Ce este Big Data? 10 cele mai populare instrumente de date mari

Publicat: 2023-01-18

Ce este Big Data?

Big data se referă la volumul mare de date structurate și nestructurate care sunt generate și colectate într-un ritm rapid, ceea ce face dificilă procesarea utilizând instrumentele tradiționale de procesare a datelor. Aceste seturi mari de date pot proveni din diverse surse, cum ar fi rețelele sociale, datele senzorilor și înregistrările tranzacțiilor. Datele sunt analizate pentru a descoperi perspective și pentru a lua decizii mai bune.

Big Data include, în general, seturi de date cu dimensiuni peste capacitatea instrumentelor software utilizate în mod obișnuit de a capta, gestiona, gestiona și procesa datele într-un timp scurs tolerabil. „Dimensiunea” datelor mari este o țintă în continuă mișcare, de acum un set de date este considerat date mari dacă variază de la câteva zeci de terabytes la mulți petabytes de date. Cele trei caracteristici principale ale datelor mari sunt volumul, viteza și varietatea.

Volumul se referă la cantitatea de date generate, care poate fi în petabytes sau exabytes. Aceste date pot proveni din diverse surse, cum ar fi rețelele sociale, datele senzorilor și înregistrările tranzacțiilor și pot fi structurate sau nestructurate.

Viteza se referă la viteza cu care datele sunt generate și trebuie procesate. Aceste date sunt generate în timp real și trebuie analizate și procesate rapid pentru a fi utile.

Varietatea se referă la diferitele tipuri de date care sunt generate, cum ar fi text, imagini, audio și video. Aceste date pot fi structurate, semi-structurate sau nestructurate și necesită instrumente și tehnici specializate pentru procesare și analiză.

Big Data sunt folosite în diverse industrii, cum ar fi finanțele, sănătatea, comerțul cu amănuntul și transportul pentru a obține informații și a lua decizii mai bune. Analizele avansate, cum ar fi învățarea automată și inteligența artificială, sunt adesea folosite pentru a analiza datele mari pentru a descoperi modele, tendințe și perspective ascunse.

Câteva exemple de date mari

Datele din rețelele sociale , cum ar fi tweet-uri, postări pe Facebook și fotografii Instagram, care pot oferi informații despre sentimentul și comportamentul consumatorilor.
Datele senzorilor , cum ar fi datele colectate de pe dispozitivele IoT, care pot oferi informații despre performanța echipamentelor și starea mediului.
Date financiare , cum ar fi prețurile acțiunilor și volumele de tranzacționare, care pot oferi informații despre tendințele pieței și oportunitățile de investiții.
Datele de asistență medicală , cum ar fi fișele medicale electronice și datele genomice, care pot oferi informații despre sănătatea pacientului și pot ajuta la dezvoltarea de noi tratamente.
Datele de vânzare cu amănuntul , cum ar fi datele vânzărilor și istoricul achizițiilor clienților, care pot oferi informații despre comportamentul de cumpărare al consumatorilor și pot ajuta la gestionarea stocurilor.
Datele de transport , cum ar fi datele GPS de la vehicule și datele de trafic, care pot oferi informații despre modelele de trafic și pot ajuta la optimizarea rutelor.
Datele de înregistrare de la serverele web , care pot oferi informații despre comportamentul utilizatorilor și pot ajuta la optimizarea site-ului web.
Date genomice , care pot oferi informații despre predispoziția genetică la boală și pot ajuta la medicina personalizată.

Acestea sunt doar câteva exemple din numeroasele surse de date mari care sunt generate și colectate astăzi. Perspectivele care pot fi obținute din big data pot fi folosite pentru a îmbunătăți eficiența, a optimiza operațiunile și a stimula creșterea afacerii.

Tipuri de date mari

Date structurate : Acest tip de date este organizat într-un format specific, cum ar fi într-o bază de date relațională. Exemple de date structurate includ tranzacțiile financiare, înregistrările clienților și datele senzorilor.
Date semi-structurate : Acest tip de date are o anumită structură, dar nu la fel de mult ca datele structurate. Exemple de date semi-structurate includ e-mailul, postările pe rețelele sociale și fișierele jurnal.
Date nestructurate : acest tip de date nu are o structură predefinită și pot veni sub diferite forme, cum ar fi text, imagini, audio și video. Exemple de date nestructurate includ imagini, videoclipuri, audio și documente text.
Streaming de date : Acest tip de date este generat și procesat în timp real și necesită instrumente și tehnici specializate pentru procesare și analiză. Exemplele de date în flux includ datele din rețelele sociale, datele senzorilor și datele pieței financiare.
Date întunecate : acest tip de date sunt date pe care o organizație le colectează, prelucrează și stochează, dar nu le folosește niciodată. Datele întunecate pot fi nestructurate și pot fi găsite în diferite forme, cum ar fi e-mailuri, postări pe rețelele sociale și fișiere jurnal.
Date publice : Acest tip de date sunt generate de organizații guvernamentale, instituții de cercetare și alte entități care pun datele la dispoziția publicului. Datele publice pot fi folosite pentru cercetare și pentru îmbunătățirea serviciilor publice.

Fiecare dintre aceste tipuri de date are propriile sale caracteristici unice și necesită instrumente și tehnici diferite pentru procesare și analiză. Înțelegerea diferitelor tipuri de date mari poate ajuta organizațiile să ia decizii mai bune cu privire la modul de gestionare, stocare și analiză a datelor.

Avantajele Big Data

Procesarea datelor mari are mai multe avantaje, printre care:

Luare a deciziilor îmbunătățită : prin analizarea unor cantități mari de date, organizațiile pot descoperi perspective și modele care nu ar fi vizibile cu metodele tradiționale. Acest lucru poate duce la o mai bună luare a deciziilor și o planificare strategică.
Eficiență sporită : procesarea datelor mari poate ajuta organizațiile să identifice ineficiențele și să optimizeze operațiunile. De exemplu, poate ajuta la gestionarea stocurilor, la optimizarea lanțului de aprovizionare și la identificarea și prevenirea fraudei.
Dezvoltare de noi produse : Big data poate fi folosită pentru a obține informații despre comportamentul consumatorilor, care pot fi folosite pentru a dezvolta noi produse și servicii.
Personalizare : datele mari pot fi folosite pentru a crea experiențe personalizate pentru clienți, cum ar fi campanii de marketing personalizate și recomandări pentru produse și servicii.
Economii de costuri : prin identificarea ineficiențelor și optimizarea operațiunilor, procesarea datelor mari poate ajuta organizațiile să economisească bani.
Detectarea fraudei : Big data poate fi folosită pentru a detecta activități frauduloase, cum ar fi frauda cu cardul de credit sau frauda în cazul daunelor de asigurări.
Întreținere predictivă : Big data poate fi utilizată pentru a prezice când echipamentul este probabil să se defecteze, permițând organizațiilor să programeze întreținerea, să reducă timpul de nefuncționare și să mărească eficiența.
Modelare predictivă : Big data poate fi folosită pentru a construi modele predictive care pot ajuta organizațiile să facă predicții despre evenimente viitoare, cum ar fi vânzările, comportamentul clienților și multe altele.

În general, procesarea datelor mari poate oferi organizațiilor informații valoroase și le poate ajuta să ia decizii mai bune, să îmbunătățească eficiența și să stimuleze creșterea.

Top instrumente și software pentru Big Data

#1 Apache Hadoop

Apache Hadoop este un software open-source care permite distribuirea de seturi mari de date în mai multe grupuri de computere utilizând o interfață de programare ușor de utilizat.

Caracteristici:
- Stocare distribuită și procesare de seturi mari de date
- Scalabilitate, deoarece sistemul poate fi ușor extins prin adăugarea de noi noduri
- Toleranță la erori, deoarece datele sunt replicate între noduri
- Suport pentru o gamă largă de formate de date și sisteme de stocare
- Debit mare de date
- Integrare cu alte instrumente de date mari, cum ar fi Apache Spark și Apache Hive

Site-ul Apache Hadoop

#2 Apache Spark

Apache Spark este un sistem de calcul deschis, distribuit, care poate procesa rapid seturi mari de date.

Caracteristici:
- Procesarea datelor în memorie pentru o analiză rapidă
- Capacitate de a gestiona diverse tipuri de formate de date și sisteme de stocare.
- Suport pentru SQL, streaming și învățare automată
- Integrare cu alte instrumente de date mari, cum ar fi Apache Hadoop și Apache Kafka
- Poate rula pe un cluster sau pe o singură mașină
- API-uri de nivel înalt pentru Java, Python și Scala

Site-ul Apache Spark

#3 Apache Kafka

Apache Kafka este o platformă de streaming de evenimente cu sursă deschisă, distribuită, care poate gestiona fluxuri de date cu volum mare, debit mare și latență scăzută.

Caracteristici:
- Streaming de date cu randament ridicat, tolerant la erori
- Suport pentru prelucrarea datelor în timp real
- Scalabilitate, deoarece sistemul poate fi ușor extins prin adăugarea de noi noduri
- Suport pentru o gamă largă de formate de date și sisteme de stocare
- Integrare cu alte instrumente de date mari, cum ar fi Apache Storm și Apache Hadoop

Site-ul Apache Kafka

#4 Elasticsearch

Elasticsearch este un motor de căutare bazat pe biblioteca Lucene, care poate fi utilizat pentru căutarea textului integral, analiza performanței și înregistrarea în jurnal.

Caracteristici:
- Căutare și analiză în timp real
- Scalabilitate, deoarece sistemul poate fi ușor extins prin adăugarea de noi noduri
- Capacitate de a gestiona diverse tipuri de formate de date și sisteme de stocare.
- Funcționalitate avansată de căutare, inclusiv căutare fațetă și căutare geospațială
- Integrare cu alte instrumente de date mari, cum ar fi Logstash și Kibana

Site-ul web Elasticsearch

#5 Tabelul

Tableau este un software de business intelligence și de vizualizare a datelor care se poate conecta la o gamă largă de surse de date și poate crea vizualizări și tablouri de bord interactive.

Caracteristici:
- Interfață drag-and-drop pentru crearea vizualizărilor
- Suport pentru o gamă largă de surse de date, inclusiv platforme de date mari
- Funcții de interactivitate și colaborare, cum ar fi capacitatea de a partaja vizualizări și tablouri de bord
- Analize avansate, cum ar fi prognoza și modelarea statistică
- Integrare cu alte instrumente de date mari, cum ar fi R și Python

Site-ul web Tableau

# 6 Apache Storm

Apache Storm este un sistem de calcul distribuit în timp real, care poate procesa fluxuri de date în timp real.

Caracteristici:
- Prelucrarea datelor în timp real
- Scalabilitate, deoarece sistemul poate fi ușor extins prin adăugarea de noi noduri
- Capacitate de a gestiona diverse tipuri de formate de date și sisteme de stocare.
- Suport pentru mai multe limbaje de programare, inclusiv Java, Python și Ruby
- Integrare cu alte instrumente de date mari, cum ar fi Apache Kafka și Apache Hadoop

Site-ul Apache Storm

#7 Cloudera

Cloudera este o distribuție a Apache Hadoop care include instrumente și servicii suplimentare pentru managementul și analiza datelor mari.

Caracteristici:
- Stocare distribuită și procesare de seturi mari de date
- Scalabilitate, deoarece sistemul poate fi ușor extins prin adăugarea de noi noduri
- Capacitate de a gestiona diverse tipuri de formate de date și sisteme de stocare.
- Analize avansate, cum ar fi învățarea automată și SQL
- Integrare cu alte instrumente de date mari, cum ar fi Apache Spark și Apache Kafka
- Disponibil atât ca versiune open-source, cât și ca versiune enterprise

Site-ul Cloudera

#8 MongoDB

MongoDB este o bază de date NoSQL orientată spre documente, care poate gestiona cantități mari de date nestructurate.

Caracteristici:
- Suport pentru documente asemănătoare JSON
- Suport pentru scalare orizontală
- Suport pentru limbaj bogat de interogări
- Suport pentru analiză în timp real
- Integrare cu alte instrumente de date mari, cum ar fi Apache Spark și Apache Hadoop
- Disponibil atât ca versiune open-source, cât și ca versiune enterprise

Site-ul MongoDB

# 9 Databricks

Databricks este o platformă bazată pe cloud pentru inginerie de date, învățare automată și analiză.

Caracteristici:
- Suport pentru Apache Spark
- Scalabilitate, deoarece sistemul poate fi ușor extins prin adăugarea de noi noduri
- Capacitate de a gestiona diverse tipuri de formate de date și sisteme de stocare
- Analize avansate, cum ar fi învățarea automată și SQL
- Integrare cu alte instrumente de date mari, cum ar fi Apache Kafka și Elasticsearch
- Disponibil atât ca versiune open-source, cât și ca versiune enterprise

Site-ul Databricks

# 10 Talentă

Talend este un instrument de integrare a datelor mari care permite integrarea și gestionarea datelor mari din diverse surse.

Caracteristici:
- Capacitate de a gestiona diverse tipuri de formate de date și sisteme de stocare
- Suport pentru mai multe limbaje de programare, inclusiv Java, Python și Ruby
- Suport pentru prelucrarea datelor în timp real
- Suport pentru calitatea datelor și guvernarea datelor
- Integrare cu alte instrumente de date mari, cum ar fi Apache Hadoop, Apache Spark și MongoDB
- Disponibil atât ca versiune open-source, cât și ca versiune enterprise

Site-ul Talend

Acestea sunt unele dintre cele mai populare instrumente și software de date mari disponibile în prezent, dar există și multe alte opțiuni. Este de remarcat faptul că multe dintre aceste instrumente au cazuri de utilizare specifice și este important să alegeți instrumentul potrivit pentru muncă.