Cosa sono i Big Data?
È un termine che si riferisce a un'enorme quantità di dati che vanno da Terabyte a Exabyte e altro ancora. I dati possono essere di qualsiasi tipo, come strutturato, non strutturato o anche semi-strutturato. I data warehouse vengono utilizzati per archiviare i dati e lentamente le organizzazioni utilizzano la tecnologia cloud per migrare i dati per risparmiare enormi investimenti effettuati anticipatamente per hardware costoso.
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 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
1. Volume
La gestione e l'elaborazione di una grande quantità di dati è un problema comune. Si avvale 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. Può 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
- strutturato
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.
- 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.
- Semistrutturate
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 ciò avvenisse, 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. È stato un punto di svolta 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.
Le migliori aziende
È impiegato in una vasta gamma di settori come quello manifatturiero, sanitario, energetico, assicurativo, sportivo, ecc. Alcune delle migliori aziende sono elencate di seguito:
- IBM
- Microsoft
- Amazon
- HP enterprise
- Teradata
componenti
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 una collaborazione anche di altri componenti.
- Hadoop
- HDFS
- Sqoop
- Riduci mappa
- Apache Spark / Storm
- Google Big Query
- Amazon Kinesis
Caso d'uso
- 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 i Big Data
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 dei suoi strumenti. 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 vengono utilizzati i Big Data?
Viene utilizzato 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.
Scopo
I dati non vengono mai antiquati e con le tecnologie all'avanguardia aumenta in modo esponenziale. Vi è un enorme requisito per i professionisti nel campo dei Big Data. Si sta evolvendo con un enorme potenziale di crescita. Gli analisti di dati diventano i responsabili delle decisioni delle aziende con il corretto utilizzo di queste tecnologie.
Necessità di big data
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 questo, siamo 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
Organizzazioni che utilizzano i suoi componenti per ottenere quanto segue:
- Prevedere le tendenze e i modelli di comportamento 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 sia l'individuo che l'Organizzazione possono guadagnare 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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