Introdução ao Big Data Analytics
Big Data é um termo que se refere a uma enorme quantidade de dados que varia de Terabytes a Exabyte e muito mais. O processo de análise de conjuntos de dados sobre as informações que eles incluem para extrair inferências, freqüentemente com o suporte de tecnologias e ferramentas especializadas, é chamado de Big Data Analytics. É amplamente utilizado em indústrias de negócios e outras organizações para tirar melhores conclusões de negócios.
Definição
A coisa mais importante aqui é o que as organizações fazem com esses dados disponíveis? Com tecnologias de rápido crescimento, é um pesadelo para as empresas obter insights significativos a partir dos dados gerados no dia-a-dia. Com a introdução do conceito de análise de Big Data, uma organização coleta dados de várias fontes externas, como dispositivos móveis, feeds de mídia social, instrumentos de medição, relatórios de previsão, dispositivos de IoT, servidores de banco de dados relacionais e várias outras fontes. Esses dados podem ser formatados, manipulados e analisados de uma maneira melhor para fornecer soluções para problemas de negócios, obter conhecimento sobre a tendência do cliente, análises sentimentais sobre as pessoas, aumentar a receita e aumentar o desempenho operacional.
Compreendendo os Vs do Big Data
Vejamos os V populares de Big Data.
1. VOLUME
Manipular e processar uma grande quantidade de dados é um problema comum. O big data utiliza outras tecnologias, como Hadoop, Apache Spark e HDFS, para executar as tarefas com facilidade.
2. VELOCIDADE
As organizações coletam dados em alta velocidade para processar resultados instantâneos. O Big Data pode lidar com isso para fornecer processamento e resultados contínuos. As bolsas de valores e os relatórios meteorológicos são alguns dos exemplos em tempo real.
3. VARIEDADE
- Dados Estruturados
O conjunto de dados com um formato predefinido, derivado de um banco de dados relacional. Por exemplo, a folha de salário de um funcionário com um esquema predefinido de itens.
- Dados não estruturados
Estes são dados aleatórios sem formato ou alinhamento adequados. Eles exigem mais tempo de processamento. Exemplos incluem pesquisas no Google, pesquisas em mídias sociais, transmissões de vídeo.
- Dados Semiestruturados
É uma combinação de dados estruturados e não estruturados. Eles possuem uma estrutura adequada e ainda não possuem a definição necessária.
Como o trabalho é mais fácil?
Antes da análise do Big Data, uma análise linear e linha por linha foi feita com os dados disponíveis. Mais tarde, com a introdução da vida do computador, ficou fácil com as planilhas do Excel. Os usuários precisavam tabular os diferentes registros e realizar o estudo necessário para obter um relatório significativo. A análise de Big Data mudou o jogo de várias maneiras diferentes. Extensos conjuntos de dados de até terabyte podem ser processados e analisados. Consultas e algoritmos complexos são aplicados. Os relatórios são gerados com um resultado melhor com quase zero falhas. Tudo isso em questão de minutos a horas, dependendo do tamanho dos dados alimentados.
Principais empresas que usam Big Data Analytics
A análise de big data é empregada em uma ampla variedade de domínios, como manufatura, saúde, energia, seguros, esportes, etc. Algumas das principais empresas que usam a análise de big data estão listadas abaixo:
- IBM
- Microsoft
- Amazonas
- Empresa HP
- Teradata
Componentes do Big Data Analytics
Existem várias ferramentas de terceiros, conforme listado abaixo, disponíveis para realizar a análise dos dados disponíveis nas fontes. Eles são capazes de atuar como independentes e também com a colaboração de outros componentes.
- Hadoop
- HDFS
- SQOOP
- Mapa Reduzir
- Apache Spark / Storm
- Google Big Query
- Amazon Kinesis
Casos de uso do Big Data Analytics
- A gerência pode tomar melhores decisões.
- Reconhecer as tendências das necessidades dos clientes e permanecer relevante.
- Resultados de baixo risco.
- Validação de decisão.
- O público-alvo é identificado.
Trabalhando com Big Data Analytics
Com a ajuda de ferramentas de terceiros, como o Hadoop, Spark, podemos carregar grandes conjuntos de dados no armazenamento externo. Os dados são processados com base nas consultas gravadas humanamente. A equipe de inteligência de negócios utiliza esses relatórios para entender o padrão preditivo e corrigir erros anteriores. Os dados podem ser visualizados para tomar decisões úteis.
Vantagens
- Os objetivos de negócios podem ser entendidos completamente.
- Aprenda o significado por trás dos números.
- Analise as causas principais das falhas anteriores.
- Informações sobre resultados futuros usando uma linguagem fácil de entender.
- Contribua para tomar decisões perfeitas.
Pré-requisitos
Não há pré-requisitos para o uso da análise de Big Data. O conhecimento básico de linguagens de programação como Java ou Python seria útil. Compreender como os bancos de dados funcionam e as consultas primárias são suficientes. Existem outros idiomas de alto nível, como Spark, Pig, fáceis de aprender e usar. O usuário deve ser tecnicamente correto na maneira de usá-los para obter a saída desejada.
Por que o Big Data Analytics é usado?
A análise de Big Data é usada para melhorar os aplicativos e serviços para fornecer melhores resultados. Várias soluções econômicas podem ser derivadas. Com o ambiente em rápida mudança, é essencial entender as demandas dos clientes.
Escopo da Big Data Analytics
A análise de dados nunca está ficando antiquada e, com as tecnologias de ponta, está aumentando exponencialmente. Há um enorme requisito para profissionais da área de Big Data Analytics. Está evoluindo com enorme potencial de crescimento. Os analistas de dados tornam-se os tomadores de decisão das empresas com o uso adequado das tecnologias de Big Data.
Necessidade de Big Data Analytics
Atualmente, os dados vêm em diferentes formas. Muitas das soluções analíticas não eram possíveis no passado devido ao custo de implementação e falta de profissionais. Com o Big Data, a análise é capaz de executar algoritmos complexos nos dados da máquina dentro de um intervalo de tempo. Eles têm muitos casos de uso em tempo real, como detecção de fraudes, segmentação de público-alvo em uma plataforma global, publicidade na Web etc.
Público-alvo do Big Data Analytics
Organizações que fazem uso da análise de big data e seus componentes para obter o seguinte:
- Prever tendências futuras e padrões de comportamento dos clientes.
- Analise, compreenda e apresente dados de maneiras úteis.
- Para acompanhar os concorrentes e permanecer relevante no mercado.
- Tome decisões poderosas.
Conclusão
Com a crescente demanda e concorrência, é essencial que um profissional se mantenha atualizado. Usando eficientemente a análise de Big Data, o indivíduo e a organização podem obter ganhos de várias maneiras. Os analistas entendem melhor o setor, transmitindo o mesmo para os trabalhadores. Uma decisão pode ser tomada com base em relatórios, em vez de depender de suposições e intuições.
Artigos recomendados
Este foi um guia para o Big Data Analytics. Aqui discutimos a definição de Big Data Analytics, componentes e principais empresas usando o Big Data Analytics. Você também pode consultar o seguinte artigo para saber mais -
- Salário de Big Data Analytics
- O que é a tecnologia de Big Data?
- Exemplos de análise de big data
- O que é Big Data e Hadoop