Шта су велики подаци?
То је термин који се односи на огромну количину података у распону од Терабајта до Екабајта и више. Подаци су дозвољени да буду било које врсте, као што су Структурирани, Неструктурирани или чак Полструктурирани. Складишта података користе се за чување података и полако Организације користе облачну технологију да би премјестили своје податке како би уштедјели огромна улагања која су претплаћена у скупи хардвер.
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 великих података, 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
1. Волуме
Руковање и обрада велике количине података је чест проблем. За обављање задатака користи друге технологије као што су Хадооп, Апацхе Спарк и ХДФС.
2. брзина
Организације прикупљају податке великом брзином како би обрадиле тренутне резултате. Може се носити с тим да пружи беспрекорну обраду и резултате. Берзе и временски извештаји су неки од примера у реалном времену.
3. Разноликост
- Структурно
Скуп података са унапред подешеним форматом, изведен из релационе базе података. На пример, платни лист запосленог са унапред дефинисаном шемом ствари.
- Неструктуриран
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.
- Полструктурирано
То је комбинација и структурираних и неструктурираних података. Имају одговарајућу структуру, али им недостаје потребна дефиниција.
Како је посао лакши?
Пре него што је ово настало, рађена је линеарна и линијска анализа на расположивим подацима. Касније је увођењем рачунарског живота било лако уз Екцел прорачунске табеле. Корисници су требали табелирати различите записе и извршити потребну студију како би добили значајни извјештај. Био је то измењивач 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.
Врхунске компаније
Запослен је у широком распону домена као што су Производња, Здравство, Енергија, Осигурање, Спорт, итд. Неке од најбољих компанија наведене су у наставку:
- ИБМ
- Мицрософт
- Амазон
- ХП предузеће
- Терадата
Компоненте
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 случај
- 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 великим подацима
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 његових алата. 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 користе велики подаци?
Користи се за побољшање апликација и услуга ради пружања бољих резултата. Могу се добити разна економична решења. Уз окружење које се брзо мења, од кључне је важности разумети захтеве купаца.
Обим
Подаци никада не постају старомодни, а са врхунским технологијама повећавају се експоненцијално. Постоји велики захтев за професионалцима из области великих података. Развија се са огромним потенцијалом за раст. Анализатори података постају доносиоци одлука компанија са правилном употребом тих технологија.
Неед фор Биг Дата
Данас подаци долазе у различитим облицима. Многа аналитичка решења у прошлости нису била могућа због трошкова имплементације и недостатка стручњака. Са овим смо способни да изводимо 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 група
Организације које користе његове компоненте да би постигле 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 и појединца и Организације може 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 шта је Биг Дата Аналитицс. Овдје смо разговарали о радним, потребним вјештинама, опсегу, каријерном расту, предностима и врхунским компанијама које имплементирају ову технологију. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- Увод у Цлоуд Цомпутинг
- Увод у ИОТ
- Шта је машинско учење?
- Шта је Схелл Сцриптинг?
- За петљу у схелл скрипту | Како радити?