¿Por qué usamos big data?

Aquí hay algunos puntos sobre la utilidad de Big Data:

Se ha hablado mucho sobre las metodologías y técnicas de Big Data y Hadoop, pero hasta ahora no se ha dicho nada sobre su valía. Por lo tanto, es importante que hablemos sobre los aspectos esenciales de este curso y las ventajas de preferirlo sobre otros.

Modelo de programación simple

Una de las principales ventajas del software Hadoop es el lenguaje de programación en el que se basa. Dado que está basado en Java, hace que sea más fácil no solo para los principiantes sino también para los profesionales en el campo trabajar en los datos dados. También hace que la tarea sea conveniente, eficiente y menos engorrosa para los programadores y se ha convertido en un software esencial para el desarrollo de big data.

Rápido y resistente

Hadoop tiene un método de almacenamiento único. Basado en un sistema de archivos distribuido, básicamente ‘mapea’ datos donde sea que estén ubicados en un clúster. Las herramientas de procesamiento de datos se basan en los mismos servidores que los datos y, por lo tanto, el procesamiento de datos es más rápido. Grandes volúmenes de datos no estructurados pueden estructurarse fácilmente, ya que Hadoop puede procesar eficientemente terabytes de datos en solo minutos y petabytes en horas. Lee mas..

Económico

Hadoop se asegura de que no haga un agujero en su bolsillo cuando se trata de administrar grandes cantidades de datos. Este ha sido un problema con el software predecesor que ha sido costoso. Muchas empresas han tenido que eliminar y reducir datos para reducir sus costos. Este problema ha sido resuelto esencialmente por Hadoop. Está diseñado como una arquitectura escalable que puede almacenar datos de manera asequible para su uso posterior. En lugar de costar de miles a decenas de miles por terabyte, Hadoop ofrece capacidades informáticas y de almacenamiento por cientos de libras por terabyte.

Flexible

Hadoop permite a las empresas comerciales acceder a nuevas fuentes de datos y estudiar datos estructurados y no estructurados. Esto asegura el valor de los datos. Se pueden buscar información valiosa de datos de marketing en redes sociales, fuentes digitales, conversaciones por correo electrónico y otras fuentes similares. Además, el curso puede usarse para el procesamiento de registros, sistemas de recomendación, almacenamiento de datos, análisis de campañas de mercado y detección de fraude.

Escalable

Una de las principales ventajas de Hadoop es que es una plataforma de almacenamiento altamente escalable. Puede almacenar y distribuir conjuntos de datos muy grandes en innumerables servidores económicos que funcionan en paralelo. Permite a las empresas ejecutar aplicaciones en muchos nodos que involucran miles de terabytes de datos, a diferencia de los sistemas tradicionales de bases de datos relacionales (RDBMS) que no pueden escalar para procesar grandes cantidades de datos.

Si desea obtener más información sobre Big Data y Hadoop , visite: Certificación de Big Data de Hadoop. Aquí obtienes mucha más información valiosa que definitivamente te será útil.

Cuando los grandes datos se capturan, procesan y analizan de manera efectiva y eficiente, las empresas pueden obtener una comprensión más completa de sus negocios, clientes, productos, competidores, etc., lo que puede conducir a mejoras en la eficiencia, mayores ventas, menores costos, mejor cliente servicio y / o productos y servicios mejorados.

“Lo que no necesitamos es más Big Data, necesitamos datos procesables”. Este es un sentimiento comúnmente reconocido hoy con el que estoy de acuerdo.

En todas las áreas de la empresa, los equipos y departamentos buscan datos procesables. La gestión de Big Data tiene innumerables beneficios en lugar de ignorarla o permitir que supere a su organización. Hoy analizaremos la investigación de la industria que proporciona tres razones clave por las cuales su organización necesita una estrategia analítica y de Big Data ahora. Una estrategia de Big Data y analítica beneficia a su organización de varias maneras:

1 | Creando organizaciones más inteligentes y más delgadas

2 | Equipar a su organización para tener conversaciones entre canales

3 | Preparando su organización para el futuro inevitable

¿Cuál es ese futuro inevitable? La digitalización de todos los sistemas organizativos orientados al cliente, desde el servicio al cliente hasta las ventas y el marketing.

Los influyentes de la industria, los académicos y otras partes interesadas prominentes ciertamente están de acuerdo en que los grandes datos se han convertido en un gran cambio de juego en la mayoría, si no en todos, los tipos de industrias modernas en los últimos años. A medida que los grandes datos continúan impregnando nuestra vida cotidiana, ha habido un cambio significativo de enfoque de la publicidad que lo rodea a encontrar un valor real en su uso.

1. Comprender y apuntar a los clientes

Esta es una de las áreas más grandes y más publicitadas del uso de big data en la actualidad. Aquí, big data se utiliza para comprender mejor a los clientes y sus comportamientos y preferencias. Las empresas desean expandir sus conjuntos de datos tradicionales con datos de redes sociales, registros del navegador, así como análisis de texto y datos de sensores para obtener una imagen más completa de sus clientes. El gran objetivo, en muchos casos, es crear modelos predictivos.

2. Proveedores de servicios de salud

El sector de la atención médica tiene acceso a grandes cantidades de datos, pero ha estado plagado de fallas en la utilización de los datos para frenar el costo del aumento de la atención médica y por sistemas ineficientes que sofocan los beneficios de atención médica más rápidos y mejores en todos los ámbitos.

3. educación

Desde un punto de vista técnico, un desafío importante en la industria de la educación es incorporar grandes datos de diferentes fuentes y proveedores y utilizarlos en plataformas que no fueron diseñadas para los diferentes datos. Desde un punto de vista práctico, el personal y las instituciones tienen que aprender las nuevas herramientas de gestión y análisis de datos.

4. Comercio al por menor y venta total

Desde los minoristas y mayoristas tradicionales de ladrillo y mortero hasta los comerciantes actuales de comercio electrónico, la industria ha reunido una gran cantidad de datos a lo largo del tiempo. Estos datos, derivados de tarjetas de fidelización de clientes, escáneres POS, RFID, etc., no se utilizan lo suficiente como para mejorar la experiencia del cliente en general. Cualquier cambio y mejora realizado ha sido bastante lento.

5. Mejorando la ciencia y la investigación

La ciencia y la investigación se están transformando actualmente por las nuevas posibilidades que brinda el big data. Tomemos, por ejemplo, el CERN, el laboratorio de física nuclear con su Gran Colisionador de Hadrones, el acelerador de partículas más grande y poderoso del mundo. Los experimentos para desbloquear los secretos de nuestro universo, cómo comenzó y funciona, generan enormes cantidades de datos.

¡Big Data es una gran cantidad de cosas! Le dice quiénes son sus clientes, le ofrece información convincente sobre sus expectativas, preferencias y hábitos de compra y le permite dirigirse a su audiencia con mayor precisión, fortalecer los lazos con los clientes, monetizar los datos que ha recopilado o incluso afectar el resultado de los eventos, ya que todavía están despliegue.

Big Data puede ayudarlo a capturar las preferencias de los consumidores y las perspectivas, detectar los agujeros que los clientes exigen que se llenen, generar nuevas ideas y ponerlas a trabajar para dar nueva vida a su negocio.

Big Data le permite probar numerosas variaciones de diseño de productos para ver cuál es más popular entre su audiencia.

Big Data puede decirle cómo la reurbanización del producto o simplemente haciendo pequeños ajustes podrían afectar su rendimiento, costo o popularidad.

Leer: Big Data

Big data se refiere a conjuntos de datos muy grandes que las herramientas tradicionales de análisis de datos no pueden manejar con eficacia. Los datos grandes, tanto estructurados como no estructurados, han inundado los sistemas de almacenamiento y las bases de datos en la mayoría de las organizaciones. Las organizaciones están ansiosas por obtener información valiosa de los datos que pueden ayudar a proporcionar decisiones comerciales rentables. Es importante comprender cómo existe un mecanismo de trabajo de datos multiestructurados y no estructurados que es un factor clave en el análisis de datos. Los datos no estructurados contienen mucho texto, no están organizados y las bases de datos tradicionales no los pueden interpretar fácilmente. Las publicaciones de Facebook, los tweets de Twitter son muy buenos ejemplos de este tipo de datos.

Los libros se pueden escribir en las aplicaciones y utilizar casos de big data o en big data en sí. Encuentra una gran aplicación en el comercio minorista en línea, donde los minoristas pueden predecir qué productos tienen más probabilidades de vender. Según los datos de las redes sociales, las tendencias de búsqueda web y las previsiones meteorológicas, los minoristas en línea están mejorando su stock de productos. Solo en los Estados Unidos, McKinsey informó un gasto reducido de $ 300 mil millones en atención médica debido a las tecnologías de big data. La mayoría de las empresas de seguridad cibernética que usaron big data informan que hay una reducción significativa en los ataques cibernéticos cuando usan análisis de big data. El aprendizaje profundo, que se considera una rama secundaria muy importante de la inteligencia artificial, se basa en grandes datos. Se pensó en los modelos de aprendizaje profundo en la década de 1960, pero requería una gran capacidad de almacenamiento y computación que las tecnologías de big data cumplían. Puedo ir diciendo infinitamente sobre big data, pero si quieres aprenderlo de manera experta, entonces debes considerar el instituto Intellipaat. Le proporcionarán la mejor capacitación de la industria. Puedes ver su video de entrenamiento y conocerte a ti mismo:

Hola,

“Big Data” significa cosas diferentes para diferentes personas y no existe, y probablemente nunca lo será, una definición comúnmente acordada. Pero el fenómeno es real y está produciendo beneficios en muchas áreas diferentes, por lo que tiene sentido que todos comprendamos el concepto.

Así que aquí está mi definición rápida:

La idea básica detrás de la frase ‘Big Data’ es que todo lo que hacemos deja cada vez más un rastro digital (o datos), que nosotros (y otros) podemos usar y analizar. Big Data, por lo tanto, se refiere a los datos que se recopilan y a nuestra capacidad para utilizarlos.

Espero eso ayude.