Mengenal pasti Data yang Anda perlukan untuk Data Big Anda - dummies

Mengambil stok jenis data yang anda hadapi dalam projek data besar anda. Banyak organisasi mengakui bahawa banyak data yang dihasilkan secara dalaman tidak digunakan untuk potensi penuhnya pada masa lalu.

Dengan memanfaatkan alat baru, organisasi mendapat wawasan baru dari sumber data yang tidak diterokai sebelum ini dalam e-mel, rekod perkhidmatan pelanggan, data sensor, dan log keselamatan. Di samping itu, terdapat banyak minat dalam mencari wawasan baru berdasarkan analisis data yang terutamanya luar organisasi, seperti media sosial, lokasi telefon bimbit, lalu lintas dan cuaca.

Tahap penerokaan untuk data besar

Pada peringkat awal analisis anda, anda akan ingin mencari pola dalam data. Ia hanya dengan mengkaji jumlah data yang sangat besar yang hubungan baru dan tidak dijangka dan korelasi antara unsur-unsur mungkin menjadi nyata. Corak ini boleh memberikan pandangan tentang keutamaan pelanggan untuk produk baru, contohnya. Anda memerlukan platform untuk mengatur data besar anda untuk mencari pola ini.

Hadoop digunakan secara meluas sebagai blok bangunan asas untuk menangkap dan memproses data besar. Hadoop direka dengan keupayaan yang mempercepat pemprosesan data besar dan memungkinkan untuk mengenal pasti corak dalam jumlah besar data dalam masa yang agak singkat. Dua komponen utama Hadoop - Hadoop Sistem Fail Teragih (HDFS) dan MapReduce - digunakan untuk mengurus dan memproses data besar anda.

FlumeNG untuk penyepaduan data besar

Sering diperlukan untuk mengumpul, mengagregat, dan memindahkan jumlah data streaming yang sangat besar untuk mencari pola tersembunyi dalam data besar. Alat penyepaduan tradisional seperti ETL tidak akan cukup cepat untuk memindahkan aliran data besar dalam waktu untuk menyampaikan hasil analisis seperti pengesanan penipuan masa nyata. FlumeNG memuatkan data dalam masa nyata dengan menghidupkan data anda ke Hadoop.

Biasanya, Flume digunakan untuk mengumpul sejumlah besar data log dari pelayan yang diedarkan. Ia menjejaki semua nod fizikal dan logik dalam pemasangan Flume. Node agen dipasang pada pelayan dan bertanggungjawab untuk menguruskan cara satu aliran data dipindahkan dan diproses dari titik permulaannya ke titik tujuannya.

Selain itu, pengumpul digunakan untuk menggabungkan aliran data ke dalam aliran yang lebih besar yang boleh ditulis ke sistem fail Hadoop atau bekas penyimpanan data besar lainnya. Flume direka untuk skalabiliti dan boleh terus menambah banyak sumber kepada sistem untuk mengendalikan jumlah data yang sangat besar dengan cara yang efisien.Output Flume dapat diintegrasikan dengan Hadoop dan Hive untuk analisis data.

Flume juga mempunyai elemen transformasi untuk digunakan pada data dan boleh menjadikan infrastruktur Hadoop anda menjadi sumber penstriman data tidak terstruktur.

Corak dalam data besar

Anda dapati banyak contoh syarikat yang mula menyedari kelebihan daya saing daripada analisis data besar. Bagi banyak syarikat, aliran data media sosial semakin menjadi komponen penting dalam strategi pemasaran digital. Di peringkat penerokaan, teknologi ini boleh digunakan untuk mencari dengan pantas melalui sejumlah besar data aliran dan menarik corak trend yang berkaitan dengan produk atau pelanggan tertentu.

Tahap pengkodan untuk data besar

Dengan beratus-ratus kedai dan beribu-ribu pelanggan, anda memerlukan proses berulang untuk membuat lompatan dari pengenalan corak untuk pelaksanaan pemilihan produk baru dan pemasaran yang lebih disasarkan. Selepas anda menemui sesuatu yang menarik dalam analisis data besar anda, katakan dan menjadikannya sebahagian daripada proses perniagaan anda.

Untuk memodifikasikan hubungan antara analitik data besar anda dan data operasi anda, anda perlu menyatukan data.

Penyepaduan data besar dan tahap penggabungan

Data besar mempunyai kesan besar pada banyak aspek pengurusan data, termasuk integrasi data. Secara tradisi, integrasi data telah memberi tumpuan kepada pergerakan data melalui middleware, termasuk spesifikasi pada lulus mesej dan keperluan untuk antara muka pengaturcaraan aplikasi (API). Konsep-konsep integrasi data ini adalah lebih sesuai untuk menguruskan data di sekeliling daripada data yang bergerak.

Pergerakan ke dunia baru data dan data streaming yang tidak tersusun mengubah tanggapan konvensional integrasi data. Sekiranya anda ingin menggabungkan analisis data aliran anda ke dalam proses perniagaan anda, anda memerlukan teknologi canggih yang cukup cepat untuk membolehkan anda membuat keputusan dalam masa nyata.

Selepas analisa data besar anda selesai, anda memerlukan pendekatan yang akan membolehkan anda mengintegrasikan atau memasukkan hasil analisa data besar anda ke dalam proses bisnis anda dan tindakan bisnis masa nyata.

Syarikat mempunyai jangkaan yang tinggi untuk mendapatkan nilai perniagaan yang sebenar dari analisis data yang besar. Sebenarnya, banyak syarikat ingin memulakan analisis yang lebih mendalam mengenai data besar yang dihasilkan secara dalaman, seperti data log keselamatan, yang tidak dapat dilakukan sebelum ini disebabkan oleh keterbatasan teknologi.

Teknologi untuk pengangkutan laju data yang sangat besar dan cepat adalah keperluan untuk mengintegrasikan sumber data besar yang diedarkan dan antara data besar dan data operasi. Sumber data yang tidak berstruktur sering perlu dipindahkan dengan cepat ke atas jarak geografi yang besar untuk perkongsian dan kerjasama.

Menghubungkan sumber-sumber tradisional dengan data besar adalah proses yang banyak sekali setelah anda melihat semua data dari streaming sumber data besar dan mengenal pasti pola yang relevan. Selepas menyempitkan jumlah data yang anda perlukan untuk mengurus dan menganalisis, kini anda perlu memikirkan integrasi.