O que é Big Data?
É um termo que se refere a uma enorme quantidade de dados que variam de Terabytes até Exabyte e muito mais. É permitido que os dados sejam de qualquer tipo, como Estruturado, Não Estruturado ou até Semiestruturado. Os data warehouses são usados para armazenar os dados e, lentamente, as organizações estão usando a tecnologia em nuvem para migrar seus dados e economizar grandes investimentos feitos antecipadamente em hardware caro.
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 big data, uma organização coleta dados de várias fontes externas, como dispositivos móveis, feeds de mídia social, instrumentos de medição, relatórios de previsão, dispositivos 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
1. Volume
Manipular e processar uma grande quantidade de dados é um problema comum. Ele usa 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. Ele 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
- Estruturada
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.
- Não estruturado
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.
- Semi-estruturado
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 disso, 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 executar o estudo necessário para obter um relatório significativo. Foi um divisor de águas de muitas 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
É empregado em uma ampla variedade de domínios, como Manufatura, Assistência Médica, Energia, Seguros, Esportes, etc. Algumas das principais empresas estão listadas abaixo:
- IBM
- Microsoft
- Amazonas
- Empresa HP
- Teradata
Componentes
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 com a colaboração de outros componentes.
- Hadoop
- HDFS
- Sqoop
- Mapa Reduzir
- Apache Spark / Storm
- Google Big Query
- Amazon Kinesis
Caso de Uso
- 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
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 linguagem fácil de entender
- Contribua para tomar decisões perfeitas.
Pré-requisitos
Não há pré-requisitos para o uso de suas ferramentas. 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 é usado?
É usado 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
Os dados nunca estão ficando antiquados e, com as tecnologias de ponta, estão aumentando exponencialmente. Há um enorme requisito para profissionais da área de Big Data. Está evoluindo com enorme potencial de crescimento. Os analistas de dados tornam-se os tomadores de decisão das empresas com o uso adequado dessas tecnologias.
Necessidade de Big Data
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 isso, somos capazes 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
Organizações que fazem uso de 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
- Tomar decisões poderosas
Conclusão
Com a crescente demanda e concorrência, é essencial que um profissional se mantenha atualizado. Usando eficientemente o indivíduo e a Organização, pode ganhar 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 sobre o que é o Big Data Analytics. Aqui discutimos o trabalho, as habilidades necessárias, o escopo, o crescimento da carreira, as vantagens e as principais empresas que implementam essa tecnologia. Você também pode consultar nossos outros artigos sugeridos para saber mais -
- Introdução à computação em nuvem
- Introdução à IOT
- O que é aprendizado de máquina?
- O que é Shell Scripting?
- For Loop em scripts de shell | Como trabalhar?