Sissejuhatus suurandmete analüüsi
Suurandmed on termin, mis viitab tohutule hulgale andmetele, ulatudes terabaitidest kuni isegi Exabyte ja muuni. Protsess, mille käigus analüüsitakse andmestikku sisalduva teabe kohta järelduste tegemiseks, viidatakse sageli spetsiaalsete tehnoloogiate ja tööriistade toel Big Data Analyticsile. Seda kasutatakse laialdaselt äritööstuses ja teistes organisatsioonides, et teha paremaid järeldusi äritegevuse kohta.
Definitsioon
Kõige olulisem on siin see, mida organisatsioonid nende saadaolevate andmetega teevad? Kiiresti arenevate tehnoloogiate abil on ettevõtetel õudusunenägu iga päev genereeritud andmete põhjal tähendusrikast teavet saada. Big Data analüütilise kontseptsiooni juurutamisega kogub organisatsioon andmeid erinevatest välistest allikatest, näiteks mobiilseadmetest, sotsiaalmeedia kanalitest, mõõtevahenditest, prognoosiaruannetest, Interneti-seadmetest, relatsiooniliste andmebaasiserveritest ja mitmetest muudest allikatest. Neid andmeid saab paremini vormindada, manipuleerida ja analüüsida, et pakkuda äriprobleemidele lahendusi, saada teadmisi kliendisuundumuste kohta, inimeste sentimentaalset analüüsi, suurendada tulusid ja suurendada operatiivset tulemuslikkust.
Suurandmete V-de mõistmine
Vaatame populaarseid Big Data V-sid.
1. MAHU
Suure hulga andmete käsitlemine ja töötlemine on tavaline probleem. Suurandmed kasutavad kergete ülesannete täitmiseks muid tehnoloogiaid, näiteks Hadoop, Apache Spark ja HDFS.
2. VELOCITY
Organisatsioonid koguvad kiirete andmete abil koheseid tulemusi. Suurandmed saavad sellega hakkama, pakkudes sujuvat töötlemist ja tulemusi. Börsid ja ilmateated on mõned reaalajas näited.
3. Sordi
- Struktureeritud andmed
Eelseatud vormingus andmekogum, mis on tuletatud relatsiooniandmebaasist. Näiteks töötaja palgaleht koos etteantud asjade skeemiga.
- Struktureerimata andmed
Need on juhuslikud andmed ilma korraliku vormingu või joondamiseta. Need nõuavad rohkem töötlemisaega. Näited hõlmavad Google'i otsinguid, sotsiaalmeedia küsitlusi, videovooge.
- Poolstruktureeritud andmed
See on nii struktureeritud kui ka struktureerimata andmete kombinatsioon. Neil on õige struktuur, kuid puuduvad nõutavad määratlused.
Kuidas on töö lihtsamaks tehtud?
Enne suurandmete analüüsi loomist tehti olemasolevate andmete kohta lineaarne ja rida-realt analüüs. Hiljem, koos arvutielu tutvustamisega, tehti Exceli arvutustabelite abil lihtsaks. Kasutajad pidid erinevad kirjed tabelisse seadma ja mõistliku aruande saamiseks vajalikke uuringuid tegema. Big Data analüütika oli mänguvahetaja mitmel erineval viisil. Töödelda ja analüüsida saab ulatuslikke andmehulki kuni terabaidini. Rakendatakse keerulisi päringuid ja algoritme. Aruanded luuakse parema tulemusega ja peaaegu nulli ebaõnnestub. Kõik need sõltuvalt edastatavate andmete mahust mõne tunni või tunni jooksul.
Parimad ettevõtted, kes kasutavad suurandmete analüüsi
Suurandmete analüütikat kasutatakse väga erinevates valdkondades, nagu tootmine, tervishoid, energeetika, kindlustus, sport jne. Allpool on loetletud mõned suurandmete analüütilisi ettevõtteid:
- IBM
- Microsoft
- Amazon
- HP ettevõte
- Teradata
Suurandmete analüüsi komponendid
Allikatest saadaolevate andmete analüüsi tegemiseks on saadaval mitmesugused allpool loetletud kolmandate osapoolte tööriistad. Nad on võimelised esinema iseseisvana ja ka teiste komponentide koostöös.
- Hadoop
- HDFS
- SQOOP
- Kaart Vähenda
- Apache säde / torm
- Google'i suur päring
- Amazonase kinesis
Kasutage suurandmete analüüsi juhtumeid
- Juhtkond saab vastu võtta paremaid otsuseid.
- Et tunda ära klientide vajaduste suundumusi ja jääda asjakohaseks.
- Madala riskiga tulemused.
- Otsuse kinnitamine.
- Sihtrühm on kindlaks tehtud.
Töö Big Data Analyticsiga
Kolmandate osapoolte tööriistade (nt Hadoop, Spark) abil saame laadida suuri andmekogumeid välisele salvestusruumile. Andmeid töödeldakse inimlikult kirjutatud päringute põhjal. Äriteabe meeskond kasutab neid aruandeid ennustamismustri mõistmiseks ja varasemate vigade parandamiseks. Andmeid saab visualiseerida kasulike otsuste tegemiseks.
Eelised
- Ettevõtte eesmärke saab täielikult mõista.
- Õppige numbrite taga olevat tähendust.
- Analüüsige varasemate tõrgete algpõhjuseid.
- Sissevaade tuleviku tulemuste kohta, kasutades hõlpsasti arusaadavat keelt.
- Panusta täiuslike otsuste tegemisse.
Eeltingimused
Big Data analüütika kasutamiseks pole eeltingimusi. Abiks oleks algteadmised programmeerimiskeeltest, näiteks Java või Python. Andmebaaside toimimisest aru saamine ja esmased päringud on piisavad. On ka teisi kõrgetasemelisi keeli, näiteks Spark, Pig, mida on lihtne õppida ja kasutada. Kasutaja peaks soovitud tulemuse saamiseks olema nende kasutamisel tehniliselt mõistlik.
Miks kasutatakse suurandmete analüüsi?
Big Data analüütikat kasutatakse rakenduste ja teenuste täiustamiseks paremate tulemuste pakkumiseks. Võib tuletada erinevaid kulutõhusaid lahendusi. Kiiresti muutuvas keskkonnas on oluline mõista klientide nõudmisi.
Suurandmete analüüsi ulatus
Andmeanalüütika ei muutu kunagi vanamoodsaks ja koos tipptehnoloogiaga kasvab see hüppeliselt. Suurandmete analüüsi valdkonnas on professionaalidele tohutu nõue. See areneb tohutu kasvupotentsiaaliga. Andmeanalüütikutest saavad Big Data tehnoloogia nõuetekohase kasutamisega ettevõtete otsustajad.
Vajadus suurandmete analüüsi järele
Tänapäeval on andmeid erinevates vormides. Paljud analüütilised lahendused ei olnud varem rakendamiskulude ja spetsialistide puudumise tõttu võimalikud. Big Data abil suudavad analüütikud ajaintervalli jooksul teostada keerulisi algoritme masina andmete osas. Neil on palju reaalajas kasutamise juhtumeid, näiteks pettuste avastamine, ülemaailmsel platvormil sihtrühma sihtrühm, veebireklaamid jne.
Suurandmete analüüsi sihtrühm
Organisatsioonid, mis kasutavad suurandmete analüütikat ja selle komponente järgmise saavutamiseks:
- Ennustage klientide tulevikutrende ja käitumisharjumusi.
- Andmete analüüsimine, mõistmine ja esitamine kasulikul viisil.
- Konkurentidega sammu pidamiseks ja turul asjakohaseks jäämiseks.
- Tehke võimsaid otsuseid.
Järeldus
Kasvava nõudluse ja konkurentsi tingimustes on professionaalil oluline olla pidevalt kursis. Big Data analüütika tõhusal kasutamisel võivad nii üksikisik kui ka organisatsioon saada mitmel viisil kasu. Analüütikud saavad tööstusest paremini aru, edastades seda ka töötajatele. Otsuste tegemisel võib tugineda aruannetele, mitte aga oletustele ja intuitsioonidele tuginedes.
Soovitatavad artiklid
See on olnud Big Data Analyticsi juhend. Siin käsitleme suurandmete analüüsi, komponentide ja suurettevõtete määratlust, kasutades suurandmete analüüsi. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmist artiklit -
- Big Data Analytics palk
- Mis on suurandmete tehnoloogia?
- Suurte andmete analüüsi näited
- Mis on suurandmed ja Hadoop