Uvod u veliku analizu podataka
Big Data je pojam koji se odnosi na ogromnu količinu podataka, u rasponu od Terabajta do Exabajta i više. Postupak analize skupova podataka o informacijama koje uključuju da bi se izvukle zaključke, često se uz podršku specijaliziranih tehnologija i alata nazivaju Big Data Analytics. Široko se koristi u poslovnoj industriji i drugim organizacijama za donošenje boljih poslovnih zaključaka.
definicija
Ovdje je najvažnije što sve rade organizacije s tim dostupnim podacima? S brzorastućim tehnologijama, noćna je mora za tvrtke izvući smislene uvide iz podataka koji se svakodnevno stvaraju. Uvođenjem koncepta Big Data analytics organizacija prikuplja podatke iz različitih vanjskih izvora, poput mobilnih uređaja, feedova društvenih medija, mjernih instrumenata, prognoze izvještaja, IoT uređaja, poslužitelja relacijskih baza podataka i nekoliko drugih izvora. Ti se podaci mogu oblikovati, manipulirati i analizirati na bolji način kako bi se pružila rješenja za poslovne probleme, steklo znanje o trendu kupaca, sentimentalna analiza ljudi, povećanje prihoda i povećanje operativnih performansi.
Razumijevanje V-ovih velikih podataka
Pogledajmo popularne V-ove Big Data.
1. VOLUME
Rukovanje i obrada velike količine podataka čest je problem. Veliki podaci koriste druge tehnologije kao što su Hadoop, Apache Spark i HDFS za jednostavno izvršavanje zadataka.
2. VELOKITOST
Organizacije prikupljaju podatke velikom brzinom kako bi obradili trenutne rezultate. Veliki podaci mogu se nositi s tim da osiguraju besprijekornu obradu i rezultate. Burze i vremenski izvještaji neki su od primjera u stvarnom vremenu.
3. VARIJETIJA
- Strukturirani podaci
Skup podataka s unaprijed postavljenim formatom, izveden iz relacijske baze podataka. Na primjer, plaće zaposlenika s unaprijed definiranom shemom stvari.
- Nestrukturirani podaci
To su slučajni podaci bez odgovarajućeg formata ili poravnanja. Potrebno im je više vremena za obradu. Primjeri uključuju pretraživanja Googlea, ankete na društvenim mrežama, video streamove.
- Polstrukturirani podaci
To je kombinacija i strukturiranih i nestrukturiranih podataka. Imaju pravilnu strukturu, ali im nedostaje potrebna definicija.
Kako je rad lakši?
Prije nego što je započela analiza Big Data-a, rađena je linearna i linearna analiza raspoloživih podataka. Kasnije je uvođenjem računalnog života bilo lako uz Excel proračunske tablice. Korisnici su trebali tabelirati različite zapise i obaviti potrebnu studiju kako bi dobili značajno izvješće. Analitika velikih podataka bila je izmjenjivač igara na mnogo različitih načina. Opsežni setovi podataka do terabajta mogu se obrađivati i analizirati. Primjenjuju se složeni upiti i algoritmi. Izvješća se generiraju s boljim rezultatom s gotovo nula neuspjeha. Sve to u nekoliko minuta do sati, ovisno o veličini hranjenih podataka.
Vodeće tvrtke koje koriste veliku analizu podataka
Analitika velikih podataka koristi se u širokom rasponu domena kao što su Proizvodnja, Zdravstvo, Energija, Osiguranje, Sport, itd. Neke od najboljih tvrtki koje koriste Big Data analizu navedene su u nastavku:
- IBM
- Microsoft
- Amazon
- HP-ovo poduzeće
- Teradata
Dijelovi velike analize podataka
Postoje dolje navedeni različiti alati za treću stranu koji su dostupni za provođenje analize na podacima koji su dostupni iz izvora. Sposobne su nastupiti kao samostalne i uz suradnju ostalih komponenti.
- Hadoop
- HDF-ovi
- SQOOP
- Smanjivanje karte
- Apache iskra / oluja
- Google Veliki upit
- Amazonska kineza
Upotrijebite slučajeve analitike s velikim podacima
- Uprava može donositi bolje odluke.
- Prepoznati trendove potreba kupaca i ostati aktivan.
- Ishodi s niskim rizikom.
- Validacija odluke.
- Identificirana je ciljna publika.
Rad s analitikom velikih podataka
Uz pomoć alata treće strane kao što su Hadoop, Spark možemo učitati velike skupove podataka u vanjsku pohranu. Podaci se obrađuju na temelju humano napisanih upita. Tim poslovne inteligencije koristi se tim izvješćima kako bi razumio prediktivni obrazac i ispravio prethodne pogreške. Podaci se mogu vizualizirati za donošenje korisnih odluka.
prednosti
- Poslovne ciljeve moguće je u potpunosti razumjeti.
- Naučite značenje iza brojeva.
- Analizirajte uzroke prethodnih kvarova.
- Uvid u buduće ishode pomoću jezika koji je lako razumljiv.
- Doprinosite donošenju savršenih odluka.
Preduvjeti
Ne postoje preduvjeti za korištenje analitike Big Data. Bilo bi korisno osnovno znanje programskih jezika kao što su Java ili Python. Razumijevanje rada baza podataka i primarni upiti su dovoljni. Postoje i drugi jezici na visokoj razini, poput iskre, svinje koje se lako mogu naučiti i koristiti. Korisnik bi trebao biti tehnički ispravan na način da ih koristi kako bi dobio željeni izlaz.
Zašto se koristi Big Data Analytics?
Analitika velikih podataka koristi se za poboljšanje aplikacija i usluga za postizanje boljih rezultata. Mogu se dobiti razna ekonomična rješenja. S okruženjem koje se brzo mijenja, važno je razumjeti zahtjeve kupaca.
Opseg analitike velikih podataka
Analitika podataka nikad ne postaje staromodna, a s najsavremenijim tehnologijama raste, eksponencijalno. Za profesionalce u području Big Data Analytics postoji veliki zahtjev. Razvija se s ogromnim potencijalom za rast. Analizatori podataka postaju donositelji odluka u tvrtkama koje pravilno koriste Big Data tehnologije.
Potreba za velikom analizom podataka
Danas podaci dolaze u različitim oblicima. Mnoga analitička rješenja u prošlosti nisu bila moguća zbog troškova implementacije i nedostatka stručnjaka. S velikim podacima analitika je sposobna izvoditi složene algoritme na računalnim podacima u vremenskom intervalu. Ima mnogo slučajeva upotrebe u stvarnom vremenu, kao što su otkrivanje prijevara, ciljanje publike na globalnoj platformi, web oglašavanje itd.
Ciljna publika za analizu velikih podataka
Organizacije koje se bave analitikom velikih podataka i njezinim komponentama da bi postigle sljedeće:
- Predvidite buduće trendove i obrasce ponašanja kupaca.
- Analizirati, razumjeti i predstaviti podatke na korisne načine.
- Da biste bili u toku s konkurentima i ostanite relevantni na tržištu.
- Donosite snažne odluke.
Zaključak
Uz rastuću potražnju i konkurenciju, profesionalno je važno da bude u tijeku. Učinkovitom primjenom analitike Big Data i pojedinac i organizacija mogu dobiti na nekoliko načina. Analitičari bolje razumiju industriju, prenoseći to radnicima. Odluka se može donijeti na temelju izvještaja, a ne oslanjajući se na nagađanja i intuicije.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za Big Data Analytics. Ovdje smo raspravljali o definiciji Big Data Analitike, komponentama i najboljim tvrtkama koje koriste Big Data Analytics. Možete pogledati i sljedeći članak da biste saznali više -
- Plata za velike podatke analitike
- Što je tehnologija velikih podataka?
- Primjeri velike analize podataka
- Što su Veliki podaci i Hadoop
