De secole, datele joacă un rol important în viața noastră. Acestea fiind spuse în fiecare zi, creăm 2,5 quintilioane de octeți de date. Aceasta înseamnă că 90% din datele lumii au fost create doar în ultimii doi ani. Și acest vast set de date voluminoase care este atât de mare încât nu poate fi analizat folosind metode tradiționale se numește Big Data. Pentru a examina aceste date structurate și nestructurate se folosește tehnica de analiză Big Data.
În acest articol, vom discuta despre ce este acest volum mare de date, despre ce este Big Data Analytics și de ce este important.
Aceste întrebări și alte câteva ne vin în minte atunci când căutăm răspunsul la ce este big data? Bine, ultima întrebare ar putea să nu fie ceea ce puneți, dar altele sunt o posibilitate.
Prin urmare, aici vom defini ce este, care este scopul sau valoarea ei și de ce folosim acest volum mare de date.
În prezent, companiile caută modalități noi și mai bune de a rămâne competitive, profitabile și pregătite pentru viitor și, potrivit experților din industrie, analiza Big Data oferă modalități de a învăța idei noi, de a extrage informații noi și de a rămâne înaintea curba.
Date mare se referă la un volum masiv de date atât structurate, cât și nestructurate, care stăpânește afacerile în fiecare zi. Dar nu dimensiunea datelor contează, ceea ce contează este modul în care sunt utilizate și procesate. Poate fi analizat folosind analize de date mari pentru a lua decizii strategice mai bune pentru ca întreprinderile să se mute.
Potrivit lui Gartner:
Datele mari reprezintă active de informații cu volum mare, viteză mare și varietate mare, care necesită forme inovatoare de procesare a informațiilor, eficiente din punct de vedere al costurilor, pentru o perspectivă îmbunătățită și luarea deciziilor.
Cel mai bun mod de a înțelege un lucru este să-i cunoști istoria.
Datele există de ani de zile; dar conceptul a luat avânt la începutul anilor 2000 și de atunci companiile au început să colecteze informații, să realizeze analize de date mari pentru a descoperi detalii pentru o utilizare viitoare. Astfel, oferind organizațiilor capacitatea de a lucra rapid și de a rămâne agile.
Acesta a fost momentul în care Doug Laney a definit aceste date ca fiind cele trei V (volum, viteză și varietate):
Volum: este cantitatea de date mutată de la Gigabytes la terabytes și nu numai.
Viteză: Viteza de procesare a datelor este viteza.
Varietate: datele vin în diferite tipuri, de la structurate la nestructurate. Datele structurate sunt de obicei numerice în timp ce nestructurate - text, documente, e-mail, video, audio, tranzacții financiare etc.
În cazul în care aceste trei versiuni simplificau înțelegerea datelor mari, chiar au clarificat faptul că gestionarea acestui volum mare de date utilizând cadrul tradițional nu va fi ușoară. Acesta a fost momentul în care Hadoop a apărut și anumite întrebări precum:
Toate acestea au apărut.
Deci, să începem să le răspundem.
Să luăm analogia restaurantului ca exemplu pentru a înțelege relația dintre big data și Hadoop
Tom a deschis de curând un restaurant cu un bucătar unde primește 2 comenzi pe zi și poate gestiona cu ușurință aceste comenzi, la fel ca RDBMS. Dar, cu timpul, Tom s-a gândit să extindă afacerea și, prin urmare, să atragă mai mulți clienți, a început să ia comenzi online. Din cauza acestei modificări, rata la care primea comenzi a crescut și acum, în loc de 2, a început să primească 10 comenzi pe oră. Același lucru s-a întâmplat și cu datele. Odată cu introducerea diverselor surse, cum ar fi smartphone-urile, rețelele sociale, etc., creșterea datelor a devenit imensă, dar datorită unei schimbări bruște, gestionarea comenzilor / datelor mari nu este ușoară. Prin urmare, apare nevoia unui alt tip de strategie pentru a face față acestei probleme.
Conștient de această situație, Tom a început să se gândească la o soluție. În mod similar, odată cu avansarea tehnologiei, datele au început să se genereze într-un ritm alarmant. Pentru a face față ratei uriașe de comenzi, Tom a angajat încă 4 bucătari. Totul mergea bine, dar deoarece raftul pentru alimente folosit de 4 bucătari era același, devenea un blocaj, deci soluția nu era atât de eficientă
De asemenea, pentru a rezolva problema seturilor de date imense, au fost instalate mai multe unități de procesare, dar nici acest lucru nu a fost eficient, deoarece unitatea de stocare centralizată a devenit blocajul. Aceasta înseamnă că dacă unitatea centralizată coboară, întregul sistem va fi compromis. Prin urmare, a fost nevoie să se caute o soluție mai bună atât pentru date, cât și pentru restaurant.
Tom a venit cu o soluție eficientă, i-a împărțit pe bucătari în două ierarhii, adică bucătar junior și șef și a atribuit fiecărui bucătar junior un raft alimentar. Spuneți, de exemplu, felul de mâncare este sos pentru paste Acum, conform planului lui Tom, un bucătar junior va pregăti paste, iar celălalt bucătar junior va prepara sosul. Mergând înainte, vor preda atât pastele, cât și sosul bucătarului-șef, unde bucătarul-șef va pregăti sosul de paste după combinarea ambelor ingrediente, va fi livrată comanda finală. Această soluție a funcționat perfect pentru restaurantul lui Tom, iar pentru Big Data, acest lucru este realizat de Hadoop.
Hadoop este un cadru software open-source care este utilizat pentru a stoca și prelucra date într-o manieră distribuită pe clustere mari de hardware de marfă. Hadoop stochează datele într-un mod distribuit cu replicări, pentru a oferi toleranță la erori și pentru a da un rezultat final fără a se confrunta cu probleme de blocaj. Acum, trebuie să aveți o idee despre modul în care Hadoop rezolvă problema Big Data, adică
Deci înseamnă că atât Big Data cât și Hadoop sunt la fel?
Nu putem spune asta, deoarece există diferențe între ambele.
Acum, că știm ce sunt aceste date, cum funcționează Hadoop și big data. Este timpul să știm cum beneficiază companiile de aceste date.
Câteva exemple pentru a explica modul în care aceste date mari ajută companiile să câștige un avantaj suplimentar:
Coca-Cola este o companie care nu are nevoie de prezentare. De secole în urmă, această companie este lider în bunurile ambalate de consum. Toate produsele sale sunt distribuite la nivel global. Un lucru care face Coca Cola să câștige sunt datele. Dar cum?
Coca Cola și Big Data:
Folosind datele colectate și analizându-le prin analiza big data, Coca Cola este capabilă să decidă asupra următorilor factori:
Pentru a rămâne înaintea altor servicii de streaming video, Netflix analizează constant tendințele și se asigură că oamenii obțin ceea ce caută pe Netflix. Ei caută date în:
Pentru multe companii de streaming video și divertisment, analiza big data este cheia de păstrat abonați, asigurați venituri și înțelegeți tipul de spectatori de conținut, pe baza geografică locații. Aceste date voluminoase nu numai că oferă Netflix această capacitate, ci chiar ajută alte servicii de streaming video să înțeleagă ce doresc spectatorii și cum Netflix și alții pot să le livreze.
Alături sunt companii care stochează următoarele date care ajută la analiza datelor mari să ofere rezultate exacte precum:
Hmm, deci așa știu companiile despre comportamentul nostru și ne proiectează servicii.
Procesul de studiu și examinare a seturilor mari de date pentru a înțelege tiparele și a obține informații este numit analiza datelor mari. Acesta implică un proces algoritmic și matematic pentru a obține o corelație semnificativă. Analiza datelor se concentrează pe obținerea unor concluzii care se bazează pe ceea ce știu cercetătorii.
În mod ideal, big data gestionează predicțiile / prognozele vastelor date colectate din diverse surse. Acest lucru ajută companiile să ia decizii mai bune. Unele dintre domeniile în care sunt utilizate datele sunt învățarea automată, inteligența artificială, robotica, asistența medicală, realitatea virtuală și diverse alte secțiuni. Prin urmare, trebuie să păstrăm datele fără probleme și organizate.
Acest lucru oferă organizațiilor șansa de a se schimba și de a crește. Iată de ce analiza big data devine populară și este de cea mai mare importanță. Pe baza naturii sale, îl putem împărți în 4 părți diferite:
În plus, datele mari joacă, de asemenea, un rol important în următoarele domenii:
Acum, că știm în ce domenii toate datele joacă un rol important. Este timpul să înțelegem cât funcționează big data și cele 4 părți diferite ale acestuia.
Analiza datelor implică utilizarea unor tehnici și instrumente avansate precum învățarea automată, extragerea datelor, statistici. Datele astfel extrase din diferite surse și în diferite dimensiuni sunt utilizate pentru a furniza analize.
Științele datelor, pe de altă parte, este un termen general care include metode științifice de procesare a datelor. Științele datelor combină mai multe domenii, cum ar fi matematica, curățarea datelor, etc. pentru a pregăti și alinia date mari.
Datorită complexității implicate, științele datelor sunt destul de provocatoare, dar odată cu creșterea fără precedent a informațiilor generate la nivel global, conceptul de date voluminoase evoluează, de asemenea. Prin urmare, domeniul științelor datelor care implică big data este inseparabil. Datele cuprind informații structurate, nestructurate, în timp ce științele datelor sunt o abordare mai concentrată, care implică domenii științifice specifice.
Datorită creșterii cererii, utilizarea instrumentelor de analiză a datelor este în creștere, deoarece acestea ajută organizațiile să găsească noi oportunități și să obțină noi perspective pentru a-și conduce afacerea în mod eficient.
Mai mult decât atât, concentrându-se pe companiile clienți își pot îmbunătăți operațiunile și pot obține mai multe profituri. Instrumente precum Hadoop ajută la reducerea costurilor de stocare. Prin urmare, creșterea eficienței afacerii, aceasta, la rândul său, duce la economisirea de bani, energie și luarea unor decizii mai rapide.
Datele de-a lungul anilor au cunoscut o creștere enormă din cauza căreia utilizarea datelor a crescut în industrii, de la:
Una peste alta, analiza datelor a devenit o parte esențială a companiilor de astăzi.
Datele sunt aproape peste tot, de aceea este urgent să colectăm și să păstrăm orice date sunt generate. Acesta este motivul pentru care analiza big data se află la frontierele IT și devenise crucială în îmbunătățirea afacerilor și luarea deciziilor. Profesioniștii calificați în analiza datelor au un ocean de oportunități. Întrucât ei sunt cei care pot elimina decalajul dintre tehnicile tradiționale și noile tehnici de analiză a afacerilor care ajută afacerile să crească.
Nicio tehnologie unică nu poate cuprinde date mari, dar analiza avansată de date mari poate fi aplicată datelor, pentru a obține cea mai mare valoare din informații.
Iată cei mai mari jucători:
Învățare automată: Învățarea automată, antrenează o mașină pentru a învăța și analiza date mai mari și mai complexe pentru a oferi rezultate mai rapide și precise. Utilizarea unui subset de învățare automată a organizațiilor AI poate identifica oportunități profitabile - evitând riscurile necunoscute.
Management de date: Cu date care curg în mod constant în și în afara organizației, trebuie să știm dacă sunt de înaltă calitate și pot fi analizate în mod fiabil. Odată ce datele sunt fiabile, se folosește un program master de gestionare a datelor pentru a obține organizația pe aceeași pagină și a analiza datele.
Exploatarea datelor: Tehnologia de extragere a datelor ajută la analiza tiparelor ascunse de date, astfel încât să poată fi utilizate în analize suplimentare pentru a obține un răspuns la întrebări complexe de afaceri. Utilizarea algoritmilor de extragere a datelor poate lua decizii mai bune și poate chiar identifica domeniile cu probleme pentru a crește veniturile prin reducerea costurilor. Exploatarea datelor este, de asemenea, cunoscută sub numele de descoperirea datelor și descoperirea cunoștințelor.
Hadoop: Hadoop este un software open-source care ajută la gestionarea procesării datelor și stocării aplicațiilor de date într-o manieră organizată pe serverele de computer. Hadoop a devenit o tehnologie cheie care susține inițiative avansate de analiză a datelor mari, inclusiv învățarea automată, extragerea datelor etc. Sistemul Hadoop poate gestiona diferite forme de date structurate și nestructurate, oferind un avantaj suplimentar pentru colectarea, prelucrarea și analiza datelor cu ușurință.
Analize în memorie: Această metodologie de business intelligence (BI) este utilizată pentru a rezolva probleme complexe de afaceri. Prin analiza datelor din sistemul de calculatoare RAM, timpul de răspuns la interogarea memoriei poate fi scurtat și pot fi luate decizii de afaceri mai rapide. Această tehnologie elimină chiar cheltuielile generale de stocare a tabelelor agregate de date sau de indexare a datelor, rezultând un timp de răspuns mai rapid. Nu numai această analiză în memorie ajută chiar organizația să ruleze analize iterative și interactive de date mari.
Analize predictive: Analiza predictivă este metoda de extragere a informațiilor din datele existente pentru a determina și a prezice rezultatele și tendințele viitoare. tehnici precum extragerea datelor, modelarea, învățarea automată, AI sunt utilizate pentru a analiza datele actuale pentru a face predicții viitoare. Analiza predictivă permite organizațiilor să devină proactive, să prevadă viitorul, să anticipeze rezultatul etc. Mai mult, merge mai departe și sugerează acțiuni pentru a beneficia de predicție și, de asemenea, oferă o decizie în beneficiul predicțiilor și implicațiilor sale.
Exploatarea textului: Exploatarea textului denumită și extragerea datelor text este procesul de obținere a informațiilor de înaltă calitate din date text nestructurate. Cu tehnologia de extragere a textului, descoperiți informații pe care nu le văzuseți până acum. Exploatarea textului utilizează învățarea automată și este mai practică pentru oamenii de știință a datelor și a altor utilizatori pentru a dezvolta platforme de date mari și pentru a ajuta la analiza datelor pentru a descoperi noi subiecte.
O cantitate imensă de date este produsă în fiecare minut, prin urmare devine o sarcină dificilă de stocare, gestionare, utilizare și analiză a acestora. Chiar și întreprinderile mari se luptă cu gestionarea și stocarea datelor pentru a face o cantitate imensă de utilizare a datelor. Această problemă nu poate fi rezolvată prin simpla stocare a datelor, motiv pentru care organizațiile trebuie să identifice provocările și să lucreze pentru a le rezolva:
Big Data nu este util pentru organizarea datelor, dar aduce chiar și o multitudine de avantaje pentru întreprinderi. Primele cinci sunt:
Cu aceasta, putem concluziona că nu există o definiție specifică a ceea ce este Big Data, dar totuși vom fi de acord că o cantitate mare de date este Big Data. De asemenea, cu timpul, importanța analizei Big Data crește, deoarece contribuie la îmbunătățirea cunoștințelor și la o concluzie profitabilă.
Dacă sunteți dornici să beneficiați de date mari, atunci utilizarea Hadoop vă va ajuta cu siguranță. Deoarece este o metodă care știe să gestioneze datele mari și să le facă ușor de înțeles.