Написать пост

Big Data и лучшие инструменты аналитики в 2021 году

Аватар Типичный программист

Обзор самых популярных инструментов аналитики на 2021 год.

Десять лет назад данные по всему миру начали активно расти, открывая возможности по улучшению клиентского опыта. На текущий момент понятие Big Data уже прочно вошло в обиход по всему миру. Львиная доля этих данных собирается через Интернет, а остальная часть с помощью устройств с возможностью выхода в сеть. Также еще один важный фактор роста — это растущее число виртуальных online офисов.

Компании заинтересованы как в найме экспертов Big Data, так и людей хорошо разбирающихся в инструментах аналитики. Руководители команд ищут сотрудников, обладающих компетентными навыками и демонстрирующих талант и когнитивные способности, которые стали бы ценным активом для выполнения нишевых обязанностей компании. Много из того, что было ценным раньше утратило свою ценность и наоборот. В любом случае, давай подробнее разберем что такое Big Data.

Мы без остановки производим гигантское количество данных через социальные сети, общественный транспорт и интернет покупки. Их объемы завораживают дух. Ежедневно мы загружаем 95 миллионов изображений и видео, 340 миллионов твитов и 1 миллиард документов. Всего мы производим 2,5 квинтиллиона байт в день, кто-то из вас помнит сколько это нулей? Вот поэтому их и называют Big Data.

Хотя данные проникли почти во все ниши и служат одной из главных движущих сил успеха современных компаний, но термин Big Data используется не так давно. К слову, Google Trends демонстрирует интерес пользователей к этому словосочетанию с 2011 года. Сегодня этот термин находится в активной ротации, являясь одним из наиболее часто используемых в корпоративной среде. У этого термина нет четких границ и определения, кто-то считает что Big Data начинается со 100 Гб (500 Гб, 1 Тб, что угодно), кто-то с данных которые невозможно обработать в Excel или с данных которые невозможно обработать на одном компьютере, а кто-то причисляет к ним любые данные. Поэтому существует и альтернативное мнение, что Big Data не существует, это вымышленный персонаж, который маркетологи используют, чтобы заставить компании тратить деньги.

Так что же это за концепция? По сути, Big Data — это серия подходов, инструментов и методов, используемых для обработки структурированных и неструктурированных данных огромных объемов и значительного разнообразия для получения результатов, воспринимаемых людьми, которые доказывают свою эффективность в условиях непрерывного роста. Большие данные служат альтернативой традиционным системам управления базами данных и решениям в рамках Business Intelligence.

Таким образом, большие данные не относятся к определенному количеству данных или даже к самим данным. Вместо этого термин означает методы обработки данных, которые позволяют распределенную обработку информации. Эти методы могут применяться как к огромным наборам данных (например, содержание всех страниц в Интернете), так и к небольшим (например, к содержанию этой статьи).

Большие данные имеют важное значение для глобального бизнеса, поскольку большее количество данных приводит к более точному анализу, который, в свою очередь, обеспечивает более эффективное принятие решений, повышение операционной эффективности и сокращению затрат.

Три больших кита Big Data

Когда мы говорим о больших данных, мы не можем не упомянуть три ключевых свойства: объем, скорость и разнообразие. Эти три вектора позволяют нам понять, чем большие данные выгодно отличаются от управления данными старой школы.

Объем

Количество данных должно быть достаточно. Вам придется обрабатывать огромные объемы неструктурированных данных с низкой плотностью. И размер данных является наиболее важным показателем при определении возможной извлекаемой ценности, так как чем больше данных, тем точнее можно получить результат на них. Клики-потоки, системные журналы и системы потоковой обработки обычно генерируют достаточные по объему данные.

Разнообразие

Давно прошли те времена, когда данные собирались из одного места и возвращались в едином формате. Сегодня данные бывают всех форм и размеров, включая видео, текст, звук, графику и даже выкалывание на бумаге. Таким образом, большие данные предоставляют возможности для использования новых и существующих данных и разработки новых способов сбора данных в будущем.

Скорость

Под скоростью обычное подразумевается, как быстро данные попадают к нам из различных систем для дальнейшего с ними взаимодействия. Некоторые данные могут появляться в режиме реального времени, а некоторые поступают пачками. Поскольку большинство платформ обрабатывают входящие данные с разной скоростью, важно не ускорять процесс принятия решения, не имея всей необходимой информации.

Лучшие инструменты для работы с Big Data

Программное обеспечение Big Data Analytics широко применяется для эффективной обработки данных и достижения конкурентного преимущества на рынке. Эти программные аналитические инструменты помогают отслеживать текущие рыночные изменения, потребности клиентов и другую различную ценную информацию. Давайте рассмотрим самые популярные инструменты аналитики 2021 году.

Apache Hadoop

Apache Hadoop занимает первое место в нашем списке. Большие данные будет сложно обрабатывать без Hadoop, и специалисты по данным хорошо это знают. Hadoop — это не только полностью открытая и бесплатная система хранения больших данных, но и сопутствующий набор утилит, библиотек, фреймворков, дистрибутивов для разработки.

Эта основополагающая технология хранения и обработки больших данных является проектом верхнего уровня Apache Software Foundation.

Hadoop состоит из четырех частей:

  1. HDFS — это распределенная файловая система, предназначенная для работы на стандартном оборудовании.
  2. MapReduce — модель распределённых вычислений, представленная компанией Google, используемая для параллельных вычислений.
  3. YARN— технология, предназначенная для управления кластерами.
  4. Библиотеки — для работы остальных модулей с HDFS

X-plenty

Эта облачная масштабируемая платформа входит в число лидеров в своей нише, предлагая решения ETL и инструменты конвейера данных. X-plenty обрабатывает как структурированные, так и неструктурированные данные и объединяется с различными источниками, включая Amazon Redshift, хранилища данных SQL, базы данных NoSQL и облачные службы хранения. Основные преимущества:

  • легкое преобразование данных;
  • REST API;
  • гибкость в использовании;
  • превосходная безопасность;
  • различные источники данных;
  • клиентоориентированный подход.

Spark

Сегодня этот мощный инструмент аналитики с открытым исходным кодом является одним из основных в арсенале компаний, включая Amazon, eBay и Yahoo. Apache Spark — это технология для работы с большими данными посредством распределенных вычислений в оперативной памяти, что увеличивает скорость обработки. Он основан на Hadoop и является по сути эволюцией концепции MapReduce, используя другие типы вычислений, включая интерактивные запросы и потоковую обработку.

Spark создан для широкого спектра рабочих задач, таких как пакетные приложения, итерационные алгоритмы, интерактивные запросы и потоковая передача. Это делает его идеальным вариантом как для любительского использования, так и для профессиональной обработки больших объемов данных.

Cassandra

Если вы знакомы с базами данных NoSQL, вы наверняка сталкивались с Cassandra. Это бесплатная база данных NoSQL с открытым исходным кодом, и она хранит значения в виде пар ключ-значение. Этот инструмент — идеальный выбор, когда вам требуется масштабируемость и высокая доступность без ущерба для производительности.

Благодаря своим архитектурным особенностям Apache Cassandra имеет следующие преимущества:

  • масштабируемость и надежность за счет отсутствия центрального сервера;
  • гибкая схема данных;
  • высокая пропускная способность, особенно для операций записи;
  • собственный SQL-подобный язык запросов;
  • настраиваемая согласованность и поддержка репликации;
  • автоматическое разрешение конфликтов.

Talend

Talend — это аналитическая программа, а точнее бесплатный инструмент ETL с открытым исходным кодом, которая упрощает и оптимизирует интеграцию больших данных. ETL упрощает преобразование необработанных данных в информацию, которую можно использовать для практической бизнес-аналитики (BI). Программное обеспечение Talend может похвастаться такими функциями, как облако, большие данные, интеграция корпоративных приложений, качество данных и управление основными данными. Он также содержит единый репозиторий для хранения и повторного использования метаданных и проверки качества данных.

Особенности:

  • более быстрая разработка и развертывание;
  • меньше расходов и бесплатная загрузка;
  • современное решение;
  • единая платформа;
  • огромное преданное сообщество.

Существует широкий спектр инструментов для работы с большими данными, которые помогают хранить, анализировать, составлять отчеты и делать с данными намного больше. Это программное обеспечение превращает скудные биты данных в мощное топливо, которое стимулирует глобальные бизнес-процессы и способствует принятию решений, основанных на знаниях.

Итоги

Когда-то использование больших данных произвело революцию в области информационных технологий. Сегодня компании используют ценные данные и внедряют инструменты больших данных, чтобы превзойти своих конкурентов. На конкурентном рынке как устоявшиеся компании, так и новички применяют стратегии, опираясь на обработанные данные, чтобы зафиксировать сигнал, отследить пожар и получить прибыль.

Большие данные позволяют организациям определять новые возможности и создавать новые типы компаний, которые могут комбинировать и анализировать отраслевые данные. Таким образом, чистые, актуальные и наглядные данные предоставляют полезную информацию о продуктах, оптимизируют бизнес-операции и влекут за собой значительные экономические преимущества.

Следите за новыми постами
Следите за новыми постами по любимым темам
10К открытий10К показов