Следующая статья поможет вам: Какая технология больших данных востребована?
Компании, занимающиеся цифровым программным обеспечением, используют большие данные для улучшения операций, повышения качества обслуживания клиентов, создания специализированных рекламных стратегий и принятия других мер для увеличения продаж и прибыльности.
Какие технологии больших данных востребованы? Тинги в сфере технологий постоянно развиваются. То, что когда-то было в моде и пользовалось большим спросом, может легко устареть. Это верно, особенно в контексте огромных данных.
Вам необходимо ознакомиться с ведущими технологиями больших данных, которые будут востребованы в 2023 году, если вы хотите быть впереди конкурентов.
Что такое методы работы с большими данными?
Большие данные — это термин, используемый для описания огромного количества данных, которые предприятия производят каждый день. Раньше эти данные были неуправляемы обычными методы обработки данных из-за его размеров и сложности.
Но современные технологии сделали возможным быстрое и эффективное хранение, обработку и анализ огромных данных. Инструменты обработки больших данных, такие как Apache Hadoop, Apache Spark и MongoDB, легко доступны.
Хотя каждая из этих технологий имеет свои преимущества и недостатки, все они могут использоваться для извлечения информации из огромных наборов данных. Технологии больших данных будут становиться все более и более необходимыми, поскольку предприятия продолжают генерировать все больший объем данных.
Аналитика данных в режиме реального времени стала возможной благодаря технологиям хранения больших данных, архитектуре вычислений и хранения, которая собирает и обрабатывает огромные объемы данных. Давайте рассмотрим используемые сейчас технологии больших данных.
Большие данные относятся к растущему объему данных, которые предприятиям трудно эффективно обрабатывать. Хотя идея больших данных не нова, быть в курсе последних событий может быть сложно, поскольку технологическая среда постоянно меняется.
Решить эту проблему помогают технологические решения для работы с большими данными. Давайте исследуем технологии управления и анализа массивных данных.
К наиболее часто используемым технологиям больших данных относятся:
В дополнение к Компания по разработке больших данных менеджер ресурсов (YARN), который обеспечивает эффективную последовательность выполнения задач, Hadoop предлагает системные файлы (HDFS), созданный для долговечности и надежности.
Spark — быстрое и универсальное решение для кластерных вычислений. Для специального анализа данных Spark предлагает удобный терминал, а также API-интерфейсы программирования Java, Python и Scala. Теперь давайте рассмотрим технику больших данных Hadoop.
Большие наборы данных могут обрабатываться распределенным образом по кластерам стандартных машин с использованием платформы Hadoop с открытым исходным кодом.
Метод больших данных
Организации постоянно собирают большие данные, которые представляют собой значительный набор обработанных, полуструктурированных и источников данных, для использования в информации, маркетинге, машинном обучении, прогнозном анализе и в широком спектре других целей. Три V часто используются для представления больших данных: объем, разнообразие и скорость.
Объем: Описывает огромные объемы данных, которые корпорации получают из различных источников, включая транзакции, устройства Интернета вещей (IoT), социальные сети, видео, фотографии и аудио, и это лишь некоторые из них.
Скорость: Этот термин описывает скорость, с которой данные поступают на предприятия, особенно с учетом развития Интернета вещей и требований к обработке таких огромных объемов данных. Интеллектуальные счетчики, метки RFID и другие датчики помогают справиться с этим практически в режиме реального времени.
Разнообразие: Делает ссылку на заявленные типы данных, включая неорганизованную текстовую информацию, сообщения, видео, аудиофайлы, данные биржевых символов и бизнес-счета, в дополнение к структурированным количественным данным, содержащимся в обычных базах данных.
Ценность больших данных
Ценность и преимущества больших данных зависят от того, как фирма их интерпретирует и использует, а не от объема имеющихся у нее данных.
Обработка больших данных становится принципиально сложной из-за их чрезвычайного разнообразия, что требует использования систем, которые могут управлять различными структурными и семантическими вариациями больших данных.
Способность компании успешно собирать большие данные и управлять ими определяет скорость ее роста. Большие данные имеют много преимуществ, поэтому их важность не подлежит сомнению.
Понимание рыночных условий:
Анализ больших данных помогает организациям понять рыночные условия, такие как спрос на продукт или услугу, поведение потребителей и другие факторы.
Корпорация может опередить своих конкурентов, увеличив производство товаров, пользующихся рыночным спросом, или сосредоточившись на расширении уже существующих услуг.
Например, корпорация, производящая компьютеры, может создавать модели или добавлять новые технологии к товарам, пользующимся большим спросом. Многие компании электронной коммерции, такие как Alibaba и Amazonв значительной степени полагаться на большие данные.
Заключение:
Другой инструменты для работы с большими данными и технологии помогают компаниям собирать данные из нескольких источников в режиме реального времени и оперативно их анализировать, помогая организациям быстро делать выбор на основе полученных сведений.
Помощь в привлечении и удержании клиентов: привлечение новых потребителей так же важно, как и удержание существующих.
Аналитика больших данных позволяет фирмам изучать поведение клиентов, выявлять тенденции и закономерности, связанные с клиентами, и создавать инновационные стратегии для привлечения и удержания потребителей. Аналитика больших данных помогает фирмам создавать и улучшать товары и услуги, отвечающие потребностям потребителей.
Читать далее: Распределенная обработка данных в эпоху данных
