Bevezetés a Big Data Analytics szolgáltatásba
A Big Data egy olyan kifejezés, amely hatalmas mennyiségű adatot jelent, kezdve a terabyte-ig egészen az Exabyte-ig. A következtetések levonására szolgáló információkkal kapcsolatos adatkészletek elemzésének folyamatát, gyakran speciális technológiák és eszközök segítségével, Big Data Analytics néven hívják fel. Az üzleti életben és más szervezetekben széles körben használják, hogy jobb üzleti következtetéseket vonjanak le.
Meghatározás
A legfontosabb itt az, mit csinálnak a szervezetek ezekkel a rendelkezésre álló adatokkal? A gyorsan növekvő technológiákkal rémálom a vállalkozások számára, hogy értelmes betekintést nyerjenek a napi szinten generált adatokból. A Big Data elemzési koncepció bevezetésével egy szervezet adatokat gyűjt különféle külső forrásokból, például mobil eszközökről, közösségi média hírcsatornákról, mérőműszerekről, előrejelzési jelentésekről, tárgyak internete eszközökről, relációs adatbázis szerverekről és számos más forrásból. Ezek az adatok formázhatók, manipulálhatók és elemezhetők jobban az üzleti problémák megoldására, az ügyfelek trendjének megismerésére, az emberek szentimentális elemzésére, a bevétel növelésére és az operatív teljesítmény növelésére.
A nagy adatok V-k megértése
Nézzük meg a Big Data népszerű V-jeit.
1. VOLUME
Gyakori probléma a nagy mennyiségű adat kezelése és feldolgozása. A nagy adatok más technológiákat, például a Hadoopot, az Apache Sparkot és a HDFS-t használnak a könnyű feladatok elvégzéséhez.
2. VELOCITY
A szervezetek nagy sebességgel gyűjtik az adatokat az azonnali eredmények feldolgozása érdekében. A Big Data megbirkózik ezzel, hogy zökkenőmentes feldolgozást és eredményeket biztosítson. A tőzsdék és az időjárási jelentések a valós idejű példák.
3. VARIETY
- Strukturált adatok
Az előre beállított formátumú adatkészlet, amely relációs adatbázisból származik. Például egy alkalmazott fizetési adatlapja egy előre meghatározott dolgokkal.
- Nem strukturált adatok
Ezek véletlenszerű adatok, megfelelő formátum vagy igazítás nélkül. Több feldolgozási időt igényelnek. Példa erre a Google-keresések, a közösségi média közvélemény-kutatása, a video stream-ek.
- Félig strukturált adatok
Ez a strukturált és a strukturálatlan adatok kombinációja. Megfelelő felépítésűek, de hiányzik a szükséges meghatározás.
Hogyan könnyebb a munka?
Mielőtt a Big Data elemzés létrejött volna, lineáris és soronkénti elemzést végeztünk a rendelkezésre álló adatokról. Később, a számítógépes élet bevezetésével, az Excel táblázatokkal megkönnyítették. A felhasználóknak össze kellett foglalniuk a különféle rekordokat és elvégezniük a szükséges jelentést, hogy értelmes jelentést nyújtsanak. A Big Data elemzés sokféleképpen változtatta meg a játékot. A kiterjedt, terabyte-ig terjedő adatkészletek feldolgozhatók és elemezhetők. Komplex lekérdezéseket és algoritmusokat alkalmaznak. A jelentések jobb eredménnyel készülnek, szinte nulla hiba esetén. Mindezt percek-órák alatt, az adagolt adattól függően.
A legnépszerűbb vállalatok, amelyek nagy adatelemzést használnak
A nagy adatok elemzését számos olyan területen alkalmazzák, mint például a gyártás, az egészségügy, az energia, a biztosítás, a sport, stb. Az alábbiakban felsoroljuk azokat a legnépszerűbb vállalatokat, amelyek a Big Data elemzést használják:
- IBM
- Microsoft
- amazon
- HP vállalkozás
- Teradata
A Big Data Analytics alkotóelemei
Az alábbiakban felsorolt különféle harmadik féltől származó eszközök állnak rendelkezésre a forrásokból rendelkezésre álló adatok elemzéséhez. Képesek önállóan és más komponensek együttműködésével is fellépni.
- Hadoop
- HDFS
- Apache Sqoop
- Térkép csökkentése
- Apache Spark / Vihar
- Google Big Query
- Amazon Kinesis
Használja a Big Data Analytics eseteit
- A vezetés jobb döntéseket hozhat.
- Az ügyfelek igényeinek trendjeinek felismerése és releváns maradása.
- Alacsony kockázatú eredmények.
- Döntés érvényesítése.
- A célközönséget azonosítják.
A Big Data Analytics használata
Harmadik féltől származó eszközök, például a Hadoop, a Spark segítségével nagy adatkészleteket tölthetünk be a külső tárolóhelyre. Az adatokat az emberileg írt lekérdezések alapján dolgozzuk fel. Az üzleti intelligencia csapata ezeket a jelentéseket használja a prediktív mintázat megértéséhez és a korábbi hibák kijavításához. Az adatok megjeleníthetők hasznos döntések meghozatalához.
Előnyök
- Az üzleti célok teljesen érthetők.
- Ismerje meg a számok mögötti jelentést.
- Elemezze a korábbi hibák kiváltó okait.
- Betekintés a jövőbeli eredményekbe könnyen érthető nyelven.
- Hozzájárulás a tökéletes döntések meghozatalához.
Előfeltételek
A Big Data elemzés használatához nincs előfeltétel. Hasznos lenne a programozási nyelvek, például a Java vagy a Python alapvető ismerete. Az adatbázisok működésének megértése és az elsődleges lekérdezések elegendőek. Vannak más olyan magas szintű nyelvek is, mint a Spark, a Pig, amelyeket könnyű megtanulni és használni. A felhasználónak technikailag megfelelőnek kell lennie ezek használatával a kívánt eredmény elérése érdekében.
Miért használják a Big Data Analytics szolgáltatást?
A Big Data elemzést az alkalmazások és szolgáltatások fejlesztésére használják a jobb eredmények elérése érdekében. Különböző költséghatékony megoldások származhatnak. A gyorsan változó környezetben elengedhetetlen az ügyfelek igényeinek megértése.
A Big Data Analytics hatóköre
Az adatelemzés soha nem válhat régimódivá, és a legmodernebb technológiákkal exponenciálisan növekszik. A Big Data Analytics területén óriási követelmény van a szakemberek számára. A hatalmas növekedési potenciállal fejlődik. Az adatanalitikusok a Big Data technológiák megfelelő használatával rendelkező vállalatok döntéshozóivá válnak.
A Big Data Analytics szükségessége
Manapság az adatok különböző formában jelennek meg. Sok elemző megoldás a múltban nem volt lehetséges a megvalósítás költségei és a szakemberek hiánya miatt. A Big Data segítségével az elemzők képesek komplex algoritmusokat végrehajtani a gépadatokon egy időintervallumon belül. Ezekben sok valós idejű felhasználási eset van, például csalások észlelése, globális platformon történő megcélzás, internetes hirdetések stb.
Célközönség a Big Data Analytics számára
Azok a szervezetek, amelyek nagy adatelemzést és annak alkotóelemeit használják az alábbiak elérése érdekében:
- Jósolja meg az ügyfelek jövőbeni trendeit és viselkedési mintáit.
- Elemezze, megértse és bemutatja az adatokat hasznos módon.
- Annak érdekében, hogy lépést tartsunk a versenytársakkal, és releváns maradjunk a piacon.
- Hatékony döntéseket hozhat.
Következtetés
A növekvő kereslet és a verseny szempontjából elengedhetetlen, hogy a szakember folyamatosan frissüljön. A Big Data elemzés hatékony felhasználásával egyaránt profitálhat az egyén és a szervezet. Az elemzők jobb megértést kapnak az iparágról, és ezt továbbadják a munkavállalóknak. A döntések jelentések alapján hozhatók meg, nem pedig a találgatásokra és az intuíciókra támaszkodva.
Ajánlott cikkek
Ez a Big Data Analytics útmutatója volt. Itt megvitatjuk a Big Data Analytics, az összetevők és a nagyvállalatok meghatározását a Big Data Analytics segítségével. A következő cikkben további információkat is megnézhet -
- Big Data Analytics fizetés
- Mi a Big Data Technology?
- Big Data Analytics példák
- Mi a nagy adat és Hadoop?