Увод у питања и одговоре у вези са великим подацима
Све врсте података које генеришу на Интернету називају се Биг Дата, преко стотина ГБ података се преко Интернета генеришу само мрежним активностима. Активности на мрежи, попут веб активности, блогова, текстуалних, видео / аудио датотека, слика, е-поште, активности на друштвеним мрежама. За велике податке потребни су специјализовани системи и софтверски алати за обраду свих неструктурираних података. Подаци који могу бити генерисани овим активностима називају се Велики подаци. Биг Дата је потпуно широк и дистрибуира се путем интернета, па су за обраду великих података потребни дистрибуирани системи и алати како би се из њих извукли подаци.
Испод су нека од важних питања у вези са интервјуима Биг Дата-а за 2019. годину:
Ако тражите посао који је повезан са Биг Дата-ом, морате се припремити за питања о Биг Дата интервјуу за 2019. годину. Иако је сваки Биг Дата интервју различит и обим посла је такође различит, можемо вам помоћи око најбољих питања и одговора за Биг Дата интервју који ће вам помоћи да скочите и постигнете успех у свом Биг Дата интервјуу.
Ова питања су подељена у два дела:
Део 1 - Велика питања у вези са интервјуима података (основна)
Овај први део покрива основна Биг Интервју питања и одговоре
1. Какво је значење великих података и како се разликују?
Одговор:
Велики подаци су израз који представља све врсте података генерисаних на Интернету. На Интернету преко стотина ГБ података настаје само путем мрежних активности. Овде онлајн активност подразумева веб активност, блогове, текст, видео / аудио датотеке, слике, е-пошту, активност на друштвеним мрежама и тако даље. Велики подаци могу се назвати подацима створеним из свих ових активности. Подаци генерирани на мрежи су углавном у неструктурираном облику. Велики подаци ће такође укључивати податке о трансакцијама у бази података, системске датотеке дневника, заједно са подацима генерисаним из паметних уређаја као што су сензори, ИоТ, РФИД ознаке и тако даље, поред мрежних активности.
За велике податке потребни су специјализовани системи и софтверски алати за обраду свих неструктурираних података. Заправо, према неким проценама индустрије, скоро 85% података генерисаних на Интернету је неструктурирано. Обично релацијске базе података имају структурирани формат и база података је централизована. Стога се РДБМС обрада може брзо извршити употребом језика упита као што је СКЛ. С друге стране, велики подаци су веома велики и дистрибуирају се путем интернета и зато ће за обраду великих података бити потребни дистрибуирани системи и алати за извлачење информација из њих. За велике податке потребни су специјални алати као што су Хадооп, Хиве или други, заједно са хардвером и мрежама високих перформанси да би их обрадили.
2. Које су карактеристике великих података?
Одговор:
Велики подаци имају три главне карактеристике: Јачина, Разноликост и Брзина.
Карактеристика волумена односи се на величину података. Процјене показују да се дневно креира преко 3 милиона ГБ података. Обрада ове количине података није могућа у уобичајеном личном рачунару или у мрежи клијент-сервер у канцеларијском окружењу са ограниченом пропусном ширином и капацитетима за складиштење података. Међутим, облачни сервиси нуде решења за управљање великим количинама података и ефикасно их обрађују користећи дистрибуиране рачунарске архитектуре.
Карактеристика сорте односи се на формат великих података - структурираних или неструктурираних. Традиционални РДБМС се уклапа у структурирани формат. Пример неструктурираног формата података је, формат видео датотеке, датотеке са сликама, формат текста у обичном тексту, из веб документа или стандардних МС Ворд докумената, сви имају јединствене формате и тако даље. Такође треба напоменути да РДБМС нема капацитет за руковање неструктурираним форматима података. Надаље, сви ови неструктурирани подаци морају се групирати и објединити што ствара потребу за специјализованим алатима и системима. Поред тога, подаци се додају сваког дана или сваког минута и подаци непрестано расту. Стога су велики подаци синоним за разноликост.
Карактеристика брзине односи се на брзину којом се подаци стварају и на ефикасност која је потребна за обраду свих података. На пример, Фацебооку месечно приступа преко 1, 6 милијарди корисника. Исто тако, постоје и друге веб локације друштвених мрежа, ИоуТубе, Гоогле услуге итд. Такви токови података морају се у стварном времену обрађивати помоћу упита и морају се складиштити без губитка података. Стога је карактеристика брзине важна у обради великих података.
Поред тога, остале карактеристике укључују истинитост и вредност. Веродостојност ће одредити поузданост и поузданост података, а вредност је вредност коју организације добијају од велике обраде података.
Идемо на следећа питања о великим подацима о интервјуу
3. Зашто су велики подаци важни за организације?
Одговор:
Ово је основно Биг Дата питање у интервјуу. Велики подаци су важни јер обрадом великих података организације могу добити увидне информације које се односе на:
• Смањење трошкова
• Побољшања производа или услуга
• Да разумеју понашање купаца и тржишта
• Ефикасно доношење одлука
• Да постанете конкурентнији
4. Наведите неке алате или системе који се користе у обради великих података?
Одговор:
Велика обрада података и анализа могу се обавити коришћењем,
• Хадооп
• кошница
• Свиња
• Махоут
• Флуме
Део 2 - Питања о интервјуима са великим подацима (напредно)
Погледајмо сада напредна питања за интервју са великим подацима.
5. Како велике организације за подршку подацима?
Одговор:
Велики подаци могу потенцијално подржати организације на више начина. Информације извучене из великих података могу се користити у,
• Боља координација са купцима и заинтересованим странама и решавање проблема
• Побољшати извештавање и анализу за побољшање производа или услуга
• Прилагодите производе и услуге одабраним тржиштима
• Обезбедите бољу размену информација
• Подршка у одлукама менаџмента
• Идентификујте нове могућности, идеје о производима и нова тржишта
• Прикупите податке из више извора и архивирајте их за будућу употребу
• Одржавајте базе података, системе
• Одредите метрике перформанси
• Схватите међузависности између пословних функција
• Оцените организациони учинак
6. Објасните како се велики подаци могу користити за повећање пословне вредности?
Одговор:
Иако схвата потребу за анализом великих података, таква анализа ће помоћи предузећима да препознају своју позицију на тржиштима и помоћи предузећима да се разликују од својих конкурената. На пример, из резултата анализе великих података, организације могу да разумеју потребу за прилагођеним производима или могу да разумеју потенцијална тржишта ка повећању прихода и вредности. Анализа великих података укључиваће груписање података из различитих извора да би се разумели трендови и информације везане за пословање. Када се анализа великих података врши планирано прикупљањем података из правих извора, организације могу лако остварити пословну вредност и приходе за скоро 5% до 20%. Неки примери таквих организација су Амазон, Линкедин, ВалМарт и многи други.
Идемо на следећа питања о великим подацима о интервјуу
7. Шта је имплементација решења за велике податке?
Одговор:
Решења за велике податке прво се примењују у малом обиму, заснована на концепту који је погодан за посао. На основу резултата, који је прототип решење, пословно решење се даље шири. Ово су најпопуларнија питања у вези са интервјуима Биг Дата-а постављена у интервјуу са Биг Дата-ом. Неке од најбољих пракси које следе у индустрији укључују,
• Да имају јасне циљеве пројекта и да сарађују кад год је то потребно
• Прикупљање података из правих извора
• Осигурајте да резултати не буду погрешни јер то може довести до погрешних закључака
• Будите спремни на иновације узимајући у обзир хибридне приступе у обради укључивањем података структурираног и неструктурираног типа, укључују и унутрашње и екстерне изворе података
• Разумети утицај великих података на постојеће токове информација у организацији
8. Који су кораци укључени у решења великих података?
Одговор:
Решења за велике податке прате три стандардна корака у њеној примени. Су:
Унос података: Овај корак ће дефинирати приступ за вађење и консолидацију података из више извора. На пример, извори података могу бити феедови друштвених мрежа, ЦРМ, РДБМС итд. Подаци извађени из различитих извора смештају се у Хадооп дистрибуирани датотечни систем (ХДФС).
Складиштење података: Ово је други корак, извучени подаци се чувају. Ово складиште може бити у ХДФС или ХБасе (НоСКЛ база података).
Обрада података: Ово је последњи корак. Похрањени подаци морају се обрадити. Обрада се врши помоћу алата као што су Спарк, Свиња, МапРедуце и други.
Препоручени чланак
Ово је свеобухватан водич за питања и одговоре у вези са великим подацима како би кандидат могао лако да разбије ова питања у вези са великим подацима. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- МБА Интервју Питања која морате знати !!!
- Неколико важних савета за ексклузивни интервју о послу (корисно)
- Питања за интервју са кредитним аналитичаром
- 10 одличних МБА питања за интервју
- Важни савети за опстанак интервјуа на плочи (корисно)
- Ево неколико ексклузивних трикова са интервјуом за посао (најновији)