Introducción a Big Data Analytics
Big Data es un término que se refiere a una enorme cantidad de datos que van desde Terabytes hasta Exabyte y más. El proceso de analizar conjuntos de datos sobre la información que incluyen para hacer inferencias, con frecuencia con el apoyo de tecnologías y herramientas especializadas, se conoce como Big Data Analytics. Es ampliamente utilizado en industrias comerciales y otras organizaciones para sacar mejores conclusiones comerciales.
Definición
¿Lo más importante aquí es lo que hacen las organizaciones con estos datos disponibles? Con las tecnologías de rápido crecimiento, es una pesadilla para las empresas obtener información significativa de los datos generados en el día a día. Con la introducción del concepto de análisis de Big Data, una organización recopila datos de varias fuentes externas, como dispositivos móviles, redes sociales, instrumentos de medición, informes de pronóstico, dispositivos IoT, servidores de bases de datos relacionales y varias otras fuentes. Estos datos pueden formatearse, manipularse y analizarse de una mejor manera para proporcionar soluciones a los problemas comerciales, obtener conocimiento sobre la tendencia del cliente, análisis sentimentales sobre las personas, aumentar los ingresos y un aumento en el rendimiento operativo.
Comprender las V de Big Data
Veamos las populares V de Big Data.
1. VOLUMEN
Manejar y procesar una gran cantidad de datos es un problema común. Big Data hace uso de otras tecnologías como Hadoop, Apache Spark y HDFS para realizar las tareas a gusto.
2. VELOCIDAD
Las organizaciones recopilan datos a alta velocidad para procesar resultados instantáneos. Big Data puede hacer frente a esto para proporcionar un procesamiento y resultados sin interrupciones. Las bolsas de valores y los informes meteorológicos son algunos de los ejemplos en tiempo real.
3. VARIEDAD
- Datos estructurados
El conjunto de datos con un formato preestablecido, derivado de una base de datos relacional. Por ejemplo, la hoja de salario de un empleado con un esquema de cosas predefinido.
- Datos no estructurados
Estos son datos aleatorios sin formato o alineación adecuados. Requieren más tiempo de procesamiento. Los ejemplos incluyen búsquedas en Google, encuestas en redes sociales, transmisiones de video.
- Datos semiestructurados
Es una combinación de datos estructurados y no estructurados. Tienen una estructura adecuada pero carecen de la definición requerida.
¿Cómo se hace el trabajo más fácil?
Antes de que existiera el análisis de Big Data, se realizó un análisis lineal y línea por línea de los datos disponibles. Más tarde, con la introducción de la vida de la computadora, se hizo fácil con las hojas de cálculo de Excel. Los usuarios debían tabular los diferentes registros y realizar el estudio requerido para obtener un informe significativo. El análisis de Big Data fue un cambio de juego en muchas formas diferentes. Se pueden procesar y analizar amplios conjuntos de datos hasta terabytes. Se aplican consultas y algoritmos complejos. Los informes se generan con un mejor resultado con casi cero fallas. Todo esto en cuestión de minutos a horas, dependiendo del tamaño de los datos alimentados.
Principales empresas que utilizan Big Data Analytics
El análisis de Big Data se emplea en una amplia variedad de dominios, como Fabricación, Salud, Energía, Seguros, Deportes, etc. Algunas de las principales empresas que utilizan análisis de Big Data se enumeran a continuación:
- IBM
- Microsoft
- Amazonas
- HP Enterprise
- Teradata
Componentes de Big Data Analytics
Hay varias herramientas de terceros que se enumeran a continuación, disponibles para realizar el análisis de los datos que están disponibles en las fuentes. Son capaces de funcionar de manera independiente y con la colaboración de otros componentes también.
- Hadoop
- HDFS
- SQOOP
- Mapa reducido
- Apache Spark / Storm
- Google Big Query
- Kinesis amazónica
Casos de uso de Big Data Analytics
- La gerencia puede tomar mejores decisiones.
- Reconocer las tendencias de las necesidades del cliente y mantenerse relevante.
- Resultados de bajo riesgo.
- Validación de decisiones.
- Se identifica el público objetivo.
Trabajando con Big Data Analytics
Con la ayuda de herramientas de terceros como Hadoop, Spark podemos cargar grandes conjuntos de datos en un almacenamiento externo. Los datos se procesan en función de las consultas escritas humanamente. El equipo de inteligencia empresarial hace uso de estos informes para comprender el patrón predictivo y rectificar los errores anteriores. Los datos se pueden visualizar para tomar decisiones útiles.
Ventajas
- Los objetivos comerciales se pueden entender completamente.
- Aprende el significado detrás de los números.
- Analice las causas raíz de fallas anteriores.
- Perspectivas sobre resultados futuros utilizando un lenguaje fácil de entender.
- Contribuir a tomar decisiones perfectas.
Prerrequisitos
No hay requisitos previos para usar el análisis de Big Data. Sería útil tener conocimientos básicos de lenguajes de programación como Java o Python. Comprender cómo funcionan las bases de datos y las consultas primarias son suficientes. Hay otros lenguajes de alto nivel como Spark, Pig que son fáciles de aprender y usar. El usuario debe ser técnicamente sólido en la forma de usarlos para obtener la salida deseada.
¿Por qué se utiliza Big Data Analytics?
El análisis de Big Data se utiliza para mejorar las aplicaciones y los servicios para proporcionar mejores resultados. Se pueden derivar varias soluciones rentables. Con el entorno que cambia rápidamente, es esencial comprender las demandas de los clientes.
Alcance de Big Data Analytics
El análisis de datos nunca pasa de moda y con las tecnologías de vanguardia, aumenta exponencialmente. Existe un gran requisito para los profesionales en el campo de Big Data Analytics. Está evolucionando con un enorme potencial de crecimiento. Los analistas de datos se convierten en los tomadores de decisiones de las empresas con el uso adecuado de las tecnologías de Big Data.
Necesidad de Big Data Analytics
Hoy en día los datos vienen en diferentes formas. Muchas de las soluciones analíticas no eran posibles en el pasado debido al costo de implementación y la falta de profesionales. Con Big Data, los análisis son capaces de realizar algoritmos complejos en los datos de la máquina dentro de un intervalo de tiempo. Estos tienen muchos casos de uso en tiempo real, como la detección de fraude, la audiencia dirigida a una plataforma global, la publicidad web, etc.
Público objetivo para Big Data Analytics
Organizaciones que utilizan el análisis de big data y sus componentes para lograr lo siguiente:
- Predecir tendencias futuras y patrones de comportamiento de los clientes.
- Analizar, comprender y presentar datos de formas útiles.
- Para mantenerse al día con los competidores y mantenerse relevante en el mercado.
- Toma decisiones poderosas.
Conclusión
Con la creciente demanda y competencia, es esencial que un profesional se mantenga actualizado. Al utilizar eficientemente el análisis de Big Data, tanto el individuo como la organización pueden ganar de varias maneras. Los analistas obtienen una mejor comprensión de la industria, transmitiendo lo mismo a los trabajadores. Se puede tomar una decisión basada en informes en lugar de depender de conjeturas e intuiciones.
Artículos recomendados
Esta ha sido una guía para Big Data Analytics. Aquí discutimos la definición de Big Data Analytics, los componentes y las principales empresas que usan Big Data Analytics. También puede consultar el siguiente artículo para obtener más información:
- Salario de Big Data Analytics
- ¿Qué es la tecnología Big Data?
- Ejemplos de análisis de Big Data
- ¿Qué es Big Data y Hadoop?