Čo sú to veľké dáta?
Je to výraz, ktorý sa vzťahuje na obrovské množstvo údajov od Terabytov po Exabyte a ďalšie. Údaje môžu byť akéhokoľvek typu, ako napríklad Štruktúrované, Neštrukturované alebo dokonca Štruktúrované. Dátové sklady sa používajú na ukladanie údajov a organizácie pomaly využívajú cloudovú technológiu na migráciu svojich údajov, aby ušetrili obrovské investície vopred na drahý hardvér.
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 koncepcie 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
1. Zväzok
Spracovanie a spracovanie veľkého množstva údajov je bežný problém. Využíva ďalšie technológie, ako napríklad Hadoop, Apache Spark a HDFS, na jednoduché vykonávanie úloh.
2. Rýchlosť
Organizácie zhromažďujú údaje vysokou rýchlosťou na spracovanie okamžitých výsledkov. Dokáže sa s tým vyrovnať a zabezpečiť plynulé spracovanie a výsledky. Burzy cenných papierov a správy o počasí sú niektoré z príkladov v reálnom čase.
3. Odroda
- štruktúrované
Množina údajov s prednastaveným formátom, odvodená z relačnej databázy. Napríklad plat zamestnanca s preddefinovanou schémou vecí.
- neštruktúrované
Ide o náhodné údaje bez správneho formátu alebo zarovnania. Vyžadujú viac času na spracovanie. Patria sem napríklad vyhľadávania Google, prieskumy sociálnych médií, videostreamy.
- Polostrukturovanými
Je to kombinácia štruktúrovaných aj neštruktúrovaných údajov. Majú správnu štruktúru, ale postrádajú požadovanú definíciu.
Ako je práca ľahšia?
Predtým, ako k tomu došlo, bola na dostupných údajoch vykonaná lineárna a riadková analýza. Neskôr so zavedením počítačového života sa tabuľky Excelu zjednodušili. Používatelia potrebovali zostaviť iný záznam do tabuľky a vykonať požadovanú štúdiu, aby mohli odvodiť zmysluplnú správu. Bol to menič 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
Zamestnáva sa v mnohých oblastiach, ako je výroba, zdravotníctvo, energetika, poisťovníctvo, šport atď. Niektoré z popredných spoločností sú uvedené nižšie:
- IBM
- Microsoft
- Amazonka
- HP podnik
- Teradata
súčasti
Na vykonanie analýzy údajov dostupných zo zdrojov sú k dispozícii rôzne nižšie uvedené nástroje tretích strán. Sú schopné fungovať ako samostatné a v spolupráci s ďalšími komponentmi.
- Hadoop
- HDFS
- Sqoop
- Mapa Znížiť
- Apache Spark / Storm
- Google Big Query
- Amazon Kinesis
Použite Prípad
- Vedenie môže prijímať lepšie rozhodnutia.
- Poznať trendy potrieb zákazníkov a zostať relevantné.
- Nízkorizikové výsledky.
- Potvrdenie rozhodnutia
- Cieľové publikum je identifikované.
Práca s Big Data
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 používanie jeho nástrojov. 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 používajú veľké dáta?
Používa sa 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
Dáta nikdy nestarnú a vďaka špičkovým technológiám exponenciálne rastú. Existuje veľká požiadavka na odborníkov v oblasti veľkých dát. Vyvíja sa s obrovským potenciálom rastu. Analytici údajov sa stávajú osobami s rozhodovacou právomocou v spoločnostiach s riadnym využívaním týchto technológií.
Potreba veľkých dát
V súčasnosti údaje prichádzajú v rôznych formách. Mnoho analytických riešení nebolo v minulosti možné kvôli nákladom na implementáciu a nedostatku odborníkov. Vďaka tomu sme schopní 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.
Cieľové publikum
Organizácie, ktoré využívajú svoje komponenty na dosiahnutie týchto cieľov:
- 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. Účinným využívaním jednotlivca aj organizácie môže získať niekoľko spôsobov. 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 bola príručka o tom, čo je služba Big Data Analytics. Tu sme diskutovali o práci, požadovaných zručnostiach, rozsahu, kariérnom raste, výhodách a špičkových spoločnostiach, ktoré túto technológiu implementujú. Viac informácií nájdete aj v ďalších navrhovaných článkoch -
- Úvod do cloud computingu
- Úvod do IOT
- Čo je to strojové učenie?
- Čo je to Shell Scripting?
- Pre skriptovanie v slučke Ako pracovať?