Úvod do analýzy veľkých dát
Big Data je výraz, ktorý sa vzťahuje na obrovské množstvo údajov od Terabajtov až po Exabyte a ďalšie. Proces analýzy súborov údajov o informáciách, ktoré obsahujú na vyvodenie záverov, sa často s podporou špecializovaných technológií a nástrojov označuje ako Big Data Analytics. V podnikových odvetviach a iných organizáciách sa bežne používa na lepšie obchodné závery.
definícia
Najdôležitejšie je, čo organizácie robia s týmito dostupnými údajmi? Vďaka rýchlo rastúcim technológiám je pre spoločnosti nočnou morou získavanie zmysluplných poznatkov z údajov generovaných každý deň. Zavedením konceptu analýzy veľkých dát organizácia zbiera údaje z rôznych externých zdrojov, ako sú mobilné zariadenia, zdroje sociálnych médií, meracie prístroje, predpovede správ, zariadenia IoT, relačné databázové servery a niekoľko ďalších zdrojov. Tieto údaje môžu byť formátované, manipulované a analyzované lepším spôsobom, aby poskytli riešenia obchodných problémov, získali vedomosti o trendoch zákazníkov, sentimentálnu analýzu ľudí, zvýšili príjmy a zvýšili prevádzkový výkon.
Pochopenie V veľkých dát
Pozrime sa na populárne V's of Big Data.
1. OBJEM
Spracovanie a spracovanie veľkého množstva údajov je bežný problém. Veľké dáta využívajú na uľahčenie vykonávania úloh ďalšie technológie, ako sú Hadoop, Apache Spark a HDFS.
2. VELOCITA
Organizácie zhromažďujú údaje vysokou rýchlosťou na spracovanie okamžitých výsledkov. Spoločnosť Big Data sa s tým vyrovná a zabezpečí plynulé spracovanie a výsledky. Burzy cenných papierov a správy o počasí sú niektoré z príkladov v reálnom čase.
3. RÔZNOSŤ
- Štruktúrované údaje
Množina údajov s prednastaveným formátom, odvodená z relačnej databázy. Napríklad plat zamestnanca s preddefinovanou schémou vecí.
- Neštruktúrované údaje
Ide o náhodné údaje bez správneho formátu alebo zarovnania. Vyžadujú viac času na spracovanie. Patria sem napríklad vyhľadávania Google, prieskumy sociálnych médií, videostreamy.
- Pološtrukturované údaje
Je to kombinácia štruktúrovaných aj neštruktúrovaných údajov. Majú správnu štruktúru, ale postrádajú požadovanú definíciu.
Ako je práca ľahšia?
Predtým, ako vznikla analytika veľkých dát, bola na dostupných údajoch vykonaná lineárna a riadková analýza. Neskôr so zavedením počítačového života sa tabuľky Excelu zjednodušili. Používatelia potrebovali zostaviť rôzne záznamy do tabuľky a vykonať požadovanú štúdiu, aby mohli odvodiť zmysluplnú správu. Analýza veľkých dát bola meničom hier rôznymi spôsobmi. Rozsiahle množiny údajov až po terabajty sa dajú spracovať a analyzovať. Používajú sa zložité dotazy a algoritmy. Správy sa generujú s lepším výsledkom s takmer nulovými zlyhaniami. To všetko v priebehu niekoľkých minút až hodín v závislosti od veľkosti privádzaných údajov.
Najlepšie spoločnosti využívajúce analýzu veľkých dát
Analýza veľkých údajov sa používa v mnohých oblastiach, ako je výroba, zdravotníctvo, energetika, poisťovníctvo, šport atď. Niektoré z popredných spoločností využívajúcich analýzu veľkých údajov sú uvedené nižšie:
- IBM
- Microsoft
- Amazonka
- HP podnik
- Teradata
Komponenty analýzy veľkých dát
Na vykonanie analýzy údajov dostupných zo zdrojov sú k dispozícii rôzne nižšie uvedené nástroje tretích strán. Sú schopné fungovať ako samostatné zariadenia a tiež v spolupráci s ostatnými komponentmi.
- Hadoop
- HDFS
- SQOOP
- Mapa Znížiť
- Apache Spark / Storm
- Google Big Query
- Amazon Kinesis
Použite prípady analýzy veľkých údajov
- Vedenie môže prijímať lepšie rozhodnutia.
- Poznať trendy potrieb zákazníkov a zostať relevantné.
- Nízkorizikové výsledky.
- Potvrdenie rozhodnutia.
- Cieľové publikum je identifikované.
Práca s analýzou veľkých dát
Pomocou nástrojov tretích strán, ako sú Hadoop, Spark, môžeme načítať veľké súbory údajov do externého úložiska. Dáta sa spracúvajú na základe humánnych otázok. Tím podnikových informácií využíva tieto správy na pochopenie prediktívneho modelu a na nápravu predchádzajúcich chýb. Dáta sa môžu vizualizovať, aby sa urobili užitočné rozhodnutia.
výhody
- Obchodné ciele možno úplne pochopiť.
- Naučte sa význam čísel.
- Analyzujte základné príčiny predchádzajúcich zlyhaní.
- Informácie o budúcich výsledkoch pomocou ľahko zrozumiteľného jazyka.
- Prispievajte k robeniu dokonalých rozhodnutí.
predpoklady
Neexistujú žiadne predpoklady na použitie analýzy veľkých dát. Užitočné by boli základné znalosti programovacích jazykov, ako je Java alebo Python. Postačuje pochopenie toho, ako databázy fungujú a prvotné otázky. Existujú aj ďalšie jazyky na vysokej úrovni, ako napríklad Spark, Pig, ktoré sa ľahko učia a používajú. Užívateľ by mal byť technicky spôsobilý na to, aby ich používal na dosiahnutie požadovaného výstupu.
Prečo sa používa analýza veľkých dát?
Analýza veľkých dát sa používa na zlepšenie aplikácií a služieb s cieľom poskytnúť lepšie výsledky. Môžu sa odvodiť rôzne nákladovo efektívne riešenia. V rýchlo sa meniacom prostredí je nevyhnutné porozumieť požiadavkám zákazníkov.
Rozsah analýzy veľkých údajov
Analytika údajov nikdy nestarne a vďaka špičkovým technológiám exponenciálne rastie. Existuje veľká požiadavka na odborníkov v oblasti analýzy veľkých dát. Vyvíja sa s obrovským potenciálom rastu. Analytici údajov sa stávajú osobami s rozhodovacou právomocou v spoločnostiach s riadnym využívaním technológií veľkých dát.
Potreba analýzy veľkých údajov
V súčasnosti sú údaje v rôznych formách. Mnoho analytických riešení nebolo v minulosti možné kvôli nákladom na implementáciu a nedostatku odborníkov. S Big Data analytics sú schopné vykonávať zložité algoritmy na strojových dátach v časovom intervale. Existuje mnoho prípadov použitia v reálnom čase, ako napríklad odhaľovanie podvodov, zacielenie na publikum na globálnej platforme, webová reklama atď.
Zacielenie na publikum pre analýzu veľkých dát
Organizácie, ktoré využívajú analýzu veľkých dát a jej komponenty, dosahujú tieto ciele:
- Predpovedajte budúce trendy a vzorce správania zákazníkov.
- Analyzujte, pochopte a prezentujte údaje užitočným spôsobom.
- Držať krok s konkurenciou a zostať relevantným na trhu.
- Robte silné rozhodnutia.
záver
S rastúcim dopytom a konkurenciou je nevyhnutné, aby profesionál zostal informovaný. Efektívnym použitím analýzy veľkých dát môžu jednotlivci aj organizácia získať niekoľkými spôsobmi. Analytici lepšie porozumejú odvetviu a sprostredkujú to pracovníkom. Rozhodnutie sa môže robiť skôr na základe správ, ako sa spoliehať na odhady a intuície.
Odporúčané články
Toto bol sprievodca službou Big Data Analytics. Tu diskutujeme definíciu analýzy veľkých dát, komponentov a najlepších spoločností využívajúcich analýzu veľkých údajov. Viac informácií nájdete aj v nasledujúcom článku -
- Plat veľkých dát Analytics
- Čo je technológia Big Data Technology?
- Príklady veľkých dátových analýz
- Čo je Big data and Hadoop