Top-Big-Data-Technologien, die 2022 aufsteigen

Big-Data-Anwendungen sind keine Zukunftsmusik mehr – sie sind da und gewinnen weltweit stetig an Fahrt. In diesem Blog werden wir verschiedene Arten von Big-Data-Technologien untersuchen und erläutern, wie sie branchenübergreifend zum Erfolg beitragen.

Einführung in Big Data

Im digitalen Zeitalter generieren und begegnen Unternehmen täglich großen Datenmengen. „Big Data“ ist im Wesentlichen ein Begriff, der verwendet wird, um diese riesige Datensammlung zu beschreiben, die mit der Zeit exponentiell zunimmt. Für Unternehmen ist es jetzt zwingend erforderlich, intelligente Datenverwaltungssysteme einzuführen, wenn sie relevante Informationen aus dem riesigen und vielfältigen Bestand extrahieren wollen.

Laut Gartner hat Big Data folgende Eigenschaften:

• Es ist ein hohes Volumen und eine hohe Geschwindigkeit.
• Enthält eine Vielzahl von Informationsressourcen.
• Erfordert kostengünstige und innovative Verarbeitungsformen.
• Verbessert die Entscheidungsfindung in Organisationen.

Heute erleben wir eine neue Generation von Big-Data-Unternehmen, die neue Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) nutzen, um über die herkömmlichen Managementinstrumente hinauszugehen. Lassen Sie uns ihre Gründe dafür verstehen.

Nachfrage nach Big Data

Big-Data-Technologien beziehen sich auf Softwarelösungen, die Data Mining, gemeinsame Nutzung, Visualisierung usw. umfassen. Sie umfassen spezifische Datenrahmen, Tools und Techniken, die zum Sortieren, Untersuchen, Umgestalten, Analysieren usw. verwendet werden. Im Internetzeitalter können solche Funktionen die Geschäftsleistung erheblich verbessern.

Basierend auf ihrer Verwendung können Big-Data-Technologien in operative und analytische Technologien eingeteilt werden. Ersteres umfasst Daten, die von einem Unternehmen täglich generiert werden, z. B. aus Online-Transaktionen, sozialen Medien usw. Online-Käufe von E-Commerce-Plattformen (Amazon, Flipkart usw.), Online-Ticketbuchungen für Flüge und Filme sind einige reale Dinge Beispiele. Diese Daten werden weiter in analytische Big-Data-Technologien eingespeist, um Erkenntnisse für wichtige Entscheidungen zu gewinnen. Komplizierte Daten aus den Bereichen Aktienmärkte, Wettervorhersagen und Krankenakten fallen in den Zuständigkeitsbereich analytischer Technologien.

Moderne Datenanalyseunternehmen benötigen spezialisiertes Personal für die Arbeit an Datenverwaltungsaufgaben. Laut einem aktuellen NASSCOM-Bericht übersteigt die aktuelle Nachfrage nach qualifizierten und technisch versierten Fachkräften das Angebot an branchentauglichen Talenten. Fast 140.000 Menschen repräsentieren die „Qualifikationslücke“ im breiten Big-Data-Raum. Dies unterstreicht auch die zugrunde liegenden Möglichkeiten, die IT-Mitarbeiter mit dem Wissen und der praktischen Anwendung von Big-Data-Anwendungen auszustatten. IT-Experten mit einem guten Verständnis von Data Science finden unter anderem lukrative Beschäftigungen im Gesundheitswesen, in der Automobilindustrie, in der Softwareentwicklung und im E-Commerce.

Mit dieser Perspektive haben wir im Folgenden einige führende Technologien für Sie erläutert. Lesen Sie weiter, um Ihre Zweifel zu klären und herauszufinden, welche Bereiche Sie für eine Weiterbildung in Betracht ziehen sollten.

Top 10 Big-Data-Technologien im Jahr 2022

1. Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) treibt zusammen mit erweiterten Technologien wie Machine Learning (ML) und Deep Learning einen Wandel nicht nur in der IT-Landschaft, sondern branchenübergreifend voran. Es ist ein interdisziplinärer Zweig der Informatik und Ingenieurwissenschaften, der sich mit dem Aufbau menschlicher Fähigkeiten in Maschinen befasst.

Die Anwendungen reichen von sprachbasierten Assistenten und selbstfahrenden Autos bis hin zu genauen Wettervorhersagen und Roboteroperationen. Darüber hinaus treiben KI und ML die Geschäftsanalysen so voran, dass das Unternehmen Innovationen auf die nächste Stufe bringen kann. Der größte Vorteil liegt darin, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein, indem potenzielle Probleme identifiziert werden, die Menschen möglicherweise übersehen. Daher ist es für Softwareexperten und IT-Projektmanager relevant geworden, sich der KI-Grundlagen bewusst zu sein.

2. SQL-basierte Technologien

SQL steht für Structured Query Language, eine Computersprache, die zum Strukturieren, Manipulieren und Verwalten der in Datenbanken gespeicherten Daten verwendet wird. Kenntnisse in SQL-basierten Technologien wie MySQL sind ein Muss für Rollen in der Softwareentwicklung. Wenn Organisationen über das Abfragen strukturierter Daten aus relationalen Datenbanken hinauswachsen, werden praktische Fähigkeiten in NoSQL-Datenbanken entwickelt, um eine schnellere Leistung zu ermöglichen.

Innerhalb von NoSQL finden Sie eine breitere Palette von Technologien, die zum Entwerfen und Entwickeln moderner Anwendungen verwendet werden können. Sie können spezifische Methoden zum Sammeln und Abrufen von Daten bereitstellen, die in Echtzeit-Web-Apps und Big-Data-Analysesoftware weiter eingesetzt würden. MongoDB, Redis und Cassandra sind einige der beliebtesten NoSQL-Datenbanken auf dem Markt.

3. R-Programmierung

R ist eine Open-Source-Software, die bei der statistischen Berechnung, Visualisierung und Kommunikation über Eclipse-basierte Umgebungen hilft. Als Programmiersprache bietet R eine Reihe von Codierungs- und Pacing-Tools.

Data Miner und Statistiker implementieren R hauptsächlich für die Datenanalyse. Es ermöglicht Qualitätsplots, Grafiken und Berichte. Darüber hinaus können Sie es mit Sprachen wie C, C++, Python und Java koppeln oder in Hadoop und andere Datenbankverwaltungssysteme integrieren.

4. Datenseen

Data Lakes sind konsolidierte Repositories von strukturierten und unstrukturierten Daten. Während des Akkumulationsprozesses können Sie entweder unstrukturierte Daten so speichern, wie sie sind, oder verschiedene Arten von Datenanalysen darauf ausführen, um sie in strukturierte Daten umzuwandeln. Im letzteren Fall müssten Sie Dashboards, Datenvisualisierung, Echtzeit-Datenanalyse usw. verwenden. Dies würde die Chancen, bessere Geschäftsschlussfolgerungen zu ziehen, weiter erhöhen.

Heutzutage integrieren KI-fähige Plattformen und Microservices viele der für Data-Lake-Projekte erforderlichen Funktionen vorab. Datenanalyseunternehmen wenden maschinelles Lernen auch zunehmend auf neue Datenquellen wie Protokolldateien, soziale Medien, Clickstreams und Internet of Things (IoT)-Geräte an.

Unternehmen, die diese Big-Data-Technologien nutzen, können besser auf Chancen reagieren und ihr Wachstum durch aktive Beteiligung und fundierte Entscheidungen vorantreiben.

5. Vorausschauende Analytik

Predictive Analytics ist ein Teilbereich der Big-Data-Analyse, der zukünftiges Verhalten und Ereignisse auf der Grundlage früherer Daten vorhersagt. Es basiert auf Technologien wie:

• Maschinelles Lernen;
• Datenmodellierung;
• Statistische und mathematische Modellierung.

Die Formulierung von Vorhersagemodellen erfordert typischerweise Regressionstechniken und Klassifizierungsalgorithmen. Jedes Unternehmen, das Big Data zur Vorhersage von Trends einsetzt, benötigt ein hohes Maß an Präzision. Daher müssen Software- und IT-Experten wissen, wie man solche Modelle anwendet, um Beziehungen zwischen verschiedenen Parametern zu untersuchen und auszugraben. Wenn sie richtig eingesetzt werden, können ihre Fähigkeiten und Beiträge Geschäftsrisiken erheblich minimieren.

5. Hadoop

Hadoop ist ein Open-Source-Software-Framework, das Daten in einem verteilten Cluster speichert. Dazu verwendet es das MapReduce-Programmiermodell. Hier sind einige wichtige Hadoop-Komponenten, die Sie kennen sollten:

• YARN: Führt Ressourcenverwaltungsaufgaben aus (z. B. Zuordnung zu Anwendungen und Planung von Jobs).
• MapReduce: Ermöglicht die Verarbeitung von Daten auf dem verteilten Speichersystem.
• HIVE: Ermöglicht SQL-kompetenten Fachleuten die Durchführung von Datenanalysen.
• PIG: Erleichtert die Datentransformation zusätzlich zu Hadoop als High-Level-Skriptsprache.
• Flume: Importiert unstrukturierte Daten in das Dateisystem.
• Sqoop: Importiert und exportiert strukturierte Daten aus relationalen Datenbanken.
• ZooKeeper: Unterstützung bei der Konfigurationsverwaltung durch Synchronisierung verteilter Dienste in der Hadoop-Umgebung.
• Oozie: Bindet verschiedene logische Jobs, um eine bestimmte Aufgabe vollständig zu erfüllen.

6. Apache-Spark

Spark, ein Echtzeit-Datenverarbeitungs-Framework, ist ein weiteres unverzichtbares Tool für angehende Softwareentwickler. Es verfügt über integrierte Funktionen für SQL, maschinelles Lernen, Diagrammverarbeitung und Streaming-Analysen. Einige Anwendungsfälle umfassen Systeme zur Erkennung von Kreditkartenbetrug und E-Commerce-Empfehlungsmaschinen.

Außerdem kann es einfach in Hadoop integriert werden, um je nach Geschäftsanforderungen schnelle Aktionen durchzuführen. Es wird angenommen, dass Spark bei der Datenverarbeitung schneller ist als MapReduce, was es zu einem Favoriten unter Data-Science-Profis macht.

Geschwindigkeit hat für Unternehmen, die Big Data nutzen möchten, höchste Priorität. Sie wollen Lösungen, die Input aus unterschiedlichen Quellen sammeln, verarbeiten und Erkenntnisse und nützliche Trends liefern können. Die Dringlichkeit und Unmittelbarkeit des Bedarfs haben das Interesse an Technologien wie Streaming Analytics geweckt. Mit dem Aufkommen des IoT werden solche Anwendungen voraussichtlich noch weiter wachsen. Es ist auch wahrscheinlich, dass Edge-Computing (Systeme, die Daten in der Nähe der Entstehungsquelle analysieren und den Netzwerkverkehr reduzieren) eine höhere Nachfrage in Big-Data-Unternehmen erfahren wird.

7. Präskriptive Analytik

Prescriptive Analytics befasst sich mit der Lenkung von Maßnahmen in Richtung der gewünschten Ergebnisse in einer bestimmten Situation. Beispielsweise kann es Unternehmen dabei helfen, auf Marktveränderungen wie das Aufkommen von Grenzprodukten zu reagieren, indem es mögliche Vorgehensweisen vorschlägt. Auf diese Weise kombiniert es prädiktive und deskriptive Analyse.

Prescriptive Analytics ist eine der gefragtesten Big-Data-Technologien im Jahr 2022, da sie über die Datenüberwachung hinausgeht. Es betont Kundenzufriedenheit und betriebliche Effizienz, die beiden Eckpfeiler eines jeden Unternehmens des 21. Jahrhunderts.

8. In-Memory-Datenbank

Für Dateningenieure ist es von entscheidender Bedeutung, Datenbankdesign und -architektur gründlich zu verstehen. Genauso wichtig ist es aber, mit der Zeit zu gehen und kommende Technologien auszuprobieren. Ein Beispiel ist In-Memory Computing (IMC), bei dem sich viele Computer, die über mehrere Standorte verteilt sind, Datenverarbeitungsaufgaben teilen. Auf die Daten kann sofort und in jeder Größenordnung zugegriffen werden. Gartner schätzt, dass die Industrieanwendungen bis Ende 2022 die 15-Milliarden-Dollar-Marke überschreiten werden.

Wir sehen bereits, dass IMC-Anwendungen in den Bereichen Gesundheitswesen, Einzelhandel und IoT florieren. Unternehmen wie e-Therapeutics nutzen es für die netzwerkgesteuerte Wirkstoffforschung. Wohingegen Online-Bekleidungsunternehmen wie Zalando mithilfe von In-Memory-Datenbanken Flexibilität bei der Verwaltung wachsender Datenmengen erlangen konnten.

9. Blockchain

Blockchain ist die primäre Technologie hinter Kryptowährungen wie Bitcoin. Es erfasst strukturierte Daten auf einzigartige Weise so, dass sie, einmal geschrieben, niemals gelöscht oder geändert werden können. Dadurch entsteht ein hochsicheres Ökosystem, das sich perfekt für Banking, Finance, Securities and Insurance (BFSI) eignet.

Abgesehen von BFSI gewinnen Blockchain-Anwendungen in sozialen Sektoren wie Bildung und Gesundheitswesen an Bedeutung. Softwareprofis mit fortgeschrittenem Wissen über Datenbanktechnologien steht also eine breite Palette von Optionen zur Verfügung.

Damit haben wir Sie über einige führende Big-Data-Anwendungen informiert, auf die Sie im Jahr 2022 achten sollten. Angesichts des derzeitigen Tempos des technologischen Fortschritts sieht der zukünftige Anwendungsbereich umfangreich und vielversprechend aus.

Lassen Sie uns nun verstehen, wie eine spezialisierte Hochschulbildung Ihnen helfen kann, sich in diesem Bereich zu profilieren.

Wie kann man sich in Big Data weiterbilden?

Das Executive PG Program in Software Development in Big Data von IIIT-Bangalore und upGrad bietet eine Spezialisierung auf Big Data, um die nächste Generation von Führungskräften in der globalen IT-Branche vorzubereiten.

Der 13-monatige Kurs wird in einem Online-Format durchgeführt und gibt Berufstätigen die dringend benötigte Flexibilität. Es erleichtert die Karriereunterstützung durch Jobmessen, Scheininterviews und Mentoring-Sitzungen in der Branche. Sie erhalten exklusiven Zugriff auf Interviewfragen von Top-Personalvermittlern, darunter Amazon, Google und Microsoft. Sie können auch zusätzliche Zertifizierungen in Data Science, Datenstrukturen und Algorithmen erwerben. Diese Zeugnisse zeigen potenziellen Arbeitgebern Ihre Fähigkeiten.

Studienmöglichkeiten wie die oben beschriebene werden von IT-Einsteigern sehr geschätzt. Programmierer, Projektmanager, Datenanalysten und Softwareentwickler können alle von der praktischen und branchenorientierten Lernerfahrung profitieren.

Wir hoffen, dass Sie dieser Blog mit den herausragenden Big-Data-Technologien des Jahres 2022 vertraut gemacht hat

und Sie motiviert, Ihren Karriereweg mit neuen Perspektiven einzuschlagen!

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