om all tilgjengelig data blir analysert og heller ikke ville være nødvendig, sier noen eksperter. Det som er viktig er om relevante data blir identifisert og analysert til fordel for interessenter.
Anbefalte artikler
Her er noen artikler som hjelper deg å få mer detaljert informasjon om big data-teknikkene, så bare gå gjennom lenken.
- 8 Mest nyttige guider på Big Data-intervjuspørsmål
- Hvorfor innovasjon er det mest kritiske aspektet ved big data?
- Topp 5 trender for store data som selskaper vil måtte mestre
- Hva er NOSQL ferdigheter som hjelper deg med å bygge en karriere for store data
- Veiledning for introduksjon til datamining