Introduction au Big Data Analytics
Le Big Data est un terme qui fait référence à une énorme quantité de données allant de téraoctets à même exaoctet et plus encore. Le processus d'analyse des ensembles de données sur les informations qu'ils contiennent pour tirer des inférences, souvent avec le soutien de technologies et d'outils spécialisés, est appelé Big Data Analytics. Il est largement utilisé dans les industries commerciales et d'autres organisations pour tirer de meilleures conclusions commerciales.
Définition
La chose la plus importante ici est ce que les organisations font avec ces données disponibles? Avec les technologies à croissance rapide, c'est un cauchemar pour les entreprises de tirer des informations significatives des données générées au jour le jour. Avec l'introduction du concept d'analyse Big Data, une organisation collecte des données à partir de diverses sources externes telles que les appareils mobiles, les flux de médias sociaux, les instruments de mesure, les rapports de prévision, les appareils IoT, les serveurs de bases de données relationnelles et plusieurs autres sources. Ces données peuvent être formatées, manipulées et analysées d'une meilleure manière pour fournir des solutions aux problèmes commerciaux, acquérir des connaissances sur la tendance client, une analyse sentimentale sur les personnes, augmenter les revenus et augmenter les performances opérationnelles.
Comprendre les V du Big Data
Voyons les V populaires du Big Data.
1. VOLUME
La gestion et le traitement d'une grande quantité de données est un problème courant. Le Big Data utilise d'autres technologies telles que Hadoop, Apache Spark et HDFS pour effectuer les tâches en toute simplicité.
2. VITESSE
Les organisations collectent des données à grande vitesse pour traiter des résultats instantanés. Le Big Data peut y faire face pour fournir un traitement et des résultats homogènes. Les bourses et les bulletins météorologiques sont quelques-uns des exemples en temps réel.
3. VARIÉTÉ
- Données structurées
L'ensemble de données avec un format prédéfini, dérivé d'une base de données relationnelle. Par exemple, la feuille de salaire d'un employé avec un schéma de choses prédéfini.
- Données non structurées
Ce sont des données aléatoires sans format ni alignement appropriés. Ils nécessitent plus de temps de traitement. Les exemples incluent les recherches Google, les sondages sur les réseaux sociaux, les flux vidéo.
- Données semi-structurées
Il s'agit d'une combinaison de données structurées et non structurées. Ils ont une structure appropriée mais manquent de la définition requise.
Comment le travail est-il plus facile?
Avant la création de l'analyse du Big Data, une analyse linéaire et ligne par ligne a été effectuée sur les données disponibles. Plus tard, l'introduction de la vie informatique a été facilitée avec les feuilles de calcul Excel. Les utilisateurs devaient tabuler les différents enregistrements et effectuer l'étude requise pour obtenir un rapport significatif. L'analyse du Big Data a changé la donne de bien des façons. De vastes ensembles de données pouvant atteindre un téraoctet peuvent être traités et analysés. Des requêtes et des algorithmes complexes sont appliqués. Les rapports sont générés avec un meilleur résultat avec presque zéro échecs. Tout cela en quelques minutes à quelques heures en fonction de la taille des données alimentées.
Principales entreprises utilisant le Big Data Analytics
L'analyse des mégadonnées est employée dans une grande variété de domaines tels que la fabrication, les soins de santé, l'énergie, l'assurance, les sports, etc.
- IBM
- Microsoft
- Amazone
- Entreprise HP
- Teradata
Composants de Big Data Analytics
Il existe divers outils tiers répertoriés ci-dessous, disponibles pour effectuer l'analyse des données disponibles à partir des sources. Ils sont capables de fonctionner en mode autonome et avec la collaboration d'autres composants également.
- Hadoop
- HDFS
- SQOOP
- Réduire la carte
- Apache Spark / Storm
- Google Big Query
- Amazon Kinesis
Exemples d'utilisation de Big Data Analytics
- La direction peut prendre de meilleures décisions.
- Pour reconnaître les tendances des besoins des clients et rester pertinent.
- Résultats à faible risque.
- Validation de décision.
- Le public cible est identifié.
Travailler avec Big Data Analytics
Avec l'aide d'outils tiers tels que Hadoop, Spark, nous pouvons charger de grands ensembles de données sur un stockage externe. Les données sont traitées sur la base des requêtes écrites humainement. L'équipe de Business Intelligence utilise ces rapports pour comprendre le schéma prédictif et corriger les erreurs précédentes. Les données peuvent être visualisées pour prendre des décisions utiles.
Les avantages
- Les objectifs commerciaux peuvent être parfaitement compris.
- Apprenez la signification des chiffres.
- Analysez les causes profondes des échecs précédents.
- Un aperçu des résultats futurs à l'aide d'un langage facile à comprendre.
- Contribuez à prendre des décisions parfaites.
Conditions préalables
Il n'y a pas de pré-requis pour utiliser l'analyse Big Data. Une connaissance de base des langages de programmation tels que Java ou Python serait utile. Comprendre le fonctionnement des bases de données et les requêtes primaires sont suffisants. Il existe d'autres langages de haut niveau tels que Spark, Pig qui sont faciles à apprendre et à utiliser. L'utilisateur doit être techniquement solide dans la manière de les utiliser pour obtenir la sortie souhaitée.
Pourquoi le Big Data Analytics est-il utilisé?
L'analyse Big Data est utilisée pour améliorer les applications et les services afin de fournir de meilleurs résultats. Diverses solutions économiques peuvent être dérivées. Dans un environnement en évolution rapide, il est essentiel de comprendre les demandes des clients.
Portée de l'analyse de Big Data
L'analyse de données n'est jamais démodée et avec les technologies de pointe, elle augmente de façon exponentielle. Il y a une énorme demande pour les professionnels dans le domaine de l'analyse de Big Data. Il évolue avec un énorme potentiel de croissance. Les analystes de données deviennent les décideurs des entreprises avec une bonne utilisation des technologies Big Data.
Besoin d'analyses de Big Data
De nos jours, les données se présentent sous différentes formes. De nombreuses solutions analytiques n'étaient pas possibles dans le passé en raison du coût de mise en œuvre et du manque de professionnels. Avec le Big Data, l'analyse est capable d'exécuter des algorithmes complexes sur les données de la machine dans un intervalle de temps. Ceux-ci ont de nombreux cas d'utilisation en temps réel tels que la détection de fraude, le ciblage de l'audience sur une plate-forme mondiale, la publicité Web, etc.
Public cible pour Big Data Analytics
Les organisations qui utilisent l'analyse du Big Data et ses composants pour atteindre les objectifs suivants:
- Prédisez les tendances futures et les comportements des clients.
- Analysez, comprenez et présentez les données de manière utile.
- Pour suivre les concurrents et rester pertinent sur le marché.
- Prenez des décisions puissantes.
Conclusion
Avec une demande et une concurrence croissantes, il est essentiel pour un professionnel de rester à jour. En utilisant efficacement les analyses Big Data, l'individu et l'organisation peuvent gagner de plusieurs manières. Les analystes acquièrent une meilleure compréhension de l'industrie, transmettant la même chose aux travailleurs. Une décision peut être prise sur la base de rapports plutôt que de s'appuyer sur des suppositions et des intuitions.
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Cela a été un guide pour l'analyse de Big Data. Nous discutons ici de la définition de Big Data Analytics, des composants et des meilleures entreprises utilisant Big Data Analytics. Vous pouvez également consulter l'article suivant pour en savoir plus -
- Salaire Big Data Analytics
- Qu'est-ce que la technologie Big Data?
- Exemples d'analyse de Big Data
- Qu'est-ce que le Big Data et Hadoop