Vad är Big Data?
Det är en term som hänvisar till en enorm mängd data som sträcker sig från Terabytes till till och med Exabyte och mer. Data tillåts vara av alla slag som strukturerade, ostrukturerade eller till och med halvstrukturerade. Datavarehus används för att lagra uppgifterna och långsamt använder organisationerna molntekniken för att migrera sina data för att spara enorma investeringar som görs i förkant för dyr hårdvara.
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-koncept samlar en organisation 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
1. Volym
Hantering och behandling av en stor mängd data är ett vanligt problem. Den använder andra teknologier som Hadoop, Apache Spark och HDFS för att utföra uppgifterna enkelt.
2. Hastighet
Organisationer samlar in data med hög hastighet för att bearbeta omedelbara resultat. Den klarar av detta för att ge sömlös bearbetning och resultat. Börser och väderrapporter är några av realtidsexemplen.
3. Variation
- Strukturerad
Uppsättningen av data med ett förinställt format, härrörande från en relationsdatabas. Till exempel en anställds löneark med ett fördefinierat schema av saker.
- Ostrukturerad
Dessa är slumpmässiga data utan korrekt format eller justering. De kräver mer behandlingstid. Exempel inkluderar Google-sökningar, opinionsundersökningar, videoströmmar.
- Semi-Structured
Det är en kombination av både strukturerad och ostrukturerad data. De har en korrekt struktur men saknar ännu den definition som krävs.
Hur görs arbetet lättare?
Innan detta inkom, 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. Det 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
Det används i en mängd olika domäner som tillverkning, hälsovård, energi, försäkring, sport etc. Några av de bästa företagen är listade nedan:
- IBM
- Microsoft
- Amazon
- HP-företag
- Teradata
Komponenter
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 med ett samarbete med andra komponenter också.
- Hadoop
- HDFS
- Sqoop
- Karta Minska
- Apache Spark / Storm
- Google Big Query
- Amazon Kinesis
Användningsfall
- 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
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 dess verktyg. 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?
Det 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
Data blir aldrig gammaldags och med den senaste tekniken ökar de exponentiellt. Det finns ett enormt krav för yrkesverksamma inom Big Data. Det utvecklas med en enorm potential för tillväxt. Dataanalytiker blir beslutsfattarna för företagen med korrekt användning av dessa tekniker.
Behov av Big Data
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 detta kan vi 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
Organisationer som använder sina 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 effektivt använda både individen och organisationen kan man vinna 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 för vad som är Big Data Analytics. Här diskuterade vi arbetet, krävda färdigheter, omfattning, karriärstillväxt, fördelar och toppföretag som implementerar denna teknik. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Introduktion till Cloud Computing
- Introduktion till IOT
- Vad är maskininlärning?
- Vad är Shell Scripting?
- För Loop in Shell Scripting | Hur man arbetar?