大數(shù)據(jù)簡介
用于分析過去以便進行未來預測的大型數(shù)據(jù)集稱為大數(shù)據(jù)。它們的主要概念是體積、速度和多樣性，因此任何數(shù)據(jù)都很容易處理。結構化和非結構化數(shù)據(jù)都會被處理，這不是使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法來完成的。它從數(shù)據(jù)處理流中為任何人提供所需的信息。它被用于研究、分析、醫(yī)療領域、教育以及處理海量數(shù)據(jù)的地方。它是從社交媒體、機器數(shù)據(jù)和事務數(shù)據(jù)演變而來的。
什么是大數(shù)據(jù)
下面的文章為大數(shù)據(jù)的介紹提供了一個提綱。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理無法處理龐大而復雜的數(shù)據(jù)。因此，我們使用大數(shù)據(jù)來分析、提取信息，更好地理解數(shù)據(jù)。我們考慮體積，速度，多樣性，準確性和價值的大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的一個例子是通過社交媒體生成的人的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)有助于分析數(shù)據(jù)中的模式，以便輕松理解人們和企業(yè)的行為。這有助于高效處理，從而提高客戶滿意度。大數(shù)據(jù)中涉及的數(shù)據(jù)可以是結構化的或非結構化的，也可以是自然的或經(jīng)過處理的，或者與時間有關。
大數(shù)據(jù)的主要組成部分
以下是大數(shù)據(jù)的主要組成部分：
Hadoop、數(shù)據(jù)科學、統(tǒng)計和；其他
1。機器學習
這是一門讓計算機自己學習的科學。在機器學習中，計算機需要使用算法和統(tǒng)計模型來執(zhí)行特定的任務，而不需要任何明確的指令。機器學習應用程序提供基于過去經(jīng)驗的結果。例如，現(xiàn)在有一些移動應用程序可以為你提供財務、賬單的摘要，提醒你賬單的支付情況，還可以為你提供一些儲蓄計劃的建議。這些功能是通過閱讀電子郵件和短信來完成的。
2。自然語言處理（NLP）
它是計算機理解人類語言的能力?，F(xiàn)在人們能想到的最明顯的例子是谷歌主頁和亞馬遜Alexa。兩者都使用NLP和其他技術為我們提供虛擬助手體驗。NLP就在我們身邊，我們甚至都沒有意識到。在寫郵件時，如果出現(xiàn)任何錯誤，它會自動更正自己，現(xiàn)在它會自動給出完成郵件的建議，并在我們試圖發(fā)送一封沒有電子郵件文本中引用的附件的電子郵件時自動恐嚇我們，這是在后端運行的自然語言處理應用程序的一部分。
3。商業(yè)智能
商業(yè)智能（BI）是一種技術驅動的方法或流程，通過分析數(shù)據(jù)并以最終用戶（通常是高層管理人員）如經(jīng)理和企業(yè)領導人可以從中獲得一些可操作的見解并對其做出明智的商業(yè)決策的方式來獲取見解。
4。云計算
如果我們按名稱來命名，它應該是在云上進行計算的；嗯，這是真的，這里我們不是在談論真正的云，這里的云是互聯(lián)網(wǎng)的參考。因此，我們可以將云計算定義為提供計算服務——服務器、存儲、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡、軟件、分析、智能，以及互聯(lián)網(wǎng)（“云”），以提供更快的創(chuàng)新、靈活的資源和規(guī)模經(jīng)濟。
大數(shù)據(jù)的特點
以下是大數(shù)據(jù)的特點：
- 體積：為了確定數(shù)據(jù)的價值，需要考慮數(shù)據(jù)的大小，這一點至關重要。此外，為了確定特定類型的數(shù)據(jù)是否屬于“大數(shù)據(jù)導論”類別，它取決于數(shù)據(jù)量</李>
- 多樣性：多樣性是指根據(jù)數(shù)據(jù)的性質（結構化和非結構化）不同的數(shù)據(jù)類型。之前，大多數(shù)應用程序考慮的唯一數(shù)據(jù)源是行和列的形式，它們通常以電子表格和數(shù)據(jù)庫的形式出現(xiàn)。但如今，數(shù)據(jù)以我們能想象的任何形式出現(xiàn)，比如電子郵件、照片、視頻、音頻等等</李>
- 速度：速度，顧名思義，是數(shù)據(jù)生成的速度。從一個來源來看，數(shù)據(jù)生成的速度和處理的速度決定了數(shù)據(jù)的潛力</李>
- 可變性：數(shù)據(jù)可能是可變的，這意味著它可能不一致，而不是在流程中，從而干擾或成為以有效方式處理和管理數(shù)據(jù)的障礙</李>
大數(shù)據(jù)的應用
大數(shù)據(jù)分析的使用方式如下：
- 醫(yī)療：我們現(xiàn)在有可穿戴設備和傳感器，可以實時更新患者的健康狀況</李>
- 教育：通過大數(shù)據(jù)分析進行適當分析，可以跟蹤和改進學生的進步</李>
- 天氣：部署在全球各地的天氣傳感器和衛(wèi)星收集大量數(shù)據(jù)，并使用這些數(shù)據(jù)監(jiān)測天氣和環(huán)境狀況，還預測或預測未來幾天的天氣狀況</李>
大數(shù)據(jù)的優(yōu)缺點
以下是優(yōu)點和缺點：
</t車身>
| 優(yōu)勢 | 缺點 |
| 更好的決策 | 數(shù)據(jù)質量：數(shù)據(jù)質量需要良好，并安排好進行大數(shù)據(jù)分析 |
| 提高生產(chǎn)力 | 硬件需求：需要存儲數(shù)據(jù)的存儲空間，以及在分析系統(tǒng)之間傳輸數(shù)據(jù)所需的網(wǎng)絡帶寬，這些都是購買和維護大數(shù)據(jù)環(huán)境的昂貴成本 |
| 降低成本 | 網(wǎng)絡安全風險：存儲敏感和大量數(shù)據(jù)會使公司成為網(wǎng)絡攻擊者更具吸引力的目標，網(wǎng)絡攻擊者可能會將數(shù)據(jù)用于勒索或其他不法目的 |
| 改善客戶服務 | 在與傳統(tǒng)系統(tǒng)集成方面遇到了困難：許多長期經(jīng)營的老企業(yè)在不同的體系結構和環(huán)境中，將數(shù)據(jù)存儲在不同的應用程序和系統(tǒng)中。這在整合過時的數(shù)據(jù)源和移動數(shù)據(jù)方面產(chǎn)生了問題，進一步增加了處理大數(shù)據(jù)的時間和費用 |
理解V
以下是提到的理解：
Hadoop、數(shù)據(jù)科學、統(tǒng)計和；其他
1。音量
處理和處理大量數(shù)據(jù)是一個常見問題。它利用Hadoop、Apache Spark和HDFS等其他技術輕松地執(zhí)行任務。
2。速度
組織高速收集數(shù)據(jù)以處理即時結果。它可以應對這種情況，提供無縫的處理和結果。股票交易所和天氣預報就是一些實時的例子。
3。多樣性
- 結構化：從關系數(shù)據(jù)庫派生的預設格式的數(shù)據(jù)集。例如，一個員工的工資表上有一個預定義的模式</李>
- 非結構化：這些是沒有正確格式或對齊的隨機數(shù)據(jù)。因此，它們需要更多的處理時間。例如谷歌搜索、社交媒體民意調(diào)查、視頻流</李>
- 半結構化：它是結構化和非結構化數(shù)據(jù)的組合。它們有適當?shù)慕Y構，但缺乏所需的定義</李>
如何使工作變得更容易
在此之前，對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行了線性和逐行分析。后來隨著計算機的引入，Excel電子表格使生活變得簡單。用戶需要將不同的記錄制成表格，并進行必要的研究，以得出有意義的報告。它在許多方面改變了游戲規(guī)則?？梢蕴幚砗头治龈哌_TB的大量數(shù)據(jù)集。應用了復雜的查詢和算法。生成的報告具有更好的結果，幾乎沒有失敗。所有這些都需要幾分鐘到幾小時的時間，這取決于數(shù)據(jù)的大小。
頂級公司
它被廣泛應用于制造業(yè)、醫(yī)療保健、能源、保險、體育等領域。一些頂級公司如下所示：
- IBM
- 微軟
- 亞馬遜
- 惠普企業(yè)
- Teradata
組成部分
下面列出了各種第三方工具，可用于對來源提供的數(shù)據(jù)進行分析。它們可以獨立運行，也可以與其他組件協(xié)作。
- Hadoop
- HDFS
- Sqoop
- 地圖縮小
- 阿帕奇星火/風暴
- 谷歌大查詢
- 亞馬遜運動
用例
- 管理層可以做出更好的決策</李>
- 識別客戶需求的趨勢并保持相關性</李>
- 低風險結果</李>
- 決策驗證</李>
- 確定了目標受眾</李>
工作
借助Hadoop等第三方工具，Spark可以將大型數(shù)據(jù)集加載到外部存儲。數(shù)據(jù)是基于人工編寫的查詢進行處理的。商業(yè)智能團隊利用這些報告來理解預測模式并糾正以前的錯誤。此外，數(shù)據(jù)可以可視化，以做出有用的決策。
優(yōu)勢
- 可以完全理解業(yè)務目標</李>
- 學習數(shù)字背后的含義</李>
- 分析以前失敗的根本原因</李>
- 使用易于理解的語言洞察未來結果</李>
- 有助于做出完美的決策</李>
先決條件
使用它的工具沒有先決條件。掌握Java或Python等編程語言的基本知識會有所幫助。了解數(shù)據(jù)庫如何工作和原始查詢就足夠了。還有其他高級語言，如Spark、Pig等，易于學習和使用。用戶應該在技術上合理地使用這些工具來獲得所需的輸出。
為什么要用它
它用于改進應用程序和服務，以提供更好的結果?？梢匝苌龈鞣N經(jīng)濟高效的解決方案。隨著環(huán)境的快速變化，了解客戶需求至關重要。
范圍
數(shù)據(jù)永遠不會過時，而且隨著尖端技術的發(fā)展，數(shù)據(jù)正以指數(shù)級增長。這一領域對專業(yè)人士有著巨大的需求。它正在演變，具有巨大的增長潛力。分析人員通過正確使用這些技術成為公司的決策者。
需要
如今，數(shù)據(jù)以不同的形式出現(xiàn)。由于實施成本和缺乏專業(yè)人員，許多分析解決方案在過去不可能實現(xiàn)。這樣，我們就能夠在一個時間間隔內(nèi)對機器數(shù)據(jù)執(zhí)行復雜的算法。它們有許多實時用例，比如欺詐檢測、全球平臺上的目標受眾、網(wǎng)絡廣告等。
目標受眾
利用其組件實現(xiàn)以下目標的組織：
- 預測客戶的未來趨勢和行為模式</李>
- 以有用的方式分析、理解和展示數(shù)據(jù)</李>
- 跟上競爭對手并在市場中保持相關性</李>
- 做出強有力的決定</李>
總結——什么是大數(shù)據(jù)
隨著需求和競爭的增長，專業(yè)人士保持更新至關重要。通過有效地利用個人和組織可以從多個方面獲益。分析師們對這個行業(yè)有了更好的了解，并將其傳達給了工人們。決策可以根據(jù)報告做出，而不是依靠猜測和直覺。
