Qu'est-ce que le Big Data?

C'est un terme qui fait référence à une énorme quantité de données allant de téraoctets à même exaoctet et plus encore. Les données peuvent être de tout type, telles que structurées, non structurées ou même semi-structurées. Les entrepôts de données sont utilisés pour stocker les données et, lentement, les organisations utilisent la technologie cloud pour migrer leurs données afin d'économiser d'énormes investissements en amont pour du matériel coûteux.

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 de 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

1. Volume

La gestion et le traitement d'une grande quantité de données est un problème courant. Il 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. Il peut y faire face pour fournir un traitement et des résultats sans faille. Les bourses et les bulletins météorologiques sont quelques-uns des exemples en temps réel.

3. Variété

  • Structuré

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.

  • Non structuré

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.

  • Semi-structuré

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 facilité?

Avant cela, 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. Cela a changé la donne à bien des égards. 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.

Meilleures entreprises

Il est employé dans une grande variété de domaines tels que la fabrication, les soins de santé, l'énergie, les assurances, les sports, etc. Certaines des meilleures entreprises sont répertoriées ci-dessous:

  • IBM
  • Microsoft
  • Amazone
  • Entreprise HP
  • Teradata

Composants

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 une collaboration d'autres composants également.

  • Hadoop
  • HDFS
  • Sqoop
  • Réduire la carte
  • Apache Spark / Storm
  • Google Big Query
  • Amazon Kinesis

Cas d'utilisation

  • 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 le Big Data

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.
  • 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 ses outils. 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 est-il utilisé?

Il est utilisé 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

Les données ne vieillissent jamais et avec les technologies de pointe, elles augmentent de façon exponentielle. Il y a une énorme demande pour les professionnels dans le domaine du Big Data. Il évolue avec un énorme potentiel de croissance. Les analystes de données deviennent les décideurs des entreprises qui utilisent correctement ces technologies.

Besoin 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 cela, nous sommes capables 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

Les organisations qui utilisent ses composants pour atteindre les objectifs suivants:

  • Prédire les tendances futures et les comportements des clients
  • Analyser, comprendre et présenter 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 l'individu et l'Organisation peut 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 sur ce qu'est le Big Data Analytics. Ici, nous avons discuté du travail, des compétences requises, de la portée, de la croissance de carrière, des avantages et des meilleures entreprises qui mettent en œuvre cette technologie. Vous pouvez également consulter nos autres articles suggérés pour en savoir plus -

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