¿Qué tan útil es ‘Big Data’?

Big data no es más que la gran cantidad de datos que realizan las diversas compañías para almacenar sus registros y otra información útil. Es muy útil para las empresas analizar su historial y el desempeño de la organización utilizando estos diversos parámetros de datos. Por lo tanto, ayuda a predecir el crecimiento futuro y las predicciones basadas en la tendencia de los datos anteriores utilizados por la empresa.

Big data puede ser cualquier dato que deba ser almacenado por la empresa. Por lo tanto, sería como almacenar la información de los empleados y sus registros de asistencia y trabajo. Estos son datos importantes que deben mantenerse para obtener la información cuando sea necesario.

Big data serían los datos que necesitan actualizarse regularmente y también se requeriría buscarlos con frecuencia para hacer alguna manipulación. Pero el tamaño de estos datos sería demasiado grande y no se puede mantener fácilmente utilizando herramientas de base de datos normales como Excel o RDBMS. Estos datos no están estructurados y tampoco estarían en ningún formato adecuado.

¿Por qué Hadoop para Big Data?

Por lo tanto, necesitamos usar algunas herramientas avanzadas como Hadoop, que está utilizando el algoritmo MapReduce para almacenar los datos dividiéndolos y almacenando los datos en diferentes servidores para que no ocupe un solo espacio y obtener los datos requeridos sería más rápido en comparación con el almacenamiento ellos en un solo servidor.

Por lo tanto, está utilizando una forma más eficiente de almacenar y recuperar los Big Data requeridos mucho más rápido y el procesamiento y actualización de los datos también se haría mejor

Más información sobre el examen de certificación Hadoop

Aquí le proporciono información útil para aprender el examen de certificación de Hadoop.

• Certificación HDPCA en Hortonworks
• Certificación de administrador certificado HDP (HDPCA)
• ¿Cómo prepararse para el examen de certificación HDPCA?
• ¿Qué es Apache Hadoop?
• ¿Cómo son útiles Big Data y Hadoop?

¡¡Espero que esto ayude!!

Si está buscando ayuda para prepararse para los exámenes de certificación de Hadoop, envíeme un mensaje.

Las organizaciones están utilizando el poder de las acumulaciones proporcionadas por big data. La empresa utiliza los conocimientos proporcionados por grandes conjuntos de datos para que el proceso de toma de decisiones sea efectivo.

Inferir información valiosa de grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados de distintas fuentes en diferentes formatos requiere la estructura y las herramientas adecuadas. Para obtener el máximo impacto comercial, este proceso requiere una combinación precisa de personas, procesos y herramientas analíticas.

· Información oportuna de la gran cantidad de datos almacenados en las bases de datos de la compañía, fuentes externas de terceros, Internet, redes sociales y sensores remotos.

· Monitoreo y pronóstico en tiempo real de eventos que impactan el desempeño del negocio o la operación

· Capacidad para encontrar, adquirir, extraer, manipular, analizar, conectar y visualizar datos con las herramientas

· Identificar información significativa que pueda mejorar la calidad de las decisiones.

· Mitigar el riesgo optimizando las decisiones complejas de eventos no planificados más rápidamente

· Aborda la velocidad y escalabilidad, movilidad y seguridad, flexibilidad y estabilidad.

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.

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.

Aunque ciertamente no es un término nuevo, ‘Big Data’ todavía está ampliamente forjado con conceptos erróneos o comprensión difusa. Big Data, aunque imposible de definir específicamente, generalmente se refiere a cantidades de almacenamiento de datos en exceso de un terabyte (TB).

Big Data tiene tres características principales: volumen (cantidad de datos), velocidad (velocidad de entrada y salida de datos), variedad (rango de tipos de datos y fuentes).

• Volumen : el volumen describe la cantidad de datos generados por organizaciones o individuos. Big Data generalmente se asocia con esta característica.
• Velocidad : la velocidad describe la frecuencia con la que se generan, capturan y comparten datos.
• Variedad : Big data significa mucho más que filas y columnas. Significa texto, video y audio no estructurados que pueden tener impactos importantes en las decisiones de la compañía, si se analizan adecuadamente a tiempo.

Ejemplos de Big Data:

Un ejemplo de big data podría ser petabytes (1,024 terabytes) o exabytes (1,024 petabytes) de datos que consisten en miles de millones a billones de registros de millones de personas, todos de diferentes fuentes (por ejemplo, web, ventas, centro de contacto con clientes, redes sociales, dispositivos móviles datos y así sucesivamente). Los datos son típicamente datos poco estructurados que a menudo son incompletos e inaccesibles.

• Twitter produce más de 90 millones de tweets por día.
• eBay utiliza dos almacenes de datos a 7,5 petabytes y 40 PB, así como un clúster Hadoop de 40 PB para búsqueda, recomendaciones de consumidores y comercialización.
• Walmart maneja más de 1 millón de transacciones de clientes cada hora, que se importan a bases de datos que se estima que contienen más de 2.5 petabytes (2560 terabytes) de datos, el equivalente a 167 veces la información contenida en todos los libros de la Biblioteca del Congreso de los EE. UU.

“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 y sucia:

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.

Big Data se puede utilizar en diversos sectores como energía, seguros, comercio minorista, público, salud, industria musical y muchos más.

Si desea saber más acerca de cuán útil es el Big Data para varias industrias. Por favor, consulte el siguiente enlace:

https://goo.gl/KFy6xv

Espero eso ayude.

Sí. Ciertamente, Big Data ha traído más ganancias a las empresas. El análisis efectivo de Big Data proporciona una gran ventaja comercial ya que las organizaciones aprenderán en qué áreas enfocarse y qué áreas son menos importantes. ¡El análisis de Big Data proporciona algunos indicadores clave iniciales que pueden evitar que la compañía sufra una gran pérdida o ayudar a aprovechar una gran oportunidad con las manos abiertas!

¡Un análisis preciso de Big Data ayuda en la toma de decisiones! Por ejemplo, hoy en día las personas confían tanto en Facebook y Twitter antes de comprar cualquier producto o servicio.

Recientemente me encontré con estos artículos cuando quería saber sobre los usos de Big Data. Leerlos te ayudará profundamente a entenderlo.

Cómo el valor de la tecnología se mejora enormemente con Big Data Analytics
¿Por qué Big Data es la nueva ventaja competitiva?

Big data es tan útil como el significado que se deriva de él.

Tener muchos datos es solo una parte de la solución.

Segmentarlo, hacerlo más fácil de usar y proporcionar un propósito claro para los conjuntos de usuarios identificados a partir del big data, es otro conjunto básico de requisitos.

Son las ideas que pueden provenir de Big Data las que brindan la oportunidad de obtener una ventaja competitiva sobre la competencia; estas son mucho menos discutidas en comparación con los Big Data en sí.