Wat is big data?

Het is een term die verwijst naar een enorme hoeveelheid gegevens, variërend van Terabytes tot zelfs Exabyte en meer. Gegevens mogen van elk type zijn, zoals gestructureerd, niet-gestructureerd of zelfs semi-gestructureerd. Data warehouses worden gebruikt om de data op te slaan en langzaam gebruiken de organisaties de cloudtechnologie om hun data te migreren om enorme investeringen vooraf te besparen voor dure hardware.

Definitie

Het belangrijkste hier is wat de organisaties doen met deze beschikbare gegevens? Met snelgroeiende technologieën is het een nachtmerrie voor bedrijven om zinvolle inzichten te ontlenen aan gegevens die dagelijks worden gegenereerd. Met de introductie van big data-concept verzamelt een organisatie gegevens van verschillende externe bronnen zoals mobiele apparaten, feeds van sociale media, meetinstrumenten, voorspellingsrapporten, IoT-apparaten, relationele databaseservers en verschillende andere bronnen. Deze gegevens kunnen op een betere manier worden geformatteerd, gemanipuleerd en geanalyseerd om oplossingen te bieden voor bedrijfsproblemen, kennis te vergaren over de klantentrend, sentimentele analyse van mensen, omzet te verhogen en de operationele prestaties te verbeteren.

Inzicht in de V's van Big Data

1. Volume

Het verwerken en verwerken van een grote hoeveelheid gegevens is een veel voorkomend probleem. Het maakt gebruik van andere technologieën zoals Hadoop, Apache Spark en HDFS om de taken op uw gemak uit te voeren.

2. snelheid

Organisaties verzamelen gegevens met hoge snelheid om onmiddellijke resultaten te verwerken. Het kan dit aan om naadloze verwerking en resultaten te bieden. Beurzen en weerrapporten zijn enkele van de realtime voorbeelden.

3. Verscheidenheid

  • gestructureerde

De gegevensset met een vooraf ingesteld formaat, afgeleid van een relationele database. Bijvoorbeeld het salarisoverzicht van een werknemer met een vooraf gedefinieerd schema van dingen.

  • Ongestructureerd

Dit zijn willekeurige gegevens zonder de juiste indeling of uitlijning. Ze vereisen meer verwerkingstijd. Voorbeelden hiervan zijn Google-zoekopdrachten, enquêtes op sociale media, videostreams.

  • Semi-gestructureerde

Het is een combinatie van zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens. Ze hebben een goede structuur maar missen de vereiste definitie.

Hoe wordt werk eenvoudiger gemaakt?

Voordat dit tot stand kwam, werd een lineaire en een lijn-voor-lijn analyse uitgevoerd op de beschikbare gegevens. Later werd de introductie van het computerleven gemakkelijk gemaakt met Excel-spreadsheets. De gebruikers moesten de verschillende records tabuleren en de vereiste studie uitvoeren om een ​​zinvol rapport te verkrijgen. Het was op veel verschillende manieren een spelwisselaar. Uitgebreide gegevenssets tot terabyte kunnen worden verwerkt en geanalyseerd. Complexe zoekopdrachten en algoritmen worden toegepast. Rapporten worden gegenereerd met een beter resultaat met bijna nul storingen. Al deze in enkele minuten tot uren, afhankelijk van de grootte van de ingevoerde gegevens.

Topbedrijven

Het is werkzaam in een breed scala van domeinen zoals productie, gezondheidszorg, energie, verzekeringen, sport, enz. Enkele van de topbedrijven worden hieronder vermeld:

  • IBM
  • Microsoft
  • Amazone
  • HP onderneming
  • Teradata

Components

Er zijn verschillende tools van derden, zoals hieronder vermeld, beschikbaar om de analyse uit te voeren op de gegevens die beschikbaar zijn bij bronnen. Ze zijn in staat om op zichzelf te staan ​​en ook met een samenwerking van andere componenten.

  • Hadoop
  • HDFS
  • Sqoop
  • Kaart verkleinen
  • Apache Vonk / Storm
  • Google Big Query
  • Amazon Kinesis

Gebruik case

  • Management kan betere beslissingen nemen.
  • De trends van klantbehoeften herkennen en relevant blijven.
  • Laag risico resultaten.
  • Beslissingsvalidatie
  • Doelgroep wordt geïdentificeerd.

Werken met big data

Met behulp van tools van derden, zoals Hadoop, Spark, kunnen we grote gegevenssets op externe opslag laden. De gegevens worden verwerkt op basis van door mensen geschreven vragen. Het business intelligence-team maakt gebruik van deze rapporten om het voorspellingspatroon te begrijpen en eerdere fouten te corrigeren. De gegevens kunnen worden gevisualiseerd om nuttige beslissingen te nemen.

voordelen

  • Bedrijfsdoelstellingen kunnen volledig worden begrepen.
  • Leer de betekenis achter getallen.
  • Analyseer de grondoorzaken van eerdere fouten.
  • Inzichten over toekomstige resultaten met behulp van eenvoudig te begrijpen taal
  • Draag bij aan het nemen van perfecte beslissingen.

Pre-Benodigdheden

Er zijn geen vereisten voor het gebruik van de tools. Basiskennis van programmeertalen zoals Java of Python zou nuttig zijn. Inzicht in hoe databases werken en primaire zoekopdrachten zijn voldoende. Er zijn andere talen op hoog niveau zoals Spark, Pig die gemakkelijk te leren en te gebruiken zijn. De gebruiker moet technisch correct zijn in het gebruik hiervan om de gewenste uitvoer te krijgen.

Waarom wordt big data gebruikt?

Het wordt gebruikt om de applicaties en services te verbeteren om betere resultaten te bieden. Verschillende kostenefficiënte oplossingen kunnen worden afgeleid. Met de snel veranderende omgeving is het essentieel om de eisen van de klant te begrijpen.

strekking

Gegevens worden nooit ouderwets en met de nieuwste technologieën neemt deze exponentieel toe. Er is een enorme vereiste voor professionals op het gebied van Big Data. Het evolueert met een enorm groeipotentieel. Data-analisten worden de besluitvormers van de bedrijven die deze technologieën op de juiste manier gebruiken.

Noodzaak van big data

Tegenwoordig zijn gegevens in verschillende vormen. Veel van de analytische oplossingen waren in het verleden niet mogelijk vanwege de implementatiekosten en het gebrek aan professionals. Hiermee zijn we in staat om complexe algoritmen op machinegegevens binnen een tijdsinterval uit te voeren. Deze hebben veel realtime use cases zoals fraudedetectie, doelgroep op een wereldwijd platform, webadvertenties, etc.

Doelgroep

Organisaties die van de componenten gebruik maken om het volgende te bereiken:

  • Voorspellen van toekomstige trends en gedragspatronen van klanten
  • Analyseer, begrijp en presenteer gegevens op nuttige manieren
  • Om concurrenten bij te houden en relevant te blijven in de markt
  • Neem krachtige beslissingen

Conclusie

Met de groeiende vraag en concurrentie is het essentieel dat een professional op de hoogte blijft. Door zowel het individu als de organisatie efficiënt te gebruiken, kunt u op verschillende manieren profiteren. De analisten krijgen een beter begrip van de industrie en geven dit ook aan de werknemers door. Een beslissing kan worden genomen op basis van rapporten in plaats van te vertrouwen op gissingen en intuïties.

Aanbevolen artikelen

Dit is een leidraad geweest voor wat Big Data Analytics is. Hier hebben we de werkende, vereiste vaardigheden, reikwijdte, carrièregroei, voordelen en topbedrijven besproken die deze technologie implementeren. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -

  1. Inleiding tot cloud computing
  2. Introductie tot IOT
  3. Wat is machinaal leren?
  4. Wat is Shell Scripting?
  5. Voor Loop in Shell Scripting | Hoe te werken?

Categorie: