Was ist Big Data?
Es ist ein Begriff, der sich auf eine enorme Datenmenge bezieht, die von Terabyte bis hin zu Exabyte und mehr reicht. Es ist zulässig, dass Daten von einem beliebigen Typ sind, z. B. strukturiert, unstrukturiert oder sogar halbstrukturiert. Data Warehouses werden zum Speichern der Daten verwendet, und langsam nutzen die Organisationen die Cloud-Technologie, um ihre Daten zu migrieren, um im Vorfeld enorme Investitionen in teure Hardware zu sparen.
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-Konzepts 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
1. Lautstärke
Die Handhabung und Verarbeitung einer großen Datenmenge ist ein häufiges Problem. Es 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. Es kann damit fertig werden, um eine nahtlose Verarbeitung und Ergebnisse zu erzielen. Börsen und Wetterberichte sind einige der Echtzeitbeispiele.
3. Vielfalt
- Strukturiert
Der Datensatz mit einem voreingestellten Format, der aus einer relationalen Datenbank abgeleitet wurde. Zum Beispiel die Gehaltsabrechnung eines Mitarbeiters mit einem vordefinierten Schema.
- Unstrukturiert
Dies sind zufällige Daten ohne korrektes Format oder Ausrichtung. Sie benötigen mehr Bearbeitungszeit. Beispiele hierfür sind Google-Suchanfragen, Umfragen in sozialen Medien und Videostreams.
- Teilstrukturiert
Es ist eine Kombination aus strukturierten und unstrukturierten Daten. Sie haben eine ordnungsgemäße Struktur, es fehlt ihnen jedoch die erforderliche Definition.
Wie wird die Arbeit leichter gemacht?
Zuvor 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 Aufzeichnungen tabellieren und die erforderliche Studie durchführen, um einen aussagekräftigen Bericht abzuleiten. Es war in vielerlei Hinsicht ein Game Changer. 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
Es wird in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt, z. B. im verarbeitenden Gewerbe, im Gesundheitswesen, im Energiesektor, in der Versicherungsbranche, im Sportsektor usw. Einige der Top-Unternehmen sind nachstehend aufgeführt:
- IBM
- Microsoft
- Amazonas
- HP Enterprise
- Teradata
Komponenten
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
Anwendungsfall
- Das Management kann bessere Entscheidungen treffen.
- Die Trends der Kundenbedürfnisse erkennen und relevant bleiben.
- Ergebnisse mit geringem Risiko.
- Entscheidungsvalidierung
- Zielgruppe wird identifiziert.
Mit Big Data arbeiten
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 seiner Werkzeuge. 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 werden Big Data verwendet?
Es wird 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
Daten werden nie altmodisch und nehmen mit den neuesten Technologien exponentiell zu. Im Bereich Big Data besteht ein enormer Bedarf an Fachleuten. Es entwickelt sich mit großem Wachstumspotenzial. Datenanalysten werden zu Entscheidungsträgern der Unternehmen, wenn diese Technologien ordnungsgemäß eingesetzt werden.
Bedarf an Big Data
Heutzutage gibt es Daten in verschiedenen Formen. Viele der analytischen Lösungen waren in der Vergangenheit aufgrund der Implementierungskosten und des Fachkräftemangels nicht möglich. Damit sind wir in der Lage, komplexe Algorithmen an Maschinendaten innerhalb eines Zeitintervalls durchzuführen. Es gibt viele Anwendungsfälle in Echtzeit, z. B. Betrugserkennung, Zielgruppe auf einer globalen Plattform, Webwerbung usw.
Zielgruppe
Organisationen, die ihre Komponenten nutzen, 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 die effiziente Nutzung sowohl des Einzelnen als auch der Organisation können auf verschiedene Weise Vorteile erzielt werden. 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 zu Big Data Analytics. Hier diskutierten wir die Arbeitsweise, die erforderlichen Fähigkeiten, den Umfang, das Karrierewachstum, die Vorteile und die Top-Unternehmen, die diese Technologie implementieren. Sie können auch unsere anderen Artikelvorschläge durchgehen, um mehr zu erfahren -
- Einführung in Cloud Computing
- Einführung in IOT
- Was ist maschinelles Lernen?
- Was ist Shell Scripting?
- Für Loop in Shell Scripting | Wie man arbeitet?