Einführung in Big Data Analytics

Big Data ist ein Begriff, der sich auf eine enorme Datenmenge bezieht, die von Terabyte bis hin zu Exabyte und mehr reicht. Der Prozess der Analyse von Datensätzen zu den Informationen, die sie enthalten, um Rückschlüsse zu ziehen, wird häufig mit Unterstützung spezialisierter Technologien und Tools als Big Data Analytics bezeichnet. Es wird häufig in Unternehmen und anderen Organisationen eingesetzt, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Definition

Das Wichtigste dabei ist, was die Organisationen mit diesen verfügbaren Daten tun. Mit schnell wachsenden Technologien ist es für Unternehmen ein Albtraum, aus Daten, die täglich generiert werden, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Mit der Einführung des Big-Data-Analysekonzepts sammelt eine Organisation Daten aus verschiedenen externen Quellen, z. B. mobilen Geräten, Social-Media-Feeds, Messinstrumenten, Prognoseberichten, IoT-Geräten, relationalen Datenbankservern und mehreren anderen Quellen. Diese Daten können besser formatiert, manipuliert und analysiert werden, um Lösungen für geschäftliche Probleme bereitzustellen, Kenntnisse über den Kundentrend zu gewinnen, sentimentale Analysen zu Personen durchzuführen, den Umsatz zu steigern und die betriebliche Leistung zu steigern.

Verständnis der Vs von Big Data

Schauen wir uns die beliebten Vs von Big Data an.

1. LAUTSTÄRKE

Die Handhabung und Verarbeitung einer großen Datenmenge ist ein häufiges Problem. Big Data nutzt andere Technologien wie Hadoop, Apache Spark und HDFS, um die Aufgaben problemlos auszuführen.

2. GESCHWINDIGKEIT

Unternehmen sammeln Daten mit hoher Geschwindigkeit, um sofortige Ergebnisse zu verarbeiten. Big Data kann dies bewältigen, um eine nahtlose Verarbeitung und Ergebnisse zu erzielen. Börsen und Wetterberichte sind einige der Echtzeitbeispiele.

3. VIELFALT

  • Strukturierte Daten

Der Datensatz mit einem voreingestellten Format, der aus einer relationalen Datenbank abgeleitet wurde. Zum Beispiel die Gehaltsabrechnung eines Mitarbeiters mit einem vordefinierten Schema.

  • Unstrukturierte Daten

Dies sind zufällige Daten ohne korrektes Format oder Ausrichtung. Sie benötigen mehr Bearbeitungszeit. Beispiele hierfür sind Google-Suchanfragen, Umfragen in sozialen Medien und Videostreams.

  • Teilstrukturierte Daten

Es ist eine Kombination aus strukturierten und unstrukturierten Daten. Sie haben eine ordnungsgemäße Struktur, es fehlt ihnen jedoch die erforderliche Definition.

Wie wird Arbeit leichter gemacht?

Vor der Einführung der Big Data-Analyse wurden die verfügbaren Daten linear und zeilenweise analysiert. Später mit der Einführung des Computerlebens wurde mit Excel-Tabellenkalkulationen leicht gemacht. Die Benutzer mussten die verschiedenen Datensätze tabellieren und die erforderliche Studie durchführen, um einen aussagekräftigen Bericht abzuleiten. Big Data Analytics war in vielerlei Hinsicht ein entscheidender Faktor. Umfangreiche Datensätze bis zu Terabyte können verarbeitet und analysiert werden. Komplexe Abfragen und Algorithmen werden angewendet. Berichte werden mit einem besseren Ergebnis und nahezu null Fehlern erstellt. All dies in wenigen Minuten bis Stunden, abhängig von der Größe der zugeführten Daten.

Top-Unternehmen, die Big Data Analytics einsetzen

Big Data Analytics wird in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt, z. B. im verarbeitenden Gewerbe, im Gesundheitswesen, im Energiesektor, im Versicherungswesen und im Sportsektor. Einige der führenden Unternehmen, die Big Data Analytics einsetzen, sind nachstehend aufgeführt:

  • IBM
  • Microsoft
  • Amazonas
  • HP Enterprise
  • Teradata

Komponenten von Big Data Analytics

Es gibt verschiedene Tools von Drittanbietern (siehe unten), mit denen die Analyse der aus den Quellen verfügbaren Daten durchgeführt werden kann. Sie sind in der Lage, eigenständig und in Zusammenarbeit mit anderen Komponenten zu arbeiten.

  • Hadoop
  • HDFS
  • SQOOP
  • Karte verkleinern
  • Apache Spark / Storm
  • Google Big Query
  • Amazon Kinesis

Anwendungsfälle von Big Data Analytics

  • Das Management kann bessere Entscheidungen treffen.
  • Die Trends der Kundenbedürfnisse erkennen und relevant bleiben.
  • Ergebnisse mit geringem Risiko.
  • Entscheidungsvalidierung.
  • Zielgruppe wird identifiziert.

Arbeiten mit Big Data Analytics

Mit Hilfe von Tools von Drittanbietern wie Hadoop, Spark können wir große Datenmengen auf externen Speicher laden. Die Daten werden basierend auf den von Menschen geschriebenen Abfragen verarbeitet. Das Business Intelligence-Team verwendet diese Berichte, um das Vorhersagemuster zu verstehen und frühere Fehler zu korrigieren. Die Daten können visualisiert werden, um nützliche Entscheidungen zu treffen.

Vorteile

  • Geschäftsziele können vollständig verstanden werden.
  • Lerne die Bedeutung hinter Zahlen.
  • Analysieren Sie die Ursachen früherer Fehler.
  • Einblicke in zukünftige Ergebnisse mit leicht verständlicher Sprache.
  • Tragen Sie dazu bei, perfekte Entscheidungen zu treffen.

Voraussetzungen

Es gibt keine Voraussetzungen für die Verwendung der Big Data-Analyse. Grundkenntnisse in Programmiersprachen wie Java oder Python sind hilfreich. Es reicht aus, zu verstehen, wie Datenbanken funktionieren, und die ursprünglichen Abfragen. Es gibt andere Hochsprachen wie Spark, Pig, die einfach zu erlernen und zu verwenden sind. Der Benutzer sollte technisch in der Lage sein, diese zu verwenden, um die gewünschte Ausgabe zu erhalten.

Warum wird Big Data Analytics verwendet?

Big-Data-Analysen werden verwendet, um die Anwendungen und Dienste zu verbessern und bessere Ergebnisse zu erzielen. Es können verschiedene kostengünstige Lösungen abgeleitet werden. In einem sich schnell ändernden Umfeld ist es wichtig, die Anforderungen der Kunden zu verstehen.

Umfang von Big Data Analytics

Die Datenanalyse wird nie altmodisch und nimmt mit den neuesten Technologien exponentiell zu. Im Bereich Big Data Analytics besteht ein enormer Bedarf an Fachleuten. Es entwickelt sich mit großem Wachstumspotenzial. Datenanalysten werden zu Entscheidungsträgern der Unternehmen, die Big-Data-Technologien richtig einsetzen.

Bedarf an Big Data Analytics

Heutzutage gibt es Daten in verschiedenen Formen. Viele der analytischen Lösungen waren in der Vergangenheit aufgrund der Implementierungskosten und des Fachkräftemangels nicht möglich. Mit Big Data Analytics können komplexe Algorithmen für Maschinendaten innerhalb eines Zeitintervalls ausgeführt werden. Es gibt viele Anwendungsfälle in Echtzeit, z. B. Betrugserkennung, Zielgruppe auf einer globalen Plattform, Webwerbung usw.

Zielgruppe für Big Data Analytics

Organisationen, die Big Data Analytics und seine Komponenten einsetzen, um Folgendes zu erreichen:

  • Vorhersage zukünftiger Trends und Verhaltensmuster von Kunden.
  • Analysieren, verstehen und präsentieren Sie Daten auf nützliche Weise.
  • Mit der Konkurrenz mithalten und auf dem Markt relevant bleiben.
  • Treffen Sie kraftvolle Entscheidungen.

Fazit

Angesichts der wachsenden Nachfrage und des Wettbewerbs ist es wichtig, dass ein Fachmann auf dem Laufenden bleibt. Durch den effizienten Einsatz von Big Data-Analysen können sowohl der Einzelne als auch das Unternehmen auf verschiedene Weise davon profitieren. Die Analysten erhalten ein besseres Verständnis der Branche und vermitteln dies den Arbeitnehmern. Eine Entscheidung kann auf der Grundlage von Berichten getroffen werden, anstatt sich auf Vermutungen und Intuitionen zu stützen.

Empfohlene Artikel

Dies war ein Leitfaden für Big Data Analytics. Hier diskutieren wir die Definition von Big Data Analytics, Komponenten und Top-Unternehmen, die Big Data Analytics verwenden. Sie können auch den folgenden Artikel lesen, um mehr zu erfahren -

  1. Gehalt für Big Data Analytics
  2. Was ist Big Data-Technologie?
  3. Big Data Analytics-Beispiele
  4. Was ist Big Data und Hadoop

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Große Daten