Co to są duże dane? 10 najpopularniejszych narzędzi Big Data

Co to są duże dane?

Big data odnosi się do dużej ilości ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych, które są generowane i gromadzone w szybkim tempie, co utrudnia ich przetwarzanie przy użyciu tradycyjnych narzędzi do przetwarzania danych. Te duże zbiory danych mogą pochodzić z różnych źródeł, takich jak media społecznościowe, dane z czujników i rejestry transakcji. Dane są analizowane w celu odkrycia spostrzeżeń i podejmowania lepszych decyzji.

Big data ogólnie obejmuje zbiory danych o rozmiarach przekraczających możliwości powszechnie używanych narzędzi programowych do przechwytywania, selekcjonowania, zarządzania i przetwarzania danych w dopuszczalnym czasie. „Rozmiar” dużych zbiorów danych to stale zmieniający się cel, obecnie zestaw danych jest uważany za duży zbiór danych, jeśli mieści się w przedziale od kilkudziesięciu terabajtów do wielu petabajtów danych. Trzy główne cechy dużych zbiorów danych to objętość, szybkość i różnorodność.

Wolumen odnosi się do ilości generowanych danych, która może być w petabajtach lub eksabajtach. Dane te mogą pochodzić z różnych źródeł, takich jak media społecznościowe, dane z czujników i zapisy transakcji, i mogą być ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane.

Szybkość odnosi się do szybkości, z jaką dane są generowane i muszą być przetwarzane. Te dane są generowane w czasie rzeczywistym i muszą być szybko analizowane i przetwarzane, aby były przydatne.

Różnorodność odnosi się do różnych typów generowanych danych, takich jak tekst, obrazy, dźwięk i wideo. Dane te mogą być ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane, a ich przetwarzanie i analiza wymaga specjalistycznych narzędzi i technik.

Duże zbiory danych są wykorzystywane w różnych branżach, takich jak finanse, opieka zdrowotna, handel detaliczny i transport, w celu uzyskania wglądu i podejmowania lepszych decyzji. Zaawansowana analityka, taka jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja, jest często wykorzystywana do analizowania dużych zbiorów danych w celu odkrycia ukrytych wzorców, trendów i spostrzeżeń.

Kilka przykładów dużych zbiorów danych

1. Dane z mediów społecznościowych , takie jak tweety, posty na Facebooku i zdjęcia na Instagramie, które mogą zapewnić wgląd w nastroje i zachowania konsumentów.
2. Dane z czujników , takie jak dane zebrane z urządzeń IoT, które mogą zapewnić wgląd w wydajność sprzętu i stan środowiska.
3. Dane finansowe , takie jak ceny akcji i wolumen obrotu, które mogą zapewnić wgląd w trendy rynkowe i możliwości inwestycyjne.
4. Dane dotyczące opieki zdrowotnej , takie jak elektroniczna dokumentacja medyczna i dane genomiczne, które mogą zapewnić wgląd w stan zdrowia pacjentów i pomóc w opracowaniu nowych metod leczenia.
5. Dane detaliczne , takie jak dane dotyczące sprzedaży i historia zakupów klientów, które mogą zapewnić wgląd w zachowania zakupowe konsumentów i pomóc w zarządzaniu zapasami.
6. Dane dotyczące transportu , takie jak dane GPS z pojazdów i dane o ruchu drogowym, które mogą zapewnić wgląd w wzorce ruchu i pomóc w optymalizacji tras.
7. Dane dziennika z serwerów internetowych , które mogą zapewnić wgląd w zachowanie użytkowników i pomóc w optymalizacji witryny.
8. Dane genomowe , które mogą zapewnić wgląd w genetyczne predyspozycje do chorób i pomóc w spersonalizowanej medycynie.

To tylko kilka przykładów z wielu źródeł dużych zbiorów danych, które są obecnie generowane i gromadzone. Wnioski, które można uzyskać dzięki dużym zbiorom danych, można wykorzystać do poprawy wydajności, optymalizacji operacji i napędzania rozwoju firmy.

Rodzaje dużych zbiorów danych

1. Dane strukturalne : Ten typ danych jest zorganizowany w określonym formacie, na przykład w relacyjnej bazie danych. Przykłady danych strukturalnych obejmują transakcje finansowe, rekordy klientów i dane z czujników.
2. Dane częściowo ustrukturyzowane : ten typ danych ma pewną strukturę, ale nie tak bardzo jak dane ustrukturyzowane. Przykłady częściowo ustrukturyzowanych danych obejmują wiadomości e-mail, posty w mediach społecznościowych i pliki dziennika.
3. Dane nieustrukturyzowane : ten typ danych nie ma z góry określonej struktury i może przybierać różne formy, takie jak tekst, obrazy, dźwięk i wideo. Przykłady danych nieustrukturyzowanych obejmują obrazy, filmy, pliki audio i dokumenty tekstowe.
4. Dane przesyłane strumieniowo : Ten typ danych jest generowany i przetwarzany w czasie rzeczywistym i wymaga specjalistycznych narzędzi i technik do przetwarzania i analizy. Przykłady danych przesyłanych strumieniowo obejmują dane z mediów społecznościowych, dane z czujników i dane z rynków finansowych.
5. Dark data : Ten typ danych to dane, które organizacja gromadzi, przetwarza i przechowuje, ale nigdy ich nie używa. Ciemne dane mogą być nieustrukturyzowane i można je znaleźć w różnych formach, takich jak e-maile, posty w mediach społecznościowych i pliki dziennika.
6. Dane publiczne : Ten rodzaj danych jest generowany przez organizacje rządowe, instytucje badawcze i inne podmioty, które udostępniają dane opinii publicznej. Dane publiczne mogą być wykorzystywane do badań i do ulepszania usług publicznych.

Każdy z tych typów danych ma swoje unikalne cechy i wymaga innych narzędzi i technik do przetwarzania i analizy. Zrozumienie różnych typów dużych zbiorów danych może pomóc organizacjom w podejmowaniu lepszych decyzji dotyczących zarządzania, przechowywania i analizowania danych.

Zalety Big Data

Przetwarzanie dużych zbiorów danych ma kilka zalet, w tym:

1. Lepsze podejmowanie decyzji : analizując duże ilości danych, organizacje mogą odkryć spostrzeżenia i wzorce, które nie byłyby widoczne przy użyciu tradycyjnych metod. Może to prowadzić do lepszego podejmowania decyzji i planowania strategicznego.
2. Zwiększona wydajność : przetwarzanie dużych zbiorów danych może pomóc organizacjom zidentyfikować nieefektywności i zoptymalizować operacje. Na przykład może pomóc w zarządzaniu zapasami, optymalizacji łańcucha dostaw oraz identyfikowaniu oszustw i zapobieganiu im.
3. Rozwój nowych produktów : duże zbiory danych można wykorzystać do uzyskania wglądu w zachowania konsumentów, które można wykorzystać do opracowania nowych produktów i usług.
4. Personalizacja : duże zbiory danych można wykorzystać do tworzenia spersonalizowanych doświadczeń dla klientów, takich jak spersonalizowane kampanie marketingowe i rekomendacje dotyczące produktów i usług.
5. Oszczędność kosztów : identyfikując nieefektywność i optymalizując operacje, przetwarzanie dużych zbiorów danych może pomóc organizacjom zaoszczędzić pieniądze.
6. Wykrywanie oszustw : duże zbiory danych mogą być wykorzystywane do wykrywania oszustw, takich jak oszustwa związane z kartami kredytowymi lub roszczeniami ubezpieczeniowymi.
7. Konserwacja predykcyjna : duże zbiory danych można wykorzystać do przewidywania prawdopodobieństwa awarii sprzętu, co pozwala organizacjom zaplanować konserwację, skrócić przestoje i zwiększyć wydajność.
8. Modelowanie predykcyjne : duże zbiory danych można wykorzystać do tworzenia modeli predykcyjnych, które mogą pomóc organizacjom w przewidywaniu przyszłych zdarzeń, takich jak sprzedaż, zachowanie klientów i inne.

Ogólnie rzecz biorąc, przetwarzanie dużych zbiorów danych może dostarczyć organizacjom cennych informacji i pomóc im w podejmowaniu lepszych decyzji, poprawie wydajności i stymulowaniu wzrostu.

Najlepsze narzędzia i oprogramowanie Big Data

#1 Apache Hadoop

Apache Hadoop to oprogramowanie typu open source, które umożliwia dystrybucję dużych zestawów danych w wielu klastrach komputerowych przy użyciu łatwego w obsłudze interfejsu programistycznego.

• Cechy:
  • Rozproszone przechowywanie i przetwarzanie dużych zbiorów danych
  • Skalowalność, ponieważ system można łatwo rozbudowywać o nowe węzły
  • Odporność na awarie, ponieważ dane są replikowane w węzłach
  • Obsługa szerokiej gamy formatów danych i systemów przechowywania
  • Wysoka przepustowość danych
  • Integracja z innymi narzędziami big data, takimi jak Apache Spark i Apache Hive

Witryna Apache Hadoop

#2 Apache Spark

Apache Spark to rozproszony system obliczeniowy typu open source, który może szybko przetwarzać duże zbiory danych.

• Cechy:
  • Przetwarzanie danych w pamięci w celu szybkiej analizy
  • Zdolność do obsługi różnych typów formatów danych i systemów przechowywania.
  • Obsługa języka SQL, przesyłania strumieniowego i uczenia maszynowego
  • Integracja z innymi narzędziami big data, takimi jak Apache Hadoop i Apache Kafka
  • Może działać na klastrze lub na pojedynczej maszynie
  • Interfejsy API wysokiego poziomu dla Javy, Pythona i Scali

Witryna Apache Spark

#3 Apache Kafka

Apache Kafka to rozproszona platforma strumieniowania zdarzeń typu open source, która może obsługiwać strumienie danych o dużej objętości, dużej przepustowości i małych opóźnieniach.

• Cechy:
  • Wysoka przepustowość i odporność na awarie przesyłania strumieniowego danych
  • Wsparcie dla przetwarzania danych w czasie rzeczywistym
  • Skalowalność, ponieważ system można łatwo rozbudowywać o nowe węzły
  • Obsługa szerokiej gamy formatów danych i systemów przechowywania
  • Integracja z innymi narzędziami big data, takimi jak Apache Storm i Apache Hadoop

Witryna Apache Kafka

#4 Wyszukiwanie elastyczne

Elasticsearch to wyszukiwarka oparta na bibliotece Lucene, której można używać do wyszukiwania pełnotekstowego, analizy wydajności i logowania.

• Cechy:
  • Wyszukiwanie i analizy w czasie rzeczywistym
  • Skalowalność, ponieważ system można łatwo rozbudowywać o nowe węzły
  • Zdolność do obsługi różnych typów formatów danych i systemów przechowywania.
  • Zaawansowana funkcja wyszukiwania, w tym wyszukiwanie aspektowe i wyszukiwanie geoprzestrzenne
  • Integracja z innymi narzędziami big data, takimi jak Logstash i Kibana

Witryna Elasticsearch

# 5 Tablica

Tableau to oprogramowanie do analizy biznesowej i wizualizacji danych, które może łączyć się z szeroką gamą źródeł danych i tworzyć interaktywne wizualizacje i pulpity nawigacyjne.

• Cechy:
  • Interfejs typu „przeciągnij i upuść” do tworzenia wizualizacji
  • Obsługa szerokiej gamy źródeł danych, w tym platform big data
  • Funkcje interaktywności i współpracy, takie jak możliwość udostępniania wizualizacji i pulpitów nawigacyjnych
  • Zaawansowana analityka, taka jak prognozowanie i modelowanie statystyczne
  • Integracja z innymi narzędziami big data, takimi jak R i Python

Witryna Tableau

#6 Burza Apache

Apache Storm to działający w czasie rzeczywistym, rozproszony system obliczeniowy, który może przetwarzać strumienie danych w czasie rzeczywistym.

• Cechy:
  • Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym
  • Skalowalność, ponieważ system można łatwo rozbudowywać o nowe węzły
  • Zdolność do obsługi różnych typów formatów danych i systemów przechowywania.
  • Obsługa wielu języków programowania, w tym Java, Python i Ruby
  • Integracja z innymi narzędziami big data, takimi jak Apache Kafka i Apache Hadoop

Witryna Apache Storm

#7 Cloudera

Cloudera to dystrybucja Apache Hadoop, która zawiera dodatkowe narzędzia i usługi do zarządzania i analizy dużych zbiorów danych.

• Cechy:
  • Rozproszone przechowywanie i przetwarzanie dużych zbiorów danych
  • Skalowalność, ponieważ system można łatwo rozbudowywać o nowe węzły
  • Zdolność do obsługi różnych typów formatów danych i systemów przechowywania.
  • Zaawansowana analityka, taka jak uczenie maszynowe i SQL
  • Integracja z innymi narzędziami big data, takimi jak Apache Spark i Apache Kafka
  • Dostępne zarówno w wersji open source, jak i korporacyjnej

Witryna Cloudery

#8 MongoDB

MongoDB to zorientowana na dokumenty baza danych NoSQL, która może obsługiwać duże ilości nieustrukturyzowanych danych.

• Cechy:
  • Obsługa dokumentów podobnych do JSON
  • Wsparcie dla skalowania poziomego
  • Obsługa bogatego języka zapytań
  • Wsparcie dla analiz w czasie rzeczywistym
  • Integracja z innymi narzędziami big data, takimi jak Apache Spark i Apache Hadoop
  • Dostępne zarówno w wersji open source, jak i korporacyjnej

Witryna MongoDB

#9 Kostki danych

Datakostki to oparta na chmurze platforma do inżynierii danych, uczenia maszynowego i analiz.

• Cechy:
  • Wsparcie dla Apache Spark
  • Skalowalność, ponieważ system można łatwo rozbudowywać o nowe węzły
  • Zdolność do obsługi różnych typów formatów danych i systemów przechowywania
  • Zaawansowana analityka, taka jak uczenie maszynowe i SQL
  • Integracja z innymi narzędziami big data, takimi jak Apache Kafka i Elasticsearch
  • Dostępne zarówno w wersji open source, jak i korporacyjnej

Witryna z datakostkami

# 10 Talent

Talend to narzędzie do integracji dużych zbiorów danych, które pozwala na integrację i zarządzanie dużymi zbiorami danych z różnych źródeł.

• Cechy:
  • Zdolność do obsługi różnych typów formatów danych i systemów przechowywania
  • Obsługa wielu języków programowania, w tym Java, Python i Ruby
  • Wsparcie dla przetwarzania danych w czasie rzeczywistym
  • Wsparcie dla jakości danych i zarządzania danymi
  • Integracja z innymi narzędziami big data, takimi jak Apache Hadoop, Apache Spark i MongoDB
  • Dostępne zarówno w wersji open source, jak i korporacyjnej

Witryna Talent

Są to jedne z najpopularniejszych obecnie dostępnych narzędzi i oprogramowania do obsługi dużych zbiorów danych, ale istnieje również wiele innych opcji. Warto zauważyć, że wiele z tych narzędzi ma określone przypadki użycia i ważne jest, aby wybrać odpowiednie narzędzie do zadania.