Uvod v Big Data Analytics

Big Data je izraz, ki se nanaša na ogromno količino podatkov, ki sega od Terabajtov do celo Exabajtov in več. Proces analize naborov podatkov o informacijah, ki jih vključujejo, da bi sklepali, pogosto s podporo specializiranih tehnologij in orodij imenujemo Big Data Analytics. Široko se uporablja v poslovnih panogah in drugih organizacijah za boljše poslovne sklepe.

Opredelitev

Tu je najpomembnejše, kaj organizacije počnejo s temi razpoložljivimi podatki? S hitro rastočimi tehnologijami je za podjetja nočna mora pridobiti smiselne vpoglede iz vsakodnevnih podatkov. Z uvedbo koncepta analitike Big Data organizacija zbira podatke iz različnih zunanjih virov, kot so mobilne naprave, viri družbenih medijev, merilni instrumenti, napovedna poročila, naprave IoT, relacijski strežniki baz podatkov in številni drugi viri. Te podatke je mogoče na boljši način oblikovati, manipulirati in analizirati ter tako zagotoviti rešitve za poslovne težave, pridobiti znanje o trendih strank, sentimentalne analize ljudi, povečati prihodke in povečati operativno uspešnost.

Razumevanje V-jevih velikih podatkov

Poglejmo si priljubljene V-jeve knjige Big Data.

1. GLASNOST

Ravnanje in obdelava velike količine podatkov je pogosta težava. Za velike naloge se za lažje izvajanje nalog uporabljajo druge tehnologije, kot so Hadoop, Apache Spark in HDFS.

2. VELOČNOST

Organizacije zbirajo podatke z veliko hitrostjo za obdelavo takojšnjih rezultatov. Big Data se lahko spopade s tem, da zagotovi brezhibno obdelavo in rezultate. Borze in vremenska poročila so nekateri primeri v realnem času.

3. RAZLIČNOST

  • Strukturirani podatki

Nabor podatkov s prednastavljeno obliko, ki izhaja iz relacijske baze podatkov. Na primer plačni list zaposlenega z vnaprej določeno shemo stvari.

  • Nestrukturirani podatki

To so naključni podatki brez ustrezne oblike ali poravnave. Zahtevajo več časa obdelave. Primeri vključujejo iskanje z Googlom, ankete v družabnih medijih, video tokove.

  • Polstrukturirani podatki

Gre za kombinacijo strukturiranih in nestrukturiranih podatkov. Imajo ustrezno strukturo, vendar nimajo zahtevane opredelitve.

Kako je delo lažje?

Preden je prišlo do analitike Big Data, smo na razpoložljivih podatkih izvedli linearno in linijsko analizo. Kasneje so z uvedbo preglednic Excel olajšali življenje računalnika. Uporabniki so morali sestaviti tabele različnih zapisov in opraviti potrebno študijo, da so dobili smiselno poročilo. Big Data analytics je bila menjava iger na več različnih načinov. Obsežni nabori podatkov do terabajta se lahko obdelujejo in analizirajo. Uporabljajo se zapletena poizvedba in algoritmi. Poročila so ustvarjena z boljšim rezultatom s skoraj nič neuspehi. Vse to v nekaj minutah do urah, odvisno od velikosti hranjenih podatkov.

Najboljša podjetja, ki uporabljajo Big Data Analytics

Analiza velikih podatkov se uporablja na najrazličnejših področjih, kot so Proizvodnja, Zdravstvo, Energetika, Zavarovanje, Šport itd. Nekatera od najboljših podjetij, ki uporabljajo Big Data analytics, so navedena spodaj:

  • IBM
  • Microsoft
  • Amazonka
  • HP podjetje
  • Teradata

Sestavni deli analitike velikih podatkov

Spodaj so na voljo različna orodja drugih proizvajalcev za izvajanje analize podatkov, ki so na voljo iz virov. Sposobni so delovati kot samostojne in tudi pri sodelovanju drugih komponent.

  • Hadoop
  • HDFS
  • SQOOP
  • Znižaj zemljevida
  • Apache iskrica / nevihta
  • Googlova velika poizvedba
  • Amazonska kineza

Uporabite primere velike podatkovne analitike

  • Uprava lahko sprejema boljše odločitve.
  • Prepoznati trende potreb strank in ostati na tekočem.
  • Rezultati z nizkim tveganjem.
  • Validacija odločbe.
  • Identificirana je ciljna publika.

Delo z Big Data Analytics

S pomočjo drugih orodij, kot je Hadoop, Spark, lahko na zunanje pomnilnike naložimo velike nabore podatkov. Podatki se obdelujejo na podlagi človeško napisanih poizvedb. Skupina poslovne inteligence uporablja ta poročila za razumevanje napovednega vzorca in odpravljanje prejšnjih napak. Podatke je mogoče vizualizirati za sprejemanje koristnih odločitev.

Prednosti

  • Poslovne cilje je mogoče popolnoma razumeti.
  • Naučite se pomena številk.
  • Analizirajte glavne vzroke prejšnjih napak.
  • Vpogled v prihodnje rezultate z enostavno razumljivim jezikom.
  • Prispevajte k sprejetju popolnih odločitev.

Predpogoji

Za uporabo analitike Big Data ni predpogojev. V pomoč bi bilo osnovno znanje programskih jezikov, kot sta Java ali Python. Razumevanje delovanja podatkovnih baz in primarnih poizvedb zadostujeta. Obstajajo tudi drugi jeziki na visoki ravni, kot so Spark, Pig, ki jih je enostavno naučiti in uporabljati. Uporabnik bi moral biti tehnično dober, da bi jih lahko uporabljal, da bi dosegel želeni izid.

Zakaj se uporablja Big Data Analytics?

Analiza velikih podatkov se uporablja za izboljšanje aplikacij in storitev za zagotavljanje boljših rezultatov. Izvedemo lahko različne stroškovno učinkovite rešitve. S hitro spreminjajočim se okoljem je nujno razumeti zahteve strank.

Obseg analitike velikih podatkov

Analiza podatkov se nikoli ne postara v staromodno stanje, z najsodobnejšimi tehnologijami pa narašča eksponentno. Za strokovnjake na področju Big Data Analytics obstaja velika zahteva. Razvija se z ogromnim potencialom za rast. Analizatorji podatkov postanejo odločevalci podjetij, ki pravilno uporabljajo Big Data tehnologije.

Potreba po veliki podatkovni analitiki

Dandanes podatki prihajajo v različnih oblikah. Številne analitične rešitve v preteklosti niso bile mogoče zaradi stroškov izvedbe in pomanjkanja strokovnjakov. Z analitiko Big Data so sposobni v časovnem intervalu izvajati zapletene algoritme na strojnih podatkih. To je veliko primerov uporabe v realnem času, kot so odkrivanje goljufij, ciljanje občinstva na globalni platformi, spletno oglaševanje itd.

Ciljna publika za analitiko velikih podatkov

Organizacije, ki uporabljajo analitiko velikih podatkov in njene komponente, da dosežejo naslednje:

  • Napovedujte prihodnje trende in vzorce vedenja strank.
  • Analizirajte, razumejte in predstavite podatke na uporabne načine.
  • Da bi bili v koraku s konkurenti in ostali pomembni na trgu.
  • Sprejemajte močne odločitve.

Zaključek

Z naraščajočim povpraševanjem in konkurenco je ključnega pomena, da strokovnjak ostane na tekočem. Z učinkovito uporabo analitike Big Data lahko posameznik in organizacija pridobijo na več načinov. Analitiki bolje razumejo panogo, enako pa prenašajo na delavce. Odločitev je mogoče sprejeti na podlagi poročil, ne pa na ugibanja in intuicije.

Priporočeni članki

To je vodnik za Big Data Analytics. Tukaj razpravljamo o definiciji Big Data Analytics, komponent in najboljših podjetij, ki uporabljajo Big Data Analytics. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednji članek -

  1. Plača velikih podatkov v storitvi Google Analytics
  2. Kaj je tehnologija velikih podatkov?
  3. Primeri analize velikih podatkov
  4. Kaj je Big data in Hadoop

Kategorija:

Veliki podatki