Introduktion till Big Data Analytics
Big Data är en term som hänvisar till en enorm mängd data som sträcker sig från Terabytes till till och med Exabyte och mer. Processen att analysera datamängder om den information de inkluderar för att dra slutsatser, ofta med stöd av specialiserad teknik och verktyg kallas Big Data Analytics. Det används i stor utsträckning inom näringsliv och andra organisationer för att göra bättre affärsslutsatser.
Definition
Det viktigaste här är vad organisationerna gör med dessa tillgängliga data? Med snabbt växande tekniker är det en mardröm för företag att få meningsfull insikt från data som genereras dagligen. Med introduktionen av Big Data analytics-konceptet samlar en organisation in data från olika externa källor som mobila enheter, sociala medie-feeds, mätinstrument, prognosrapporter, IoT-enheter, relationsdatabasserver och flera andra källor. Dessa data kan formateras, manipuleras och analyseras på ett bättre sätt för att tillhandahålla lösningar på affärsproblem, få kunskap om kundtrenden, sentimental analys av människor, öka intäkterna och öka driftsresultatet.
Förstå V: erna för Big Data
Låt oss titta på de populära V: erna för Big Data.
1. VOLUM
Hantering och behandling av en stor mängd data är ett vanligt problem. Big data använder andra tekniker som Hadoop, Apache Spark och HDFS för att utföra uppgifterna enkelt.
2. VÄLLIGHET
Organisationer samlar in data med hög hastighet för att bearbeta omedelbara resultat. Big Data klarar av detta för att ge sömlös bearbetning och resultat. Börser och väderrapporter är några av realtidsexemplen.
3. VARIGHET
- Strukturerade data
Uppsättningen av data med ett förinställt format, härrörande från en relationsdatabas. Till exempel en anställds löneark med ett fördefinierat schema av saker.
- Ostrukturerad data
Dessa är slumpmässiga data utan korrekt format eller justering. De kräver mer behandlingstid. Exempel inkluderar Google-sökningar, opinionsundersökningar, videoströmmar.
- Semistrukturerade data
Det är en kombination av både strukturerad och ostrukturerad data. De har en korrekt struktur men saknar ännu den definition som krävs.
Hur är arbetet lättare?
Innan Big Data-analyser kom till, gjordes linjär och en rad-för-rad-analys av tillgängliga data. Senare med introduktionen av datorliv blev det enkelt med Excel-kalkylblad. Användarna behövde tabellera olika poster och utföra den nödvändiga studien för att få en meningsfull rapport. Big Data-analys var en spelväxlare på många olika sätt. Omfattande datauppsättningar upp till terabyte kan behandlas och analyseras. Komplexa frågor och algoritmer tillämpas. Rapporter genereras med ett bättre resultat med nästan noll fel. Alla dessa inom några minuter till timmar beroende på storleken på matade data.
Topp företag som använder Big Data Analytics
Big data analytics används inom en mängd olika domäner som tillverkning, hälsovård, energi, försäkring, sport etc. Några av de bästa företagen som använder Big Data analytics listas nedan:
- IBM
- Microsoft
- Amazon
- HP-företag
- Teradata
Komponenter i Big Data Analytics
Det finns olika tredjepartsverktyg som anges nedan, tillgängliga för att utföra analysen av data som är tillgängliga från källor. De kan fungera som fristående och även i samarbete med andra komponenter.
- Hadoop
- HDFS
- SQOOP
- Karta Minska
- Apache Spark / Storm
- Google Big Query
- Amazon Kinesis
Använd fall av Big Data Analytics
- Ledningen kan fatta bättre beslut.
- Att känna igen trenderna i kundernas behov och förbli relevant.
- Resultat med låg risk.
- Beslutsvalidering.
- Målgruppen identifieras.
Arbeta med Big Data Analytics
Med hjälp av tredjepartsverktyg som Hadoop, Spark kan vi ladda stora datamängder på extern lagring. Uppgifterna behandlas baserat på de mänskligt skrivna frågorna. Business intelligence-teamet använder dessa rapporter för att förstå det prediktiva mönstret och korrigera tidigare misstag. Data kan visualiseras för att fatta användbara beslut.
fördelar
- Affärsmålen kan förstås fullständigt.
- Lär dig betydelsen bakom siffror.
- Analysera orsakerna till tidigare fel.
- Insikter om framtida resultat med lättförståeligt språk.
- Bidra till att fatta perfekta beslut.
Förutsättningar
Det finns inga förutsättningar för att använda Big Data-analys. Grundläggande kunskaper om programmeringsspråk som Java eller Python skulle vara till hjälp. Att förstå hur databaser fungerar och primära frågor är tillräckliga. Det finns andra språk på hög nivå som Spark, Pig som är lätta att lära sig och använda. Användaren ska vara tekniskt sund på sättet att använda dessa för att få önskad utgång.
Varför används Big Data Analytics?
Big Data-analys används för att förbättra applikationer och tjänster för att ge bättre resultat. Olika kostnadseffektiva lösningar kan härledas. Med den snabbt föränderliga miljön är det viktigt att förstå kundernas krav.
Omfattning av Big Data Analytics
Dataanalys blir aldrig gammaldags och med den senaste tekniken ökar den exponentiellt. Det finns ett stort krav för yrkesverksamma inom Big Data Analytics. Det utvecklas med en enorm potential för tillväxt. Dataanalytiker blir företagens beslutsfattare med korrekt användning av Big Data-teknologier.
Behov av Big Data Analytics
Numera finns data i olika former. Många av de analytiska lösningarna var inte möjliga tidigare på grund av kostnaden för implementering och brist på yrkesmän. Med Big Data kan analyser utföra komplexa algoritmer för maskindata inom ett tidsintervall. Dessa har många fall i realtid som t.ex. bedrägeri-upptäckt, målgrupp på en global plattform, webbannonsering etc.
Målgrupp för Big Data Analytics
Organisationer som använder big data-analys och dess komponenter för att uppnå följande:
- Förutsäga framtida trender och beteendemönster hos kunder.
- Analysera, förstå och presentera data på användbara sätt.
- Att hålla jämna steg med konkurrenterna och hålla sig relevant på marknaden.
- Ta kraftfulla beslut.
Slutsats
Med ökande efterfrågan och konkurrens är det viktigt att en professionell förblir uppdaterad. Genom att använda Big Data-analys effektivt kan både individen och organisationen få på flera sätt. Analytikerna får en bättre förståelse för branschen och överför samma till arbetarna. Ett beslut kan fattas baserat på rapporter snarare än att lita på gissningar och intuitioner.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till Big Data Analytics. Här diskuterar vi definitionen av Big Data Analytics, komponenter och toppföretag som använder Big Data Analytics. Du kan också titta på följande artikel för att lära dig mer -
- Big Data Analytics-lön
- Vad är Big Data Technology?
- Exempel på Big Data Analytics
- Vad är Big data och Hadoop