Czym są duże zbiory danych? Dlaczego analiza Big Data jest ważna?

Od wieków dane odgrywają ważną rolę w naszym życiu. To powiedziawszy, codziennie tworzymy 2,5 tryliona bajtów danych. Oznacza to, że 90% danych na świecie powstało tylko w ciągu ostatnich dwóch lat. A ten ogromny zbiór danych, który jest tak duży, że nie można go przeanalizować tradycyjnymi metodami, nazywa się Big Data. Do zbadania tych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych wykorzystywana jest technika analizy Big Data.

W tym artykule omówimy czym jest tak duża ilość danych, czym jest Big Data Analytics i dlaczego jest ważna.

Czym są duże zbiory danych?

• Czy to produkt?
• Czy to zestaw narzędzi?
• Czy jest to zbiór danych, z którego korzystają tylko duże firmy?
• Jak duże firmy radzą sobie z repozytoriami Big Data?
• Jaka jest wielkość tych danych?
• Czym jest analiza dużych zbiorów danych?
• Jaka jest różnica między Big Data a Hadoop?

Te i kilka innych pytań nasuwa się na myśl, gdy szukamy odpowiedzi na pytanie, czym jest big data? Ok, ostatnie pytanie może nie być tym, o co pytasz, ale inne są możliwe.

Stąd tutaj zdefiniujemy co to jest, jaki jest jego cel lub wartość i dlaczego korzystamy z tak dużej ilości danych.

Dzisiejsze firmy poszukują nowych i lepszych sposobów na utrzymanie konkurencyjności, rentowności i przygotowania na przyszłość, a według ekspertów branżowych analityka Big Data oferuje sposoby uczenia się nowych pomysłów, wydobywania nowych informacji i wyprzedzania konkurencji.

Big Data odnosi się do ogromnej ilości danych zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych, które na co dzień przytłaczają firmy. Ale to nie rozmiar danych ma znaczenie, liczy się to, jak są wykorzystywane i przetwarzane. Można go analizować za pomocą analityki big data, aby podejmować lepsze decyzje strategiczne, aby firmy mogły się przenieść.

Według Gartnera:

Big data to zasoby informacyjne o dużej objętości, dużej szybkości i dużej różnorodności, które wymagają opłacalnych, innowacyjnych form przetwarzania informacji w celu lepszego wglądu i podejmowania decyzji.

Znaczenie Big Data

Najlepszym sposobem na zrozumienie rzeczy jest poznanie jej historii.

Dane istnieją od lat; ale koncepcja nabrała rozpędu na początku 2000 roku i od tego czasu firmy zaczęły zbierać informacje, przeprowadzać analizy dużych zbiorów danych, aby odkryć szczegóły do ​​wykorzystania w przyszłości. W ten sposób, dając organizacjom możliwość szybkiej pracy i zachowania elastyczności.

W tym czasie Doug Laney zdefiniował te dane jako trzy V (objętość, prędkość i różnorodność):

Wolumen : to ilość danych przeniesionych z gigabajtów do terabajtów i dalej.

Prędkość: Szybkość przetwarzania danych to prędkość.

Różnorodność: dane pochodzą z różnych typów, od ustrukturyzowanych do nieustrukturyzowanych. Dane strukturalne są zwykle numeryczne, podczas gdy niestrukturalne – tekst, dokumenty, poczta e-mail, wideo, audio, transakcje finansowe itp.

Podczas gdy te trzy rozwiązania V ułatwiały zrozumienie dużych zbiorów danych, wyjaśniły nawet, że obsługa tak dużej ilości danych przy użyciu tradycyjnej platformy nie będzie łatwa. To był czas, kiedy powstał Hadoop i pewne pytania, takie jak:

• Co to jest Hadoop?
• Czy Hadoop to inna nazwa big data?
• Czy Hadoop różni się od Big Data?

Wszystko to powstało.

Więc zacznijmy na nie odpowiadać.

Big Data i Hadoop

Weźmy za przykład analogię do restauracji, aby zrozumieć związek między big data a Hadoop

Tom niedawno otworzył restaurację z szefem kuchni, gdzie otrzymuje 2 zamówienia dziennie, z łatwością poradzi sobie z tymi zamówieniami, podobnie jak RDBMS. Ale z czasem Tom zaczął myśleć o rozszerzeniu działalności i zaangażowaniu większej liczby klientów, zaczął przyjmować zamówienia online. W związku z tą zmianą wzrosła szybkość otrzymywania zamówień i teraz zamiast 2 zaczął otrzymywać 10 zamówień na godzinę. To samo stało się z danymi. Wraz z wprowadzeniem różnych źródeł, takich jak smartfony, media społecznościowe itp. wzrost danych stał się ogromny, ale z powodu nagłej zmiany obsługa dużych zamówień/danych nie jest łatwa. Stąd pojawia się potrzeba innego rodzaju strategii radzenia sobie z tym problemem.

Świadom tej sytuacji Tom zaczął myśleć o rozwiązaniu. Podobnie, wraz z postępem technologii, dane zaczęły generować się w alarmującym tempie. Aby obsłużyć ogromną liczbę zamówień, Tom zatrudnił jeszcze 4 kucharzy. Wszystko szło dobrze, ale ponieważ półka z jedzeniem używana przez 4 kucharzy była taka sama, stawała się wąskim gardłem, więc rozwiązanie nie było tak wydajne

Podobnie, aby rozwiązać problem związany z danymi, zainstalowano ogromne zbiory danych, zainstalowano wiele jednostek przetwarzania, ale to również nie było skuteczne, ponieważ scentralizowana jednostka pamięci stała się wąskim gardłem. Oznacza to, że jeśli scentralizowana jednostka ulegnie awarii, cały system zostanie naruszony. W związku z tym pojawiła się potrzeba poszukiwania lepszego rozwiązania zarówno dla danych, jak i restauracji.

Tom przyszedł z efektywnym rozwiązaniem, podzielił kucharzy na dwie hierarchie, tj. młodszego i szefa kuchni, a każdemu młodszemu kucharzowi przydzielił półkę z żywnością. Powiedzmy na przykład, że danie to sos do makaronu. Teraz, zgodnie z planem Toma, jeden młodszy szef kuchni przygotuje makaron, a drugi młodszy szef kuchni przygotuje sos. Idąc dalej, przekażą zarówno makaron, jak i sos szefowi kuchni, który po połączeniu obu składników przygotuje sos do makaronu, finalne zamówienie zostanie dostarczone. To rozwiązanie sprawdziło się idealnie w restauracji Toma, a w przypadku Big Data robi to Hadoop.

Hadoop to platforma oprogramowania typu open source, która służy do przechowywania i przetwarzania danych w sposób rozproszony w dużych klastrach sprzętu powszechnego użytku. Hadoop przechowuje dane w sposób rozproszony z replikacjami, aby zapewnić odporność na błędy i dać wynik końcowy bez narażania się na problem wąskiego gardła. Teraz pewnie już wiesz, jak Hadoop rozwiązuje problem Big Data, tj

• Przechowywanie ogromnej ilości danych.
• Przechowywanie danych w różnych formatach: nieustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych.
• Szybkość przetwarzania danych.

Czy to oznacza, że ​​zarówno Big Data, jak i Hadoop są takie same?

Nie możemy tego powiedzieć, ponieważ istnieją między nimi różnice.

Jaka jest różnica między Big Data a Hadoop?

• Big data to nic innego jak koncepcja reprezentująca dużą ilość danych, podczas gdy Apache Hadoop służy do obsługi tak dużej ilości danych.
• Jest złożony i ma wiele znaczeń, podczas gdy Apache Hadoop to program, który osiąga zestaw celów i zadań.
• Ta duża ilość danych to zbiór różnych rekordów w wielu formatach, podczas gdy Apache Hadoop obsługuje różne formaty danych.
• Hadoop to maszyna do przetwarzania, a surowcem jest big data.

Teraz, gdy wiemy, czym są te dane, jak działają Hadoop i big data. Czas dowiedzieć się, w jaki sposób firmy korzystają z tych danych.

Jak firmy czerpią korzyści z Big Data?

Kilka przykładów wyjaśniających, w jaki sposób te duże dane pomagają firmom uzyskać dodatkową przewagę:

Coca Cola i Big Data

Coca-Cola to firma, której nie trzeba przedstawiać. Od wieków firma ta jest liderem w dziedzinie towarów paczkowanych. Wszystkie jej produkty są dystrybuowane na całym świecie. Jedną z rzeczy, które sprawiają, że Coca Cola wygrywa, są dane. Ale jak?

Coca Cola i Big Data :

Wykorzystując zebrane dane i analizując je za pomocą analityki big data Coca Cola jest w stanie decydować o następujących czynnikach:

• Wybór odpowiedniej mieszanki składników do produkcji soków
• Dostawa produktów w restauracjach, handlu detalicznym itp.
• Kampania w mediach społecznościowych mająca na celu zrozumienie zachowań kupujących, program lojalnościowy
• Tworzenie cyfrowych centrów usług dla procesów zakupowych i HR

Netflix i Big Data

Aby wyprzedzić inne usługi przesyłania strumieniowego wideo, Netflix stale analizuje trendy i upewnia się, że ludzie otrzymują to, czego szukają w serwisie Netflix. Szukają danych w:

• Najczęściej oglądane programy
• Trendy, pokazy konsumują i czekają na
• Wizualizacje promocyjne, kliknięcia, czas spędzony na oglądaniu
• Urządzenia używane przez klientów do oglądania jego programów
• To, co widzowie lubią oglądać, oglądać w częściach, jeden po drugim lub cały serial.

Dla wielu firm zajmujących się strumieniowaniem wideo i rozrywką analiza dużych zbiorów danych jest kluczem do utrzymania subskrybentów, zabezpieczenia przychodów i zrozumienia rodzaju odbiorców treści, np. na podstawie lokalizacji geograficznych. Te obszerne dane nie tylko dają Netflixowi tę możliwość, ale nawet pomagają innym usługom przesyłania strumieniowego wideo zrozumieć, czego chcą widzowie i jak Netflix i inni mogą to zapewnić.

Oprócz tego istnieją firmy, które przechowują następujące dane, które pomagają analitykom Big Data w uzyskiwaniu dokładnych wyników, takich jak:

• Tweety zapisywane na serwerach Twittera
• Informacje przechowywane ze śledzenia przejazdów samochodem przez Google
• Wyniki wyborów lokalnych i krajowych
• Zabiegi podjęte i nazwa szpitala
• Rodzaje używanej karty kredytowej i zakupy dokonywane w różnych miejscach
• Co, kiedy ludzie oglądają na Netflix, Amazon Prime, IPTV itp. i jak długo?

Hmm, więc w ten sposób firmy wiedzą o naszym zachowaniu i projektują dla nas usługi.

Co to jest analiza Big Data?

Proces badania i badania dużych zbiorów danych w celu zrozumienia wzorców i uzyskania wglądu nazywa się analizą dużych zbiorów danych. Obejmuje proces algorytmiczny i matematyczny w celu uzyskania znaczącej korelacji. Analiza danych koncentruje się na wyciąganiu wniosków opartych na tym, co wiedzą naukowcy.

Znaczenie analityki big data

W idealnym przypadku big data obsługuje przewidywania/prognozy ogromnych danych zebranych z różnych źródeł. Pomaga to firmom podejmować lepsze decyzje. Niektóre z dziedzin, w których wykorzystywane są dane, to uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja, robotyka, opieka zdrowotna, rzeczywistość wirtualna i różne inne sekcje. Dlatego musimy zachować porządek i porządek w danych.

Daje to organizacjom szansę na zmianę i rozwój. I właśnie dlatego analityka big data staje się popularna i ma ogromne znaczenie. Ze względu na jego charakter możemy podzielić go na 4 różne części:

Oprócz tego duże ilości danych odgrywają również ważną rolę w następujących dziedzinach:

• Identyfikacja nowych możliwości
• Wykorzystanie danych w organizacjach
• Zarabianie wyższych zysków i efektywne działanie
• Skuteczny marketing
• Lepsza obsługa klienta
• Przewaga konkurencyjna nad rywalami

Teraz wiemy, w jakich dziedzinach dane odgrywają ważną rolę. Czas zrozumieć, jak działają Big Data i jego 4 różne części.

Analityka Big Data i Nauki o Danych

Analiza danych wiąże się z wykorzystaniem zaawansowanych technik i narzędzi, takich jak uczenie maszynowe, eksploracja danych, statystyka. Uzyskane w ten sposób dane z różnych źródeł io różnych rozmiarach są wykorzystywane do analizy.

Z drugiej strony, Data Sciences to termin ogólny, który obejmuje naukowe metody przetwarzania danych. Nauki o danych łączą wiele obszarów, takich jak matematyka, czyszczenie danych itp., aby przygotować i dopasować duże zbiory danych.

Ze względu na złożoność danych, nauka o danych jest dość trudna, ale wraz z bezprecedensowym wzrostem ilości informacji generowanych na całym świecie koncepcja obszernych danych również ewoluuje. Stąd dziedzina nauk o danych, która obejmuje duże zbiory danych, jest nierozłączna. Dane obejmują ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane informacje, podczas gdy nauki o danych to bardziej skoncentrowane podejście, które obejmuje określone obszary naukowe.

Biznes i Big Data Analytics

Ze względu na wzrost popytu coraz częściej stosuje się narzędzia do analizy danych, które pomagają organizacjom znajdować nowe możliwości i uzyskiwać nowe informacje w celu efektywnego prowadzenia działalności.

Co więcej, skupiając się na klientach, firmy mogą usprawnić swoją działalność i zarobić więcej. Narzędzia takie jak Hadoop pomagają obniżyć koszty przechowywania. Tym samym zwiększenie efektywności biznesowej, to z kolei prowadzi do oszczędności pieniędzy, energii i podejmowania szybszych decyzji.

Korzyści w czasie rzeczywistym z analizy Big Data

Dane na przestrzeni lat odnotowały ogromny wzrost, dzięki czemu wzrosło wykorzystanie danych w branżach od:

• Bankowość
• Opieka zdrowotna
• Energia
• Technologia
• Konsument
• Produkcja

Podsumowując, analiza danych stała się dziś istotną częścią firm.

Oferty pracy i analityka big data

Dane są prawie wszędzie, dlatego istnieje pilna potrzeba gromadzenia i przechowywania wszelkich generowanych danych. Właśnie dlatego analityka big data znajduje się na pograniczu IT i stała się kluczowa w usprawnianiu biznesu i podejmowaniu decyzji. Specjaliści, którzy potrafią analizować dane, mają do dyspozycji ocean możliwości. Ponieważ to oni mogą wypełnić lukę między tradycyjnymi i nowymi technikami analizy biznesowej, które pomagają firmom rozwijać się.

Korzyści z analizy Big Data

1. Redukcja kosztów
2. Lepsze podejmowanie decyzji
3. Nowy produkt i usługi
4. Wykrywanie oszustw
5. Lepsze statystyki sprzedaży
6. Zrozumienie warunków rynkowych
7. Dokładność danych
8. Ulepszone ceny

Jak działa analityka big data i jej kluczowe technologie

Żadna pojedyncza technologia nie jest w stanie objąć dużych ilości danych, ale zaawansowaną analizę dużych zbiorów danych można zastosować do danych, aby uzyskać jak największą wartość z informacji.

Oto najwięksi gracze:

Uczenie maszynowe : uczenie maszynowe trenuje maszynę do uczenia się i analizowania większych, bardziej złożonych danych, aby dostarczać szybsze i dokładniejsze wyniki. Korzystanie z podzbioru systemów uczących się w organizacjach wykorzystujących sztuczną inteligencję może identyfikować dochodowe możliwości – unikając nieznanych zagrożeń.

Zarządzanie danymi: Ponieważ dane stale napływają i wychodzą z organizacji, musimy wiedzieć, czy są one wysokiej jakości i czy można je wiarygodnie analizować. Gdy dane są wiarygodne, używany jest program do zarządzania danymi podstawowymi, aby organizacja znalazła się na tej samej stronie i przeanalizowała dane.

Eksploracja danych : technologia eksploracji danych pomaga analizować ukryte wzorce danych, dzięki czemu można je wykorzystać w dalszej analizie w celu uzyskania odpowiedzi na złożone pytania biznesowe. Korzystając z algorytmu eksploracji danych, firmy mogą podejmować lepsze decyzje, a nawet wskazywać obszary problemowe, aby zwiększyć przychody poprzez obniżenie kosztów. Eksploracja danych jest również znana jako odkrywanie danych i odkrywanie wiedzy.

Hadoop: Hadoop to oprogramowanie typu open source, które pomaga zarządzać przetwarzaniem danych i przechowywaniem aplikacji danych w zorganizowany sposób na serwerach komputerowych. Hadoop stał się kluczową technologią wspierającą zaawansowane inicjatywy analityczne Big Data, w tym uczenie maszynowe, eksplorację danych itp. System Hadoop może obsługiwać różne formy danych strukturalnych i niestrukturalnych, dając dodatkową przewagę w zakresie łatwego zbierania, przetwarzania i analizowania danych.

Analityka w pamięci: Ta metodologia analizy biznesowej (BI) służy do rozwiązywania złożonych problemów biznesowych. Analizując dane z pamięci RAM komputera można skrócić czas odpowiedzi na zapytania do pamięci systemowej komputera i szybciej podejmować decyzje biznesowe. Technologia ta eliminuje nawet obciążenie związane z przechowywaniem tabel zbiorczych danych lub indeksowaniem danych, co skutkuje szybszym czasem odpowiedzi. Nie tylko ta analityka w pamięci pomaga organizacji w prowadzeniu iteracyjnych i interaktywnych analiz big data.

Analityka predykcyjna: Analiza predykcyjna to metoda wydobywania informacji z istniejących danych w celu określenia i przewidywania przyszłych wyników i trendów. Techniki takie jak eksploracja danych, modelowanie, uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja są wykorzystywane do analizy bieżących danych w celu prognozowania przyszłości. Analityka predykcyjna pozwala organizacjom stać się proaktywnymi, przewidywać przyszłość, przewidywać wyniki itp. Co więcej, idzie dalej i sugeruje działania, które mogą odnieść korzyści z prognozy, a także zapewnia decyzję, która przyniesie korzyści jej przewidywaniom i skutkom.

Eksploracja tekstu : Eksploracja tekstu, nazywana również eksploracją danych tekstowych, to proces uzyskiwania wysokiej jakości informacji z nieustrukturyzowanych danych tekstowych. Dzięki technologii eksploracji tekstu odkrywasz spostrzeżenia, których wcześniej nie zauważyłeś. Eksploracja tekstu wykorzystuje uczenie maszynowe i jest bardziej praktyczna dla naukowców zajmujących się danymi i innych użytkowników, którzy tworzą platformy Big Data i pomagają analizować dane w celu odkrywania nowych tematów.

Wyzwania związane z analizą dużych zbiorów danych i sposoby ich rozwiązywania

W każdej minucie powstaje ogromna ilość danych, dlatego ich przechowywanie, zarządzanie, wykorzystywanie i analizowanie staje się trudnym zadaniem. Nawet duże firmy zmagają się z zarządzaniem danymi i ich przechowywaniem, aby wykorzystać ogromne ilości danych. Tego problemu nie można rozwiązać, po prostu przechowując dane, które są powodem, dla którego organizacje muszą identyfikować wyzwania i pracować nad ich rozwiązaniem:

1. Niewłaściwe zrozumienie i akceptacja big data
2. Znaczące spostrzeżenia dzięki analizie Big Data
3. Przechowywanie i jakość danych
4. Bezpieczeństwo i prywatność danych
5. Zbieranie istotnych danych w czasie rzeczywistym: Niedobór umiejętności
6. Synchronizacja danych
7. Wizualna reprezentacja danych
8. Zamieszanie w zarządzaniu danymi
9. Strukturyzacja dużych ilości danych
10. Ekstrakcja informacji z danych

Korzyści organizacyjne wynikające z Big Data

Big Data nie przydaje się do porządkowania danych, ale przynosi nawet wiele korzyści przedsiębiorstwom. Pierwsza piątka to:

• Zrozumienie trendów rynkowych : korzystając z analizy dużych zbiorów danych i dużych zbiorów danych, przedsiębiorstwa mogą z łatwością prognozować trendy rynkowe, przewidywać preferencje klientów, oceniać efektywność produktów, preferencje klientów i uzyskiwać przewidywanie zachowań klientów. Te spostrzeżenia w zamian pomagają zrozumieć wzorce zakupowe, wzorce zakupowe, preferencje i nie tylko. Takie wcześniejsze informacje pomagają w planowaniu i zarządzaniu rzeczami.
• Zrozum potrzeby klientów: analityka Big Data pomaga firmom lepiej zrozumieć i zaplanować satysfakcję klientów. Wpływając tym samym na rozwój firmy. Wsparcie 24*7, rozwiązywanie reklamacji, konsekwentne zbieranie opinii itp.
• Poprawa reputacji firmy : Big data pomaga radzić sobie z fałszywymi plotkami, zapewnia lepszą obsługę potrzeb klientów i utrzymuje wizerunek firmy. Korzystając z narzędzi do analizy big data, możesz analizować zarówno negatywne, jak i pozytywne emocje, które pomagają zrozumieć potrzeby i oczekiwania klientów.
• Promuje środki oszczędnościowe : początkowe koszty wdrażania Big Data są wysokie, ale zwroty i zyskowne spostrzeżenia są wyższe niż płacisz. Big Data może służyć do efektywniejszego przechowywania danych.
• Udostępnia dane : Nowoczesne narzędzia Big Data mogą w czasie rzeczywistym w każdej chwili uzyskać wymagane porcje danych w ustrukturyzowanym i łatwym do odczytania formacie.

Sektory, w których wykorzystywane są Big Data:

• Handel detaliczny i e-commerce
• Usługi finansowe
• Telekomunikacja

Wniosek

Dzięki temu możemy stwierdzić, że nie ma konkretnej definicji tego, czym są big data, ale mimo to wszyscy zgodzimy się, że duża ilość danych to big data. Ponadto z czasem rośnie znaczenie analityki big data, ponieważ pomaga ona poszerzać wiedzę i wyciągać korzystne wnioski.

Jeśli chcesz czerpać korzyści z big data, z pewnością pomoże Ci Hadoop. Ponieważ jest to metoda, która wie, jak zarządzać dużymi danymi i czynić je zrozumiałymi.