Top Sakit Tempat Big Data Analytics

A+ A-

Pengolahan data besar bisa menjadi tugas yang sangat sulit karena kompleksitas ekstrim karena ukuran dan data beragam jenis di businesses.It dapat dibagi menjadi tiga jenis utama menurut sumber mereka, yang terstruktur, semi-terstruktur atau tidak terstruktur sama sekali yaitu terstruktur. Namun, data besar yang sempurna dianalisis hanya bila tindakan cepat pada itu diambil. Juga, sebagai data besar berasal dari berbagai sumber dan memiliki banyak variasi sesuai dengan parameter, bisnis penanganan itu harus melakukan tugas tertentu untuk menggunakan seluruh informasi secara bijaksana. Beberapa tugas-tugas ini, atau titik nyeri pada bahasa bisnis, adalah sebagai berikut:

  • Cepat menangani sejumlah besar data dengan akurasi.
  • Pengolahan data yang belum diproses sepenuhnya untuk mendapatkan hasil maksimal dari itu.
  • Mewakili data dalam bentuk grafik visual, sehingga menjadi mudah untuk memahami dan menggunakan.
  • Menggunakan data dalam skala besar berhasil.
  • Memilih alat terbaik untuk menangani, menganalisis dan mengolah data yang besar.
  • Tepat penyebaran produksi.
  • Melakukan semua ini sambil memastikan keamanan dan menjaga rutin backup / recovery.

Cepat menangani sejumlah besar data dengan akurasi

Sekitar 2,5 triliun byte data bisa dihasilkan dari sumber yang tak terhitung banyaknya setiap hari. Beberapa sumber data utama adalah ponsel, sensor, media sosial, website dan bahkan transaksi online. Karena seperti sejumlah besar data, setiap organisasi dan bisnis benar-benar kelebihan beban. Bahkan yang terbaik alat analisis tidak dapat memanfaatkan data ini sepenuhnya karena banyak waktu yang dibutuhkan untuk memproses data ini.

Sebuah tantangan besar bagi bisnis adalah untuk memproses semua data ini secara real time dan itu juga dengan cara memakan waktu ekonomis dan kurang. Solusi dari masalah ini tergantung pada beberapa faktor penting. Setiap kali kita berpikir tentang alat yang tepat untuk menganalisis data besar dengan efisiensi, nama pertama yang muncul dalam pikiran kita adalah Hadoop, yang dirancang oleh software Apache. Hadoop memiliki fungsi yang disebut MapReduce. Fungsi ini mengurangi seluruh data ke dalam fragmen yang lebih kecil dan lebih mudah dibaca. Perangkat lunak kemudian efisien memproses setiap fragmen dengan cara node tunggal cluster. Hadoop adalah salah satu alat analisis data yang paling sering digunakan dan memiliki banyak fitur juga, tapi kita tidak boleh melupakan fakta bahwa untuk menganalisis data yang efektif, bisnis perlu alat yang ampuh yang dapat menyimpan dan proses dalam jumlah besar baik data terstruktur dan terstruktur tanpa apapun lag dalam sistem untuk kecepatan. Selain itu, Hadoop juga menyajikan tantangan dalam berbagi data secara real time, berbagi sumber daya secara real time, penjadwalan dan juga manajemen cluster.

Tantangan yang disajikan oleh Hadoop dapat dibagi berikut ini:

  • Tantangan mengelola cluster.
  • Tantangan penjadwalan efisien pekerjaan yang berbeda.
  • Tantangan mengelola data besar.
  • Tantangan berbagi sumber daya.

The InfoSphere BigInsight, dibangun oleh IBM adalah alat lain analisis data besar baik. Hal ini dapat dengan mudah membantu kebutuhan bisnis memenuhi inti tetap menjaga kompatibilitas data.

Pengolahan data yang belum diproses untuk mendapatkan hasil maksimal dari itu

Membersihkan data yang belum diproses adalah langkah yang sangat penting dari analisis data besar. Dan dibutuhkan jumlah sebagian besar waktu dibandingkan dengan langkah-langkah lain. Untuk analisis statistik sukses dari data besar, jenis data berikut diproduksi dengan cara langkah-bijaksana:

  • Baku data / belum diproses
  • Data yang secara teknis benar
  • data konstan
  • hasil yang benar menurut statistik
  • Informasi benar-benar diproses

Tiga pertama tipe data sebenarnya bagian utama dari proses pembersihan data besar. Sisanya merupakan output dari pengolahan data dan analisis.
Data mentah: Ini adalah jenis di mana data asli yang diterima. Hal ini sangat kompleks dan memiliki encoding aneh dan tidak dikenal. Hal ini juga mungkin memiliki data yang tidak benar dan mungkin kurang header yang benar juga. Jadi, pada dasarnya, perlu disempurnakan untuk hasil.
Data yang secara teknis benar: Setelah data mentah halus sebagian, itu bisa disebut 'Data teknis benar'. Sekarang, pengkodean karakter dimengerti dan data juga memiliki header yang cocok.
Data konstan: Setelah semua ini, data yang siap untuk dimanfaatkan untuk setiap jenis analisis statistik. Jadi, data ini merupakan titik awal untuk analisis.
Statistik dan output: Hasil statistik, setelah diperoleh, dapat disimpan untuk digunakan nanti. Hasil ini juga dapat ditabulasikan jika pengguna ingin menunjukkan itu dalam bentuk laporan.

Mewakili data grafis

Merepresentasikan data grafis sangat berguna karena memungkinkan penonton untuk dengan mudah membaca dan memahami data. Namun, data tidak terstruktur dapat menjadi sakit besar untuk memproses dan mengekspresikan grafis, terutama ketika masa depan akan membawa bahkan lebih banyak data yang perlu diproses.
Data dapat disederhanakan dengan penggunaan grafik visual dan grafik. Ada berbagai jenis grafik. Jenis terbaik grafik diputuskan sesuai dengan jenis data. Terutama, data grafis dapat dikategorikan menjadi dua jenis utama:

  • Bar chart, grafik garis dan diagram lingkaran: Jenis grafik yang digunakan untuk mengekspresikan respon Boolean seperti data kategori.
  • Histogram: histogram adalah solusi terbaik ketika data yang akan diwakili adalah data kontinu, untuk hasil contoh ujian atau berat seseorang.

Menggunakan data dalam skala besar

Sebagai jumlah data yang akan diproses oleh organisasi meningkatkan hari demi hari, mereka menghadapi masalah besar saat membuat data scalable

Layanan data telah dikerahkan pada banyak tumpukan yang berbeda. Apache atau PHP di front-end dan Bahasa pemrograman seperti Java / Scala yang harus berinteraksi dengan baik dengan ujung depan dan database.
Tidak boleh ada penundaan sementara layanan data yang sedang digunakan.

Memilih alat terbaik untuk menangani, menganalisis dan mengolah data yang besar

Sebuah alat analisis yang baik sangat penting, sebagai salah satu yang buruk dapat mengubah semua upaya, dimasukkan ke dalam untuk mengumpulkan dan mengolah data, tidak dapat digunakan. Pentingnya alat yang tepat di mana pertama meningkat karena akan menjadi sangat sulit untuk mengubah tool setelah itu

Tepat penyebaran produk

Hal ini umumnya melihat bahwa banyak produk tidak dapat meraih sukses karena kurangnya strategi penyebaran yang tepat. Penyebaran meliputi proses integrasi sistem produksi yang ada dengan sistem yang lebih baru.

Backup / Pemulihan dan keamanan

backup secara teratur harus dilakukan untuk memulihkan data selama keadaan darurat. Juga, keadaan darurat harus mencoba untuk dihindari. Oracle R adalah alat yang baik yang menjamin mereka berdua.