Ce este Big Data? De ce este importantă analiza Big Data?

De secole, datele au jucat un rol important în viețile noastre. Acestea fiind spuse, zilnic creăm 2,5 trilioane de octeți de date. Aceasta înseamnă că 90% din datele lumii au fost create doar în ultimii doi ani. Iar acest vast set de date voluminos, 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 utilizează tehnica de analiză Big Data.

În acest articol, vom discuta despre ce este acest volum mare de date, ce este Big Data Analytics și de ce este important.

Ce este Big Data?

• Este un produs?
• Este un set de instrumente?
• Este un set de date care este folosit doar de marile companii?
• Cum se confruntă companiile mari cu depozitele de date mari?
• Care este dimensiunea acestor date?
• Ce este Big Data Analytics?
• Care este diferența dintre Big Data și Hadoop?

Acestea și alte câteva întrebări ne vin în minte atunci când căutăm răspunsul la ce este big data? Ok, ultima întrebare s-ar putea să nu fie ceea ce întrebați, dar altele sunt o posibilitate.

Prin urmare, aici vom defini ce este, care este scopul sau valoarea sa și de ce folosim acest volum mare de date.

Companiile de astăzi 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 noi perspective și de a rămâne în fruntea curbei.

Big Data se referă la un volum masiv de date atât structurate, cât și nestructurate, care depășește afacerile în fiecare zi. Dar nu dimensiunea datelor contează, ceea ce contează este modul în care sunt utilizate și procesate. Poate fi analizat utilizând analiza de date mari pentru a lua decizii strategice mai bune pentru ca întreprinderile să se mute.

Potrivit lui Gartner:

Big Data sunt active de informații cu volum mare, viteză mare și varietate mare care necesită forme inovatoare și rentabile de procesare a informațiilor pentru o perspectivă îmbunătățită și luare a deciziilor.

Importanța Big Data

Cel mai bun mod de a înțelege un lucru este să-i cunoști istoria.

Datele există de ani de zile; dar conceptul a luat amploare la începutul anilor 2000 și de atunci companiile au început să colecteze informații, să ruleze analize de date mari pentru a descoperi detalii pentru utilizare ulterioară. 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):

Volumul : este cantitatea de date mutată de la Gigabytes la Terabytes și nu numai.

Viteza: 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 sunt nestructurate – text, documente, e-mail, video, audio, tranzacții financiare etc.

Acolo unde aceste trei V-uri au făcut ușoară înțelegerea datelor mari, chiar au clarificat că gestionarea acestui volum mare de date folosind cadrul tradițional nu va fi ușoară. Acesta a fost momentul în care Hadoop a apărut și anumite întrebări precum:

• Ce este Hadoop?
• Este Hadoop un alt nume de big data?
• Este Hadoop diferit de big data?

Toate acestea au luat naștere.

Deci, să începem să le răspundem.

Big Data și Hadoop

Să luăm analogia restaurantului ca exemplu pentru a înțelege relația dintre Big Data și Hadoop

Tom a deschis recent un restaurant cu un bucătar unde primește 2 comenzi pe zi și se poate ocupa cu ușurință de aceste comenzi, la fel ca RDBMS. Dar, cu timpul, Tom s-a gândit să extindă afacerea și, prin urmare, pentru a implica mai mulți clienți, a început să primească comenzi online. Din cauza acestei schimbări, rata cu care primea comenzi a crescut și acum în loc de 2 a început să primească 10 comenzi pe oră. Același lucru s-a întâmplat cu datele. Odată cu introducerea diferitelor surse, cum ar fi smartphone-uri, rețelele sociale etc., creșterea datelor a devenit uriașă, dar din cauza unei schimbări bruște, gestionarea comenzilor/datelor mari nu este ușoară. Prin urmare, apare necesitatea 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 progresul tehnologiei, datele au început să se genereze într-un ritm alarmant. Pentru a gestiona rata uriașă de comenzi, Tom a angajat încă 4 bucătari. Totul mergea bine, dar pentru că raftul de mâncare folosit de 4 bucătari era același, devenea un blocaj, așa că soluția nu era atât de eficientă

De asemenea, pentru a aborda problema datelor seturi de date uriașe, 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 scade, întregul sistem este 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, a împărțit bucătarii în două ierarhii, adică junior și head chef și a repartizat fiecărui junior bucătar cu un raft pentru mâncare. Să spunem, de exemplu, că felul de mâncare este sos de paste. Acum, conform planului lui Tom, un bucătar junior va pregăti paste, iar celălalt bucătar junior va pregăti sosul. Mergând mai departe, vor preda atât pastele cât și sosul bucătarului șef, unde bucătarul șef va pregăti sosul pentru paste după ce combină ambele ingrediente, urmând să fie livrată comanda finală. Această soluție a funcționat perfect pentru restaurantul lui Tom și pentru Big Data acest lucru este realizat de Hadoop.

Hadoop este un cadru de software open-source care este utilizat pentru a stoca și procesa date într-o manieră distribuită pe grupuri mari de hardware de bază. Hadoop stochează datele într-un mod distribuit cu replicări, pentru a oferi toleranță la erori și pentru a oferi un rezultat final fără a se confrunta cu probleme de blocaj. Acum, trebuie să aveți o idee despre cum rezolvă Hadoop problema Big Data, adică

• Stocarea unei cantități uriașe de date.
• Stocarea datelor în diverse formate: nestructurat, semistructurat și structurat.
• Viteza de procesare a datelor.

Deci asta înseamnă că atât Big Data, cât și Hadoop sunt la fel?

Nu putem spune asta, deoarece există diferențe între ambele.

Care este diferența dintre Big Data și Hadoop?

• Big Data nu este altceva decât un concept care reprezintă o cantitate mare de date, în timp ce Apache Hadoop este folosit pentru a gestiona această cantitate mare de date.
• Este complex, cu multe semnificații, în timp ce Apache Hadoop este un program care atinge un set de scopuri și obiective.
• Acest volum mare de date este o colecție de diferite înregistrări, cu formate multiple, în timp ce Apache Hadoop gestionează diferite formate de date.
• Hadoop este o mașină de procesare, iar big data este materia primă.

Acum că știm ce sunt aceste date, cum funcționează Hadoop și Big Data. Este timpul să știm cum beneficiază companiile de pe urma acestor date.

Cum beneficiază companiile de pe urma Big Data?

Câteva exemple pentru a explica modul în care aceste date mari ajută companiile să obțină un avantaj suplimentar:

Coca Cola și Big Data

Coca-Cola este o companie care nu are nevoie de prezentare. De secole, această companie este lider în domeniul bunurilor 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 intermediul analizei de date mari, Coca Cola poate decide asupra următorilor factori:

• Selectarea amestecului potrivit de ingrediente pentru a produce produse cu sucuri
• Furnizare de produse în restaurante, retail etc
• Campanie social media pentru a înțelege comportamentul cumpărătorului, program de fidelizare
• Crearea de centre de servicii digitale pentru procesele de achiziții și resurse umane

Netflix și Big Data

Pentru a rămâne în fruntea altor servicii de streaming video, Netflix analizează în mod constant tendințele și se asigură că oamenii obțin ceea ce caută pe Netflix. Ei caută date în:

• Cele mai vizionate programe
• Tendințe, arată clienții consumă și așteaptă
• Imagini promoționale, clicuri, timpul petrecut pentru vizionarea acestuia
• Dispozitivele folosite de clienți pentru a viziona programele sale
• Ceea ce le place spectatorilor să urmărească, vizionarea în părți, spate în spate sau un serial complet.

Pentru multe companii de streaming video și de divertisment, analiza de date mari este cheia pentru a păstra abonații, a asigura veniturile și a înțelege tipul de conținut pe care îl observă în funcție de locațiile geografice. Aceste date voluminoase nu numai că îi oferă Netflix această capacitate, ci chiar ajută și alte servicii de streaming video să înțeleagă ce doresc spectatorii și cum le pot oferi Netflix și alții.

Alături, există companii care stochează următoarele date care ajută la analiza datelor mari să ofere rezultate precise, cum ar fi:

• Tweeturi salvate pe serverele Twitter
• Informații stocate din urmărirea călătoriilor cu mașina de către Google
• Rezultatele alegerilor locale și naționale
• Tratamentele luate și numele spitalului
• Tipuri de card de credit utilizate și achiziții efectuate în diferite locuri
• Ce, când oamenii urmăresc pe Netflix, Amazon Prime, IPTV etc și pentru cât timp

Hmm, așa că companiile știu despre comportamentul nostru și proiectează servicii pentru noi.

Ce este Big Data Analytics?

Procesul de studiu și examinare a seturilor mari de date pentru a înțelege tiparele și a obține perspective se numește analiză de date mari. Acesta implică un proces algoritmic și matematic pentru a obține o corelație semnificativă. Accentul analizei datelor este de a obține concluzii care se bazează pe ceea ce știu cercetătorii.

Importanța analizei de date mari

În mod ideal, big data gestionează predicții/prognoze ale 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 aglomerație și organizate.

Acest lucru oferă organizațiilor șansa de a se schimba și de a crește. Și acesta este motivul pentru care analiza datelor mari devine populară și este de cea mai mare importanță. În funcție de natura sa, îl putem împărți în 4 părți diferite:

În plus, datele mari joacă, de asemenea, un rol important în următoarele domenii:

• Identificarea de noi oportunități
• Valorificarea datelor în organizații
• Câștigarea de profituri mai mari și operațiuni eficiente
• Marketing eficient
• Serviciu mai bun pentru clienți
• Avantaje competitive față de rivali

Acum, că știm în ce domenii toate datele joacă un rol important. Este timpul să înțelegeți cum funcționează datele mari și cele 4 părți diferite ale sale.

Big Data Analytics și științe ale datelor

Analiza datelor implică utilizarea unor tehnici și instrumente avansate, cum ar fi învățarea automată, extragerea datelor, statisticile. Datele astfel extrase din diferite surse și de dimensiuni diferite sunt folosite pentru a furniza analize.

Știința datelor, pe de altă parte, este un termen umbrelă care include metode științifice de procesare a datelor. Științele datelor combină mai multe domenii precum matematica, curățarea datelor etc. pentru a pregăti și a alinia datele mari.

Datorită complexității implicate, știința datelor este destul de provocatoare, dar odată cu creșterea fără precedent a informațiilor generate la nivel global, conceptul de date voluminoase evoluează și el. Prin urmare, domeniul științelor datelor care implică date mari este inseparabil. Datele cuprind informații structurate și nestructurate, în timp ce știința datelor este o abordare mai concentrată care implică domenii științifice specifice.

Afaceri și Big Data Analytics

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.

În plus, concentrându-se pe clienți, companiile își pot îmbunătăți operațiunile și pot obține mai multe profituri. Instrumente precum Hadoop ajută la reducerea costurilor de stocare. Creșterea eficienței afacerii, aceasta, la rândul său, duce la economisirea de bani, energie și luarea de decizii mai rapide.

Beneficiile în timp real ale Big Data Analytics

Datele de-a lungul anilor au cunoscut o creștere enormă, datorită căreia utilizarea datelor a crescut în industrii, de la:

• Bancar
• Sănătate
• Energie
• Tehnologie
• Consumator
• de fabricație

Una peste alta, analiza datelor a devenit o parte esențială a companiilor de astăzi.

Oportunități de angajare și analiză de date mari

Datele sunt aproape peste tot, prin urmare este nevoie urgentă de a colecta și păstra orice date sunt generate. Acesta este motivul pentru care analiza big data se află la frontierele IT și a devenit crucială în îmbunătățirea afacerilor și luarea deciziilor. Profesioniștii calificați în analiza datelor au un ocean de oportunități. Deoarece ei sunt cei care pot face o punte între tehnicile tradiționale și cele noi de analiză a afacerilor care ajută companiile să se dezvolte.

Beneficiile Big Data Analytics

1. Reducerea costurilor
2. Luare mai bună a deciziilor
3. Produse și servicii noi
4. Detectarea fraudei
5. Informații mai bune despre vânzări
6. Înțelegerea condițiilor de piață
7. Precizia datelor
8. Preț îmbunătățit

Cum funcționează analiza big data și tehnologiile sale cheie

Nicio tehnologie nu poate cuprinde date mari, dar analiza avansată a datelor mari poate fi aplicată datelor, pentru a obține cea mai mare valoare din informații.

Iată cei mai mari jucători:

Învățare automată : Învățare automată, antrenează o mașină să învețe și să analizeze 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.

Gestionarea datelor: Cu datele care curg constant în și din organizație, trebuie să știm dacă sunt de înaltă calitate și pot fi analizate în mod fiabil. Odată ce datele sunt fiabile, se folosește un program de gestionare a datelor de bază pentru a pune organizația pe aceeași pagină și a analiza datele.

Miningul de date : tehnologia de extragere a datelor ajută la analiza modelelor ascunse de date, astfel încât să poată fi utilizate în analize ulterioare pentru a obține un răspuns la întrebări complexe de afaceri. Folosirea algoritmilor de extragere a datelor pot lua decizii mai bune și pot chiar identifica zonele cu probleme pentru a crește veniturile prin reducerea costurilor. Exploatarea datelor este cunoscută și ca descoperire de date și descoperire de cunoștințe.

Hadoop: Hadoop este un software open-source care ajută la gestionarea procesării datelor și stocării aplicațiilor de date într-un mod organizat pe serverele computerelor. Hadoop a devenit o tehnologie cheie care sprijină 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, procesarea și analizarea datelor cu ușurință.

Analiză în memorie: această metodologie de business intelligence (BI) este utilizată pentru a rezolva probleme complexe de afaceri. Prin analiza datelor din memoria RAM, timpul de răspuns la interogarea memoriei de sistem a computerului poate fi scurtat și pot fi luate decizii de afaceri mai rapide. Această tehnologie elimină chiar și suprasarcina de stocare a tabelelor de date agregate sau de indexare a datelor, rezultând un timp de răspuns mai rapid. Nu numai că această analiză în memorie ajută chiar și organizația să ruleze analize de date mari iterative și interactive.

Analiza predictivă: Analiza predictivă este metoda de extragere a informațiilor din datele existente pentru a determina și prezice rezultate și tendințe viitoare. tehnici precum data mining, modelare, machine learning, AI sunt folosite pentru a analiza datele actuale pentru a face predicții viitoare. Analiza predictivă permite organizațiilor să devină proactive, să prevadă viitorul, să anticipeze rezultatul etc. În plus, merge mai departe și sugerează acțiuni pentru a beneficia de predicție și, de asemenea, să ofere o decizie care să beneficieze de predicțiile și implicațiile acesteia.

Text mining : Text mining, denumit și text data mining, este procesul de obținere a informațiilor de înaltă calitate din date text nestructurate. Cu tehnologia text mining, descoperi informații pe care nu le-ai observat înainte. Text mining utilizează învățarea automată și este mai practic pentru oamenii de știință de date și pentru alți utilizatori pentru a dezvolta platforme de date mari și pentru a ajuta la analiza datelor pentru a descoperi noi subiecte.

Provocările de analiză a datelor mari și modalitățile în care acestea pot fi rezolvate

O cantitate imensă de date este produsă în fiecare minut, astfel încât devine o muncă dificilă să le stocați, să le gestionați, să le utilizați și să le analizați. Chiar și companiile mari se luptă cu gestionarea și stocarea datelor pentru a face o cantitate uriașă 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:

1. Înțelegerea și acceptarea necorespunzătoare a datelor mari
2. Informații semnificative prin analiza datelor mari
3. Stocarea și calitatea datelor
4. Securitatea și confidențialitatea datelor
5. Colectare de date semnificative în timp real: deficit de competențe
6. Sincronizarea datelor
7. Reprezentarea vizuală a datelor
8. Confuzie în gestionarea datelor
9. Structurarea datelor mari
10. Extragerea de informații din date

Beneficiile organizaționale ale Big Data

Big Data nu este utilă pentru organizarea datelor, dar chiar aduce o multitudine de beneficii pentru întreprinderi. Primele cinci sunt:

• Înțelegeți tendințele pieței : Folosind date mari și analize de date mari, întreprinderile pot anticipa cu ușurință tendințele pieței, prezice preferințele clienților, evaluează eficacitatea produselor, preferințele clienților și pot obține previziune asupra comportamentului clienților. În schimb, aceste informații ajută la înțelegerea tiparelor de cumpărare, a modelelor de cumpărare, a preferințelor și multe altele. Astfel de informații prealabile ajută la planificarea și gestionarea lucrurilor.
• Înțelegeți nevoile clienților: analiza Big Data ajută companiile să înțeleagă și să planifice o mai bună satisfacție a clienților. Afectând astfel creșterea unei afaceri. Asistență 24*7, soluționarea reclamațiilor, colectarea consecventă de feedback etc.
• Îmbunătățirea reputației companiei : Big data ajută la tratarea zvonurilor false, oferă servicii mai bune nevoilor clienților și menține imaginea companiei. Folosind instrumente de analiză a datelor mari, puteți analiza atât emoțiile negative, cât și cele pozitive, care ajută la înțelegerea nevoilor și așteptărilor clienților.
• Promovează măsuri de economisire a costurilor: costurile inițiale ale implementării Big Data sunt mari, dar profiturile și informațiile profitabile sunt mai mari decât plătiți. Big Data poate fi folosit pentru a stoca datele mai eficient.
• Face datele disponibile : instrumentele moderne din Big Data pot, în prezența în timp real, solicita porțiuni de date oricând într-un format structurat și ușor de citit.

Sectoarele în care se utilizează Big Data:

• Retail & E-Commerce
• Servicii financiare
• Telecomunicatii

Concluzie

Cu aceasta, putem concluziona că nu există o definiție specifică a ceea ce este big data, dar totuși vom fi cu toții de acord că o cantitate mare și voluminoasă de date este big data. De asemenea, cu timpul, importanța analizei datelor mari crește, deoarece ajută la îmbunătățirea cunoștințelor și ajunge la o concluzie profitabilă.

Dacă doriți să beneficiați de big data, atunci folosirea Hadoop vă va ajuta cu siguranță. Deoarece este o metodă care știe să gestioneze datele mari și să le facă ușor de înțeles.