Introduzione a Big Data Analytics
Big Data è un termine che si riferisce a un'enorme quantità di dati che vanno da Terabyte a Exabyte e altro ancora. Il processo di analisi dei set di dati sulle informazioni che includono per trarre inferenze, spesso con il supporto di tecnologie e strumenti specializzati, viene definito Big Data Analytics. È ampiamente utilizzato nelle industrie e in altre organizzazioni per trarre migliori conclusioni commerciali.
Definizione
La cosa più importante qui è cosa fanno le organizzazioni con questi dati disponibili? Con tecnologie in rapida crescita, è un incubo per le aziende trarre informazioni significative dai dati generati su base giornaliera. Con l'introduzione del concetto di analisi dei Big Data, un'organizzazione raccoglie dati da varie fonti esterne come dispositivi mobili, feed di social media, strumenti di misurazione, rapporti di previsione, dispositivi IoT, server di database relazionali e diverse altre fonti. Questi dati possono essere formattati, manipolati e analizzati in un modo migliore per fornire soluzioni ai problemi aziendali, acquisire conoscenze sull'andamento del cliente, analisi sentimentali sulle persone, aumentare i ricavi e un aumento delle prestazioni operative.
Comprensione delle V dei Big Data
Diamo un'occhiata alle famose V di Big Data.
1. VOLUME
La gestione e l'elaborazione di una grande quantità di dati è un problema comune. I big data si avvalgono di altre tecnologie come Hadoop, Apache Spark e HDFS per eseguire le attività a proprio agio.
2. VELOCITÀ
Le organizzazioni raccolgono dati ad alta velocità per elaborare risultati immediati. I Big Data possono far fronte a questo per fornire elaborazione e risultati senza soluzione di continuità. Borse e bollettini meteorologici sono alcuni esempi in tempo reale.
3. VARIETÀ
- Dati strutturati
L'insieme di dati con un formato predefinito, derivato da un database relazionale. Ad esempio, foglio di stipendio di un dipendente con uno schema predefinito di cose.
- Dati non strutturati
Questi sono dati casuali senza formato o allineamento adeguati. Richiedono più tempo di elaborazione. Gli esempi includono ricerche su Google, sondaggi sui social media, flussi video.
- Dati semi-strutturati
È una combinazione di dati strutturati e non strutturati. Hanno una struttura adeguata ma mancano della definizione richiesta.
Come si semplifica il lavoro?
Prima che le analisi dei Big Data iniziassero, è stata fatta un'analisi lineare e riga per riga sui dati disponibili. Successivamente con l'introduzione della vita del computer è stato semplificato con i fogli di calcolo Excel. Gli utenti dovevano tabulare i diversi record ed eseguire lo studio richiesto per ricavare un rapporto significativo. L'analisi dei Big Data ha cambiato il gioco in molti modi diversi. È possibile elaborare e analizzare vasti set di dati fino a terabyte. Vengono applicati query e algoritmi complessi. I report vengono generati con un risultato migliore con quasi zero guasti. Tutto ciò in pochi minuti o ore a seconda della dimensione dei dati forniti.
Principali aziende che utilizzano Big Data Analytics
L'analisi dei big data è impiegata in una vasta gamma di settori come produzione, sanità, energia, assicurazioni, sport, ecc. Alcune delle principali aziende che utilizzano l'analisi dei big data sono elencate di seguito:
- IBM
- Microsoft
- Amazon
- HP enterprise
- Teradata
Componenti di Big Data Analytics
Esistono vari strumenti di terze parti elencati di seguito, disponibili per eseguire l'analisi sui dati disponibili dalle fonti. Sono in grado di funzionare come Standalone e con la collaborazione di altri componenti.
- Hadoop
- HDFS
- Sqoop
- Riduci mappa
- Apache Spark / Storm
- Google Big Query
- Amazon Kinesis
Usa casi di Big Data Analytics
- La direzione può prendere decisioni migliori.
- Riconoscere le tendenze dei bisogni dei clienti e rimanere pertinenti.
- Risultati a basso rischio.
- Convalida della decisione.
- Il pubblico target è identificato.
Lavorare con Big Data Analytics
Con l'aiuto di strumenti di terze parti come Hadoop, Spark possiamo caricare grandi set di dati su memoria esterna. I dati vengono elaborati in base alle query scritte umanamente. Il team di business intelligence utilizza questi report per comprendere il modello predittivo e correggere gli errori precedenti. I dati possono essere visualizzati per prendere decisioni utili.
vantaggi
- Gli obiettivi aziendali possono essere compresi completamente.
- Impara il significato dietro i numeri.
- Analizzare le cause alla radice degli errori precedenti.
- Approfondimenti sui risultati futuri utilizzando un linguaggio di facile comprensione.
- Contribuisci a prendere decisioni perfette.
Pre-requisiti
Non ci sono prerequisiti per l'utilizzo dell'analisi dei Big Data. Sarebbe utile una conoscenza di base dei linguaggi di programmazione come Java o Python. Comprendere come funzionano i database e le query primarie sono sufficienti. Esistono altre lingue di alto livello come Spark, Pig, facili da imparare e da usare. L'utente dovrebbe essere tecnicamente sano nel modo di usarli per ottenere l'output desiderato.
Perché viene utilizzato Big Data Analytics?
L'analisi dei Big Data viene utilizzata per migliorare le applicazioni e i servizi per fornire risultati migliori. Varie soluzioni convenienti possono essere derivate. Con l'ambiente in rapida evoluzione, è essenziale comprendere le esigenze dei clienti.
Ambito di analisi dei Big Data
L'analisi dei dati non viene mai antiquata e con le tecnologie all'avanguardia aumenta in modo esponenziale. Vi è un enorme requisito per i professionisti nel campo dell'analisi dei Big Data. Si sta evolvendo con un enorme potenziale di crescita. Gli analisti di dati diventano i responsabili delle decisioni delle aziende con un uso corretto delle tecnologie dei Big Data.
Necessità di Big Data Analytics
Oggi i dati sono disponibili in diverse forme. Molte delle soluzioni analitiche non erano possibili in passato a causa dei costi di implementazione e della mancanza di professionisti. Con Big Data, le analisi sono in grado di eseguire algoritmi complessi sui dati macchina in un intervallo di tempo. Questi hanno molti casi d'uso in tempo reale come il rilevamento di frodi, il targeting del pubblico su una piattaforma globale, la pubblicità web, ecc.
Destinatari per Big Data Analytics
Organizzazioni che utilizzano l'analisi dei big data e i suoi componenti per ottenere quanto segue:
- Prevedere le tendenze e i modelli comportamentali futuri dei clienti.
- Analizzare, comprendere e presentare i dati in modi utili.
- Per tenere il passo con i concorrenti e rimanere rilevanti nel mercato.
- Prendi decisioni potenti.
Conclusione
Con la crescente domanda e concorrenza, è essenziale che un professionista rimanga aggiornato. Utilizzando in modo efficiente l'analisi dei Big Data, sia l'individuo che l'organizzazione possono ottenere in diversi modi. Gli analisti ottengono una migliore comprensione del settore, trasmettendo lo stesso ai lavoratori. Una decisione può essere presa sulla base di rapporti piuttosto che basarsi su ipotesi e intuizioni.
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Questa è stata una guida per Big Data Analytics. Qui discutiamo la definizione di Big Data Analytics, i componenti e le migliori aziende che utilizzano Big Data Analytics. Puoi anche leggere il seguente articolo per saperne di più -
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- Cosa sono i Big Data e Hadoop