Kaj so veliki podatki?
Gre za izraz, ki se nanaša na ogromno količino podatkov, ki sega od Terabajtov do celo Exabajtov in še več. Podatki so lahko poljubni, na primer strukturirani, nestrukturirani ali celo polstrukturirani. Skladišča podatkov se uporabljajo za shranjevanje podatkov in organizacije počasi uporabljajo tehnologijo v oblaku za selitev svojih podatkov, s čimer prihranijo ogromne naložbe, namenjene dragi strojni opremi.
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 velikih podatkov organizacija zbira podatke iz različnih zunanjih virov, kot so mobilne naprave, viri družbenih medijev, merilni inštrumenti, napovedna poročila, IoT naprave, 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
1. zvezek
Ravnanje in obdelava velike količine podatkov je pogosta težava. Za lažje izvajanje nalog uporablja druge tehnologije, kot so Hadoop, Apache Spark in HDFS.
2. Hitrost
Organizacije zbirajo podatke z veliko hitrostjo za obdelavo takojšnjih rezultatov. S tem se lahko spopade in zagotovi brezhibno obdelavo in rezultate. Borze in vremenska poročila so nekateri primeri v realnem času.
3. Raznolikost
- Strukturiran
Nabor podatkov s prednastavljeno obliko, ki izhaja iz relacijske baze podatkov. Na primer plačni list zaposlenega z vnaprej določeno shemo stvari.
- Nestrukturiran
To so naključni podatki brez ustrezne oblike ali poravnave. Zahtevajo več časa obdelave. Primeri vključujejo iskanje z Googlom, ankete v družabnih medijih, video tokove.
- Polstrukturiran
Gre za kombinacijo strukturiranih in nestrukturiranih podatkov. Imajo ustrezno strukturo, vendar nimajo zahtevane opredelitve.
Kako je delo lažje?
Preden je prišlo do tega, je bila na razpoložljivih podatkih narejena linearna in enakomerna analiza. Kasneje so z uvedbo preglednic Excel olajšali življenje računalnika. Uporabniki so morali sestaviti različno zapisovanje in opraviti potrebno študijo, da so dobili smiselno poročilo. To je bilo spreminjanje 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.
Vrhunska podjetja
Zaposlena je na najrazličnejših področjih, kot so Proizvodnja, Zdravstvo, Energija, Zavarovanje, Šport itd. Nekatera izmed najboljših podjetij so navedena spodaj:
- IBM
- Microsoft
- Amazonka
- HP podjetje
- Teradata
Komponente
Spodaj so na voljo različna orodja drugih proizvajalcev za izvajanje analize podatkov, ki so na voljo iz virov. Sposobni so delovati kot samostojne in s sodelovanjem drugih komponent.
- Hadoop
- HDFS
- Sqoop
- Znižaj zemljevida
- Apache iskrica / nevihta
- Googlova velika poizvedba
- Amazonska kineza
Uporabite Case
- 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 velikimi podatki
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 njegovih orodij 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 uporabljajo veliki podatki?
Uporablja se 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
Podatki niso nikoli staromodni, z vrhunskimi tehnologijami pa naraščajo eksponentno. Za strokovnjake na področju velikih podatkov obstaja velika zahteva. Razvija se z ogromnim potencialom za rast. Analizatorji podatkov postanejo odločevalci podjetij s pravilno uporabo teh tehnologij.
Potreba po velikih podatkih
Dandanes podatki prihajajo v različnih oblikah. Številne analitične rešitve v preteklosti niso bile mogoče zaradi stroškov izvedbe in pomanjkanja strokovnjakov. S tem smo sposobni izvajati zapletene algoritme na strojnih podatkih v časovnem intervalu. To je veliko primerov uporabe v realnem času, kot so odkrivanje goljufij, ciljanje občinstva na globalni platformi, spletno oglaševanje itd.
Ciljna publika
Organizacije, ki uporabljajo njegove sestavne dele za dosego naslednjega:
- Napovedujte prihodnje trende in vzorce vedenja strank
- Analizirajte, razumejte in predstavite podatke na koristne 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 tako posameznika kot tudi organizacije lahko pridobite 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 o tem, kaj je Big Data Analytics. Tu smo razpravljali o delovnih, zahtevanih znanjih, obsegu, karierni rasti, prednostih in vrhunskih podjetjih, ki to tehnologijo izvajajo. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -
- Uvod v računalništvo v oblaku
- Uvod v IOT
- Kaj je strojno učenje?
- Kaj je Shell Scripting?
- Za zanko v Shell Scripting | Kako delati?