Увод у велику анализу података

Биг Дата је појам који се односи на огромну количину података у распону од Терабајта до Екабајта и више. Процес анализе скупова података о информацијама које укључују да би се извукли закључци, често уз подршку специјализованих технологија и алата називају се Биг Дата Аналитицс. Широко се користи у пословној индустрији и другим организацијама за доношење бољих пословних закључака.

Дефиниција

Овде је најважније шта раде организације са тим доступним подацима? Са брзорастућим технологијама, компанија је ноћна мора за добијање смислених увида из података који се свакодневно стварају. Увођењем концепта Биг Дата аналитицс, организација прикупља податке из различитих екстерних извора, као што су мобилни уређаји, феедови друштвених медија, мерни инструменти, прогнозни извештаји, ИоТ уређаји, релациони сервери базе података и неколико других извора. Ови подаци се могу форматирати, манипулисати и анализирати на бољи начин како би се добила решења за пословне проблеме, стекло знање о тренду купаца, сентиментална анализа људи, повећао приход и повећао оперативни учинак.

Разумевање В-ових великих података

Погледајмо популарне В-ове велике податке.

1. ВОЛУМЕ

Руковање и обрада велике количине података је чест проблем. Велики подаци користе друге технологије као што су Хадооп, Апацхе Спарк и ХДФС за лагано извршавање задатака.

2. ВЕЛОЧНОСТ

Организације прикупљају податке великом брзином како би обрадиле тренутне резултате. Велики подаци могу се носити с тим да пруже беспрекорну обраду и резултате. Берзе и временски извештаји су неки од примера у реалном времену.

3. ВАРИЈЕТИЈА

  • Структурирани подаци

Скуп података са унапред подешеним форматом, изведен из релационе базе података. На пример, платни лист запосленог са унапред дефинисаном шемом ствари.

  • Неструктурирани подаци

То су случајни подаци без одговарајућег формата или поравнања. Потребно им је више времена за обраду. Примери укључују Гоогле претраге, анкете на друштвеним мрежама, видео стримове.

  • Полструктурирани подаци

То је комбинација и структурираних и неструктурираних података. Имају одговарајућу структуру, али им недостаје потребна дефиниција.

Како је рад лакши?

Пре него што је започела анализа великих података, рађена је линеарна и линеарна анализа расположивих података. Касније је увођењем рачунарског живота било лако уз Екцел прорачунске табеле. Корисницима је било потребно да табелирају различите записе и изврше потребну студију како би добили значајни извештај. Аналитика великих података била је измена игара на много различитих начина. Опсежни сетови података до терабајта могу се обрадити и анализирати. Примењују се сложени упити и алгоритми. Извештаји се генеришу са бољим исходом са скоро нулту неуспјехом. Све то у неколико минута до сати, у зависности од величине података.

Најбоље компаније које користе велику аналитику података

Аналитика великих података користи се у широком распону домена као што су Производња, Здравство, Енергија, Осигурање, Спорт, итд. Неке од најбољих компанија које користе Биг Дата аналитику су наведене у наставку:

  • ИБМ
  • Мицрософт
  • Амазон
  • ХП предузеће
  • Терадата

Компоненте Биг Дата Аналитике

Постоје различити алати за треће стране како су наведени у наставку за анализу података који су доступни из извора. Они су способни да раде као самостални и уз сарадњу других компоненти.

  • Хадооп
  • ХДФС
  • СКООП
  • Карта смањити
  • Апацхе Спарк / Сторм
  • Гоогле Велики упит
  • Амазон Кинесис

Користите случајеве велике аналитике података

  • Менаџмент може да доноси боље одлуке.
  • Да препознате трендове потреба купаца и останете релевантни.
  • Исходи са ниским ризиком.
  • Валидација одлуке
  • Идентификована је циљна публика.

Рад са Биг Дата Аналитицс-ом

Уз помоћ алата треће стране као што је Хадооп, Спарк можемо убацити велике скупове података у спољну меморију. Подаци се обрађују на основу људских написаних упита. Тим за пословну интелигенцију користи ове извјештаје да би разумио предиктивни образац и исправио претходне грешке. Подаци се могу визуализовати за доношење корисних одлука.

Предности

  • Пословни циљеви се могу у потпуности разумети.
  • Научите значење иза бројева.
  • Анализирајте узроке претходних кварова.
  • Увид у будуће исходе помоћу језика који је лако разумљив.
  • Доприносите доношењу савршених одлука.

Предуслови

Не постоје предуслови за коришћење Биг Дата аналитике. Било би корисно основно знање програмских језика као што су Јава или Питхон. Разумевање рада база података и примарни упити су довољни. Постоје и други језици високог нивоа, попут искре, свиње, који се лако уче и користе. Корисник треба да буде технички исправан на начин да их користи како би добио жељени излаз.

Зашто се користи Биг Дата Аналитицс?

Аналитика великих података користи се за побољшање апликација и услуга за постизање бољих резултата. Могу се добити разна економична решења. Уз окружење које се брзо мења, од кључне је важности разумети захтеве купаца.

Обим аналитике великих података

Аналитика података никада не постаје старомодна, а са најсавременијим технологијама расте, експоненцијално. Постоји велики захтев за професионалцима из области Биг Дата Аналитике. Развија се са огромним потенцијалом за раст. Анализатори података постају доносиоци одлука компанија са правилним коришћењем Биг Дата технологија.

Потреба за великом аналитиком података

Данас се подаци добијају у различитим облицима. Многа аналитичка решења у прошлости нису била могућа због трошкова имплементације и недостатка стручњака. Помоћу Биг Дата аналитике су у стању да изводе сложене алгоритме на машинским подацима у временском интервалу. Има много случајева употребе у стварном времену, као што су откривање преваре, циљање публике на глобалној платформи, веб оглашавање, итд.

Циљна публика за велику анализу података

Организације које користе аналитику великих података и њене компоненте да би постигли следеће:

  • Предвидите будуће трендове и обрасце понашања купаца.
  • Анализирати, разумети и представити податке на корисне начине.
  • Да бисте били у току са конкурентима и остали релевантни на тржишту.
  • Доносите моћне одлуке.

Закључак

Уз растућу потражњу и конкуренцију, од професионалне је важности да буде у току. Ефикасним коришћењем Биг Дата аналитике и појединац и организација могу се стећи на више начина. Аналитичари боље разумију индустрију, преносећи то радницима. Одлука се може доносити на основу извештаја, а не ослањања се на нагађања и интуиције.

Препоручени чланци

Ово је водич за Биг Дата Аналитику. Овде смо разговарали о дефиницији Биг Дата Аналитике, компонентама и врхунским компанијама које користе Биг Дата Аналитицс. Такође можете погледати следећи чланак да бисте сазнали више -

  1. Плата за велике податке аналитике
  2. Шта је технологија великих података?
  3. Примери великих података аналитике
  4. Шта је Биг дата и Хадооп

Категорија:

Велики података