Mis on suurandmed?
See on termin, mis viitab tohutule hulgale andmetele, ulatudes terabaitidest kuni isegi Exabyte ja muuni. Andmed võivad olla mis tahes tüüpi, näiteks struktureeritud, struktureerimata või isegi poolstruktureeritud. Andmete hoidmiseks kasutatakse andmeladu ja aeglaselt kasutavad organisatsioonid pilvetehnoloogiat oma andmete migreerimiseks, et säästa tohutuid investeeringuid, mis on ette valmistatud kalli riistvara jaoks.
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. Suurandmete 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
1. Maht
Suure hulga andmete käsitlemine ja töötlemine on tavaline probleem. Kergete ülesannete täitmiseks kasutab see muid tehnoloogiaid, näiteks Hadoop, Apache Spark ja HDFS.
2. Kiirus
Organisatsioonid koguvad kiirete andmete abil koheseid tulemusi. Sujuva töötlemise ja tulemuste saamiseks saab sellega hakkama. Börsid ja ilmateated on mõned reaalajas näited.
3. Mitmekesisus
- Struktureeritud
Eelseatud vormingus andmekogum, mis on tuletatud relatsiooniandmebaasist. Näiteks töötaja palgaleht koos etteantud asjade skeemiga.
- Struktureerimata
Need on juhuslikud andmed ilma korraliku vormingu või joondamiseta. Need nõuavad rohkem töötlemisaega. Näited hõlmavad Google'i otsinguid, sotsiaalmeedia küsitlusi, videovooge.
- Poolstruktureeritud
See on nii struktureeritud kui ka struktureerimata andmete kombinatsioon. Neil on õige struktuur, kuid puuduvad nõutavad määratlused.
Kuidas on töö lihtsamaks tehtud?
Enne selle tekkimist viidi olemasolevate andmete suhtes läbi lineaarne ja rida-realt analüüs. Hiljem, koos arvutielu tutvustamisega, tehti Exceli arvutustabelite abil lihtsaks. Kasutajad pidid erineva kirje tabelisse seadma ja tegema sisuka aruande saamiseks vajaliku uuringu. See oli mänguvahetaja mitmel erineval moel. 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
Seda kasutatakse väga erinevates valdkondades, nagu tootmine, tervishoid, energeetika, kindlustus, sport jne. Allpool on loetletud mõned populaarsemad ettevõtted:
- IBM
- Microsoft
- Amazon
- HP ettevõte
- Teradata
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
Kasutusjuhtum
- 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 Dataga
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
Selle tööriistade 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 suurandmeid?
Seda kasutatakse rakenduste ja teenuste parendamiseks, et pakkuda paremaid tulemusi. Võib tuletada erinevaid kulutõhusaid lahendusi. Kiiresti muutuvas keskkonnas on oluline mõista klientide nõudmisi.
Reguleerimisala
Andmed ei muutu kunagi vanamoodsaks ning koos tipptehnoloogiaga kasvab see plahvatuslikult. Suurandmete valdkonna spetsialistidele on tohutu nõue. See areneb tohutu kasvupotentsiaaliga. Andmeanalüütikutest saavad nende tehnoloogiate õige kasutamisega ettevõtete otsustajad.
Vajadus suurte andmete järele
Tänapäeval on andmed erineval kujul. Paljud analüütilised lahendused ei olnud varem rakendamiskulude ja spetsialistide puudumise tõttu võimalikud. Selle abil oleme võimelised aja jooksul teostama keerulisi algoritme masina andmete osas. Neil on palju reaalajas kasutamise juhtumeid, näiteks pettuste avastamine, ülemaailmsel platvormil sihtrühma sihtrühm, veebireklaamid jne.
Sihtgrupp
Organisatsioonid, kes kasutavad 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. Nii üksikisiku kui ka organisatsiooni tõhusal kasutamisel on kasu mitmel viisil. 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 juhend selle kohta, mis on Big Data Analytics. Siin arutasime töötavaid, vajalikke oskusi, ulatust, karjääri kasvu, eeliseid ja selle tehnoloogia juurutamisega tegelevaid parimaid ettevõtteid. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -
- Sissejuhatus pilvandmetöötlusse
- Sissejuhatus IOT-i
- Mis on masinõpe?
- Mis on Shelli skriptimine?
- Loopi jaoks skriptis | Kuidas töötada?