Introducción a Big Data entrevista preguntas y respuestas
Todos los tipos de datos que se generan en Internet se denominan Big Data, más de cientos de GB de datos se generan a través de Internet solo por actividades en línea. Actividad en línea como actividad web, blogs, texto, archivos de video / audio, imágenes, correo electrónico, actividad de redes sociales. Big Data necesita sistemas especializados y herramientas de software para procesar todos los datos no estructurados. Los datos que pueden generarse a partir de estas actividades se denominan Big Data. Big Data es completamente amplio y se distribuye a través de Internet y, por lo tanto, el procesamiento de Big Data necesita sistemas y herramientas distribuidos para extraer información de ellos.
A continuación se presentan algunas preguntas y respuestas importantes para la entrevista de Big Data de 2019:
Si está buscando un trabajo relacionado con Big Data, debe prepararse para las preguntas de la entrevista de Big Data de 2019. Aunque cada entrevista de Big Data es diferente y el alcance de un trabajo también es diferente, podemos ayudarlo con las principales preguntas y respuestas de la entrevista de Big Data, que lo ayudarán a dar el salto y lograr el éxito en su entrevista de Big Data.
Estas preguntas se dividen en dos partes:
Parte 1 - Preguntas de la entrevista de Big Data (básica)
Esta primera parte cubre preguntas y respuestas básicas de la entrevista de Big Data
1. ¿Cuál es el significado de big data y cómo es diferente?
Responder:
Big data es el término para representar todo tipo de datos generados en Internet. En Internet, se generan más de cientos de GB de datos solo por la actividad en línea. Aquí, la actividad en línea implica actividad web, blogs, texto, archivos de video / audio, imágenes, correo electrónico, actividad de redes sociales, etc. Los grandes datos se pueden denominar datos creados a partir de todas estas actividades. Los datos generados en línea son principalmente en forma no estructurada. Big data también incluirá datos de transacciones en la base de datos, archivos de registro del sistema, junto con datos generados a partir de dispositivos inteligentes como sensores, IoT, etiquetas RFID, etc., además de actividades en línea.
Big Data necesita sistemas especializados y herramientas de software para procesar todos los datos no estructurados. De hecho, según algunas estimaciones de la industria, casi el 85% de los datos generados en Internet no están estructurados. Por lo general, las bases de datos relacionales tienen un formato estructurado y la base de datos está centralizada. Por lo tanto, el procesamiento RDBMS se puede hacer rápidamente utilizando un lenguaje de consulta como SQL. Por otro lado, el big data es muy grande y se distribuye a través de Internet y, por lo tanto, el procesamiento de big data necesitará sistemas y herramientas distribuidos para extraer información de ellos. Big Data necesita herramientas especializadas como Hadoop, Hive u otras, junto con hardware y redes de alto rendimiento para procesarlas.
2. ¿Cuáles son las características de big data?
Responder:
Big data tiene tres características principales: volumen, variedad y velocidad.
La característica de volumen se refiere al tamaño de los datos. Las estimaciones muestran que cada día se generan más de 3 millones de GB de datos. No es posible procesar este volumen de datos en una computadora personal normal o en una red cliente-servidor en un entorno de oficina con ancho de banda de cómputo limitado y capacidades de almacenamiento. Sin embargo, los servicios en la nube proporcionan soluciones para manejar grandes volúmenes de datos y procesarlos de manera eficiente utilizando arquitecturas informáticas distribuidas.
La característica de variedad se refiere al formato de big data, estructurado o no estructurado. RDBMS tradicional encaja en el formato estructurado. Un ejemplo de formato de datos no estructurado es, un formato de archivo de video, archivos de imagen, formato de texto sin formato, de documentos web o documentos estándar de MS Word, todos tienen formatos únicos, etc. También para tener en cuenta, RDBMS no tiene la capacidad de manejar formatos de datos no estructurados. Además, todos estos datos no estructurados deben agruparse y consolidarse, lo que crea la necesidad de herramientas y sistemas especializados. Además, los datos se agregan cada día o cada minuto y los datos crecen continuamente. Por lo tanto, Big Data es más sinónimo de variedad.
La característica de velocidad se refiere a la velocidad a la que se crean los datos y la eficiencia requerida para procesar todos los datos. Por ejemplo, más de 1.600 millones de usuarios acceden a Facebook en un mes. Del mismo modo, hay otros sitios de redes sociales, YouTube, servicios de Google, etc. Tales flujos de datos deben procesarse mediante consultas en tiempo real y deben almacenarse sin pérdida de datos. Por lo tanto, la característica de velocidad es importante en el procesamiento de grandes datos.
Además, otras características incluyen veracidad y valor. La veracidad determinará la confiabilidad y confiabilidad de los datos y el valor es el valor derivado por las organizaciones del procesamiento de big data.
Pasemos a las siguientes preguntas de la entrevista de Big Data
3. ¿Por qué es importante el big data para las organizaciones?
Responder:
Esta es la pregunta básica de la entrevista de Big Data formulada en una entrevista. Big data es importante porque al procesar big data, las organizaciones pueden obtener información de conocimiento relacionada con:
• Reducción de costo
• Mejoras en productos o servicios.
• Comprender el comportamiento del cliente y los mercados.
• Toma de decisiones efectiva
• Para ser más competitivo.
4. ¿Nombre algunas herramientas o sistemas utilizados en el procesamiento de big data?
Responder:
El procesamiento y análisis de grandes datos se puede hacer usando,
• Hadoop
• Colmena
• cerdo
• Mahout
• Canal
Parte 2 - Preguntas de la entrevista de Big Data (Avanzado)
Veamos ahora las preguntas avanzadas de la entrevista de Big Data.
5. ¿Cómo pueden las grandes organizaciones de soporte de datos?
Responder:
Big data tiene el potencial de apoyar a las organizaciones de muchas maneras. La información extraída de Big Data se puede utilizar en,
• Mejor coordinación con clientes y partes interesadas y para resolver problemas.
• Mejorar la presentación de informes y análisis para mejoras de productos o servicios.
• Personalizar productos y servicios a mercados seleccionados
• Garantizar un mejor intercambio de información.
• Apoyo en las decisiones de gestión.
• Identificar nuevas oportunidades, ideas de productos y nuevos mercados.
• Recopilar datos de múltiples fuentes y archivarlos para referencia futura
• Mantener bases de datos, sistemas
• Determinar las métricas de rendimiento.
• Comprender las interdependencias entre las funciones empresariales.
• Evaluar el desempeño organizacional
6. Explique cómo se pueden usar los grandes datos para aumentar el valor comercial.
Responder:
Si bien comprende la necesidad de analizar grandes datos, dicho análisis ayudará a las empresas a identificar su posición en los mercados y ayudará a las empresas a diferenciarse de sus competidores. Por ejemplo, a partir de los resultados del análisis de big data, las organizaciones pueden comprender la necesidad de productos personalizados o comprender los mercados potenciales para aumentar los ingresos y el valor. El análisis de Big Data implicará agrupar datos de varias fuentes para comprender las tendencias y la información relacionada con los negocios. Cuando el análisis de Big Data se realiza de manera planificada mediante la recopilación de datos de las fuentes correctas, las organizaciones pueden generar fácilmente valor comercial e ingresos en casi un 5% a un 20%. Algunos ejemplos de tales organizaciones son Amazon, Linkedin, WalMart y muchos otros.
Pasemos a las siguientes preguntas de la entrevista de Big Data
7. ¿Qué es la implementación de la solución de Big Data?
Responder:
Las soluciones de Big Data se implementan primero a pequeña escala, en base a un concepto apropiado para el negocio. A partir del resultado, que es una solución prototipo, la solución empresarial se amplía aún más. Estas son las preguntas más populares de la entrevista de Big Data formuladas en una entrevista de Big Data. Algunas de las mejores prácticas seguidas en la industria incluyen,
• Tener objetivos claros del proyecto y colaborar cuando sea necesario.
• Recopilación de datos de las fuentes correctas.
• Asegúrese de que los resultados no estén sesgados porque esto puede llevar a conclusiones erróneas.
• Prepárese para innovar considerando enfoques híbridos en el procesamiento al incluir datos de tipos estructurados y no estructurados, incluyendo fuentes de datos tanto internas como externas.
• Comprender el impacto de los grandes datos en los flujos de información existentes en la organización
8. ¿Cuáles son los pasos involucrados en las soluciones de Big Data?
Responder:
Las soluciones de Big Data siguen tres pasos estándar en su implementación. Son:
Ingestión de datos: este paso definirá el enfoque para extraer y consolidar datos de múltiples fuentes. Por ejemplo, las fuentes de datos pueden ser fuentes de redes sociales, CRM, RDBMS, etc. Los datos extraídos de diferentes fuentes se almacenan en un sistema de archivos distribuido de Hadoop (HDFS).
Almacenamiento de datos: este es el segundo paso, los datos extraídos se almacenan. Este almacenamiento puede estar en HDFS o HBase (base de datos NoSQL).
Procesar los datos: este es el último paso. Los datos almacenados deben ser procesados. El procesamiento se realiza utilizando herramientas como Spark, Pig, MapReduce y otras.
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