Što su veliki podaci?
To je pojam koji se odnosi na ogromnu količinu podataka u rasponu od Terabajta do Exabajta i više. Podaci su dopušteni da budu bilo koje vrste, poput strukturiranih, nestrukturiranih ili čak polustrukturiranih. Skladišta podataka koriste se za pohranu podataka i organizacije polako koriste oblačnu tehnologiju da bi migrirali svoje podatke kako bi uštedjeli ogromna ulaganja koja su pretplaćena u skupi hardver.
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 velikih podataka, 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
1. Svezak
Rukovanje i obrada velike količine podataka čest je problem. Za izvršavanje zadataka koristi druge tehnologije kao što su Hadoop, Apache Spark i HDFS.
2. brzina
Organizacije prikupljaju podatke velikom brzinom kako bi obradili trenutne rezultate. To se može nositi s tim da osigura besprijekornu obradu i rezultate. Burze i vremenski izvještaji neki su od primjera u stvarnom vremenu.
3. Raznolikost
- Strukturirani
Skup podataka s unaprijed postavljenim formatom, izveden iz relacijske baze podataka. Na primjer, plaće zaposlenika s unaprijed definiranom shemom stvari.
- Nestrukturiran
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.
- Polustrukturiranog
To je kombinacija i strukturiranih i nestrukturiranih podataka. Imaju pravilnu strukturu, ali im nedostaje potrebna definicija.
Kako je posao lakši?
Prije nego što je to nastalo, rađena je linearna i linearna analiza na raspoloživim podacima. 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. Bio je to 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.
Vrhunske tvrtke
Zaposlen je u širokom rasponu područja kao što su Proizvodnja, Zdravstvo, Energija, Osiguranje, Sport, itd. Neke od najboljih tvrtki navedene su u nastavku:
- IBM
- Microsoft
- Amazon
- HP-ovo poduzeće
- Teradata
komponente
Postoje dolje navedeni različiti alati za treću stranu koji su dostupni za provođenje analize na podacima koji su dostupni iz izvora. Oni su sposobni nastupiti kao samostalni iu suradnji s drugim komponentama.
- Hadoop
- HDF-ovi
- Sqoop
- Smanjivanje karte
- Apache iskra / oluja
- Google Veliki upit
- Amazonska kineza
Upotrijebite slučaj
- Uprava može donositi bolje odluke.
- Prepoznati trendove potreba kupaca i ostati aktivan.
- Ishodi s niskim rizikom.
- Validacija odluke
- Identificirana je ciljna publika.
Rad s velikim podacima
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 njegovih alata. 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 koriste veliki podaci?
Koristi se za poboljšanje aplikacija i usluga radi postizanja boljih rezultata. Mogu se dobiti razna ekonomična rješenja. S okruženjem koje se brzo mijenja, važno je razumjeti zahtjeve kupaca.
djelokrug
Podaci nikada ne postaju staromodni, a s vrhunskim tehnologijama povećavaju se eksponencijalno. Postoji veliki zahtjev za profesionalcima u području velikih podataka. Razvija se s ogromnim potencijalom za rast. Analitičari podataka postaju donositelji odluka u tvrtkama koje pravilno koriste ove tehnologije.
Trebate za velikim podacima
Danas podaci dolaze u različitim oblicima. Mnoga analitička rješenja u prošlosti nisu bila moguća zbog troškova implementacije i nedostatka stručnjaka. S ovim smo sposobni 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.
Ciljana publika
Organizacije koje koriste njegove komponente 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. Učinkovitim korištenjem i pojedinca i Organizacije može se postići 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 ono što je Big Data Analytics. Ovdje smo razgovarali o radnim, potrebnim vještinama, opsegu, karijernom rastu, prednostima i vrhunskim tvrtkama koje implementiraju ovu tehnologiju. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -
- Uvod u Cloud Computing
- Uvod u IOT
- Što je strojno učenje?
- Što je Shell Scripting?
- Za petlju u skriptu s ljuskom | Kako raditi?