Najlepsze narzędzia i aplikacje Big Data w 2023 roku

Termin big data od jakiegoś czasu jest trendem w sektorze edukacyjnym, bankowości, przemyśle itp. Obecnie są one zaangażowane w każdą dziedzinę życia. Wartość Big Data i jej zastosowań rośnie z dnia na dzień. Obecnie różne organizacje nieustannie poszukują sposobów na wyprzedzanie czasów przy użyciu takich danych. W tym poście szczegółowo omówimy najnowsze trendy iaplikacje big data w 2023 roku.

Co to są duże dane?

Każdego roku generowana jest ogromna ilość danych. Kiedy te dane są gromadzone w ogromnych ilościach, tworzą Big Data. Rozszerza się w czasie i nie jest statyczny. Media społecznościowe to jeden z najlepszych przykładów Big Data. Codziennie generuje różnorodne dane. Każdy człowiek jest w stanie tworzyć dane. Dane te są przechowywane w urządzeniach i przestrzeniach zwanych chmurą. W momencie, gdy łączymy się z inną osobą, urządzeniem lub technologią i wykonujemy jakąś czynność, stajemy się źródłem danych.

Ucz się kursów programistycznych online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobądź programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

TYPY

Big Data można podzielić na:

1. ZBUDOWANY

Ustrukturyzowane Big Data ma określoną długość i format. Większość z nas ma do czynienia z danymi strukturalnymi. Jest trwale przechowywany i pobierany w ustalonym formacie. Ten typ danych jest obsługiwany przez maszyny i wykorzystywany przez organizacje w postaci arkuszy Excela.

2. NIESTRUKTURALNE

Dane, które nie mają określonej struktury, nazywane są danymi nieustrukturyzowanymi. Tego typu dane są dostępne niemal wszędzie. Mogą go tworzyć zarówno ludzie, jak i maszyny. Analizowane są dane nieustrukturyzowane, z których tworzone są dane strukturalne. Nie jest to przechowywane w arkuszach programu Excel, takich jak dane strukturalne.

3. PÓŁSTRUKTURALNE

Zawiera oba powyższe typy danych. Nie ma określonego formatu. Wprowadzane dane są uporządkowane w sposób hierarchiczny. Istnieje możliwość, że wpisy w ramach grupy mogą mieć różną charakterystykę. Częściowo ustrukturyzowane dane nie mogą być przechowywane w arkuszach programu Excel, tak jak dane nieustrukturyzowane.

Umiejętności tworzenia oprogramowania na żądanie

Sprawdź zaawansowaną certyfikację upGrad w DevOps

CHARAKTERYSTYKA

Ma następujące cechy

1. TOM

Dane stają się Big Data tylko wtedy, gdy ich objętość jest ogromna. Dlatego cechą, która decyduje o tym, czy dane dane są Big Data, jest objętość. Dlatego jest to zdecydowanie jedna z krytycznych cech Big Data.

2. RÓŻNORODNOŚĆ

Różnorodność jako cecha wynika z samych typów dużych zbiorów danych. Powinny istnieć dane ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane i częściowo ustrukturyzowane. Dane są obecnie dostępne w różnych formach i formatach.

3. PRĘDKOŚĆ

Dane powinny być generowane szybko, aby sprostać wymaganiom użytkowników. Szybkość, z jaką tworzone są dane, decyduje o tym, czy są to Big Data, czy nie.

4. PRAWDZIWOŚĆ

Prawdziwość jest związana z wiarygodnością danych. Ta funkcja jest kluczowa, ponieważ określa, czy dane mogą być wykorzystywane do różnych wymagań.

Działanie Big Data

Big Data natychmiast dostarcza wielu informacji na dowolny temat. Te dane pomagają podejmować idealne decyzje. Systematyczne i dobrze ustrukturyzowane podejście jest niezbędne do obsługi tak dużej ilości danych. Pierwszym krokiem w zarządzaniu ogromnymi ilościami danych jest uporządkowanie odpowiednich informacji. Te dane są teraz zintegrowane i przechowywane. Specjaliści ds. danych mogą przechowywać je w chmurze lub dowolnym systemie, a Ty masz możliwość wyboru formy, w jakiej dane mają być przechowywane. Przechowywane informacje są analizowane i wykorzystywane do różnych celów. Tak obliczone wyniki można wykorzystać do badań, poznania preferencji swoich klientów, podejmowania decyzji biznesowych itp.

Znaczenie dużych danych

Branże i firmy wykorzystują duże zbiory danych, aby poznać swoich klientów, ich preferencje, podejmować decyzje i zwiększać marżę zysku. Firmy korzystające z tych technik zawsze przodują na rynku. Mają dodatkową przewagę nad innymi firmami. Jest to możliwe tylko wtedy, gdy dane są efektywnie wykorzystywane. Takie dane gromadzone przez firmy pomagają im również poznawać zmieniające się potrzeby użytkowników i dostosowywać się do nich. Poza firmami wykorzystywana jest również w sektorze medycznym. Pozwala naukowcom przeprowadzać różne eksperymenty i wyciągać sensowne wnioski. Są pomocne w znalezieniu leków i metod leczenia wielu chorób. Te realne informacje są również udostępniane rządowi z korzyścią dla całego narodu. Istnieje wiele innych sektorów, w których duże zbiory danych odgrywają ważną rolę.

Sprawdź Python Bootcamp firmy upGrad

Aplikacje Big Data w 2023 r

Poniżej przedstawiono aplikacje Big Data w 2023 r.

1. SEKTOR EDUKACYJNY

Big Data jest wykorzystywana w sektorze edukacyjnym do zrozumienia uczniów, ich zachowań i ocen. Informacje te są przydatne zarówno dla nauczycieli, jak i rodziców. Nauczyciele wykorzystują te informacje do doskonalenia swojego stylu nauczania, a także do poświęcania szczególnej uwagi poszczególnym uczniom. Rodzice na ogół mają wyobrażenie o wynikach swojego podopiecznego w szkole. Poza tym każdego roku w instytucjach edukacyjnych generowana jest duża ilość danych, takich jak zapisani studenci, ich oceny, frekwencja, wniesione opłaty itp. Analiza tych danych jest korzystna zarówno dla instytutu, jak i dla studentów. Dane wykorzystywane do analizy wyników uczniów obejmują zazwyczaj wybór przedmiotów, źródło nauki, uważność na zajęciach itp.

Badanie osiągnięć uczniów pomaga władzom szkoły w wyborze systemu oceniania. Wybór systemu oceniania powinien poprawiać ogólne umiejętności uczniów. Patrząc na te zestawy umiejętności, nauczyciele mogą pomóc im w wyborze ścieżki kariery, która im odpowiada. Obecnie system biometryczny został wprowadzony w placówkach oświatowych w celu rejestrowania obecności, wyrazu twarzy na zajęciach itp. Kamera w ich systemie rejestruje dane głównie w celu analizy uwagi ucznia. Na podstawie tych informacji instytut może opracować specjalne programy dla poszczególnych studentów, aby odzyskać ich uwagę. Ta technika ostatecznie poprawiła wyniki uczniów.

2. SEKTOR BANKOWY

W bankach generowana jest znaczna ilość zróżnicowanych danych. Dane dotyczą klientów. Sektor bankowy skorzystał głównie z tego rodzaju danych. Pomaga im to zidentyfikować projekty, które przyciągną więcej klientów do ich banku. Takie dane odgrywają istotną rolę w powiększaniu działalności banków. W dzisiejszych czasach klienci nie muszą odwiedzać banku; zamiast tego bank ich potyka. Wraz z pojawieniem się smartfonów, technologii, ICT, usług bankowości internetowej, klienci nie są już widziani w bankach stojących w długich kolejkach. Usługi te są korzystne zarówno dla klientów, jak i banków. Zmniejszyło to obciążenie personelu. Mogą teraz bardziej skupić się na podstawowych pracach niż na pracy biurowej.

Analiza takich danych pomaga rozróżnić klientów. Pozwala to bankom na indywidualne projektowanie usług zaspokajających potrzeby klientów. Gromadzone w tym celu dane obejmują usługi najczęściej wykorzystywane przez klientów, liczbę posiadanych przez nich rachunków, ich preferencje itp. Banki pozyskują również dane za pośrednictwem swoich sprzedawców. Interakcja klientów z personelem sprzedaży jest przechowywana w postaci danych. Know Your Customer (KYC) to także jeden ze sposobów gromadzenia danych klientów przez banki. Takie gromadzone informacje są przechowywane z zachowaniem wysokiego poziomu bezpieczeństwa.

3. BRANŻA MEDYCZNA

Jednym z najważniejszych obszarów, w których Big Data odegrało kluczową rolę, jest branża opieki zdrowotnej. Był używany do różnych celów w tej dziedzinie. Służy do przewidywania wybuchu epidemii, zapobiegania rozprzestrzenianiu się chorób, odkrywania leków i metod leczenia wielu schorzeń. Podobnie jak firmy korporacyjne, pracownicy służby zdrowia zbierają dane od swoich pacjentów. To wspólnie pomaga szpitalom i lekarzom dowiedzieć się więcej o swoich pacjentach. W związku z tym mogą decydować o konkretnych metodach leczenia i usługach docelowych dla poszczególnych pacjentów. Decyzje podjęte po analizie informacji okazały się pomocne dla pacjentów. Doprowadziło to do odkrycia metod leczenia rzadkich chorób.

Zebrane dane Big Data pomogły branży opieki zdrowotnej w podjęciu decyzji o liczbie wymaganego personelu. Jego analiza działa jako pomoc w ustaleniu, jaki zespół jest niezbędny na każdej zmianie. Po drugie, prowadzenie fizycznej dokumentacji pacjentów przez długi czas jest praktycznie trudne. Tak więc takie dokumenty są teraz przechowywane w formie elektronicznej i pobierane zgodnie z wymaganiami. Rozwiązało to również problem nieprawidłowego umieszczania zapisów. Obecnie istnieją różne urządzenia, które pozwalają sprawdzić, czy dana osoba nie cierpi na jakąkolwiek chorobę, taką jak cukrzyca, ciśnienie krwi itp. Zgromadzone w ten sposób dane mogą przewidzieć, na jakie schorzenia może cierpieć.

4. RZĄD

Zastosowanie Big Data w rządzie ma szeroki wpływ. Jego wpływ można dostrzec we wszystkich krajach. Rząd każdego kraju na co dzień boryka się z wieloma problemami. Decyzje, które podejmują, aby je rozwiązać, muszą być trafne. Skutki tych decyzji widać na szczeblu lokalnym, stanowym i krajowym. W tym scenariuszu Big Data pomaga im w dotarciu do odpowiednich rozwiązań. Nawet drobny błąd w decyzji może mieć najgorsze skutki. Korzystając z Big Data, mogą analizować duże ilości danych za jednym razem. Niezbędna jest również dokładna analiza zebranych danych. Tak po prostu, równie ważne jest podejmowanie szybkich decyzji we właściwym czasie.

Takie dane służą bezpieczeństwu państwa. Agencje wywiadowcze analizują te dane, aby zaostrzyć bezpieczeństwo kraju i zachować czujność. To zachęca rząd do inwestowania w Big Data i wspierające go technologie. Takie wysiłki ze strony rządu mogą poprawić bezpieczeństwo narodu. Rząd jednego kraju może również udostępniać dane innemu krajowi. Takie dane są pomocne w handlu dwustronnym, kwestiach bezpieczeństwa itp., dzięki czemu oba kraje mogą sobie wzajemnie pomagać. Za pomocą tych danych można również rozwiązać wewnętrzne problemy narodu.

Przeczytaj nasze popularne artykuły związane z tworzeniem oprogramowania

5. SEKTOR FINANSOWY

Big Data w finansach pomaga rozwiązywać złożone problemy finansowe, nadążać za najnowszymi trendami i zwiększać zyski firmy. Jest coraz częściej wykorzystywany przez sektory komercyjne, aby poznać swoich klientów i ulepszać swoje usługi zgodnie z nimi. Giełdy funkcjonują również dzięki analityce Big Data. W epoce informacyjnej generowane są duże ilości danych. Śledzenie tych danych ma kluczowe znaczenie dla organizacji komercyjnych i biznesowych. Wcześniej, kiedy generowano mniej danych, ludzie je analizowali, ale teraz większość pracy wykonują komputery.

Lepsze decyzje handlowe są obecnie możliwe dzięki gromadzeniu ogromnych ilości danych. Analiza danych pomaga firmom dowiedzieć się, jakie usługi będą odpowiednie dla ich klientów. Potrafią przewidywać wyniki swoich produktów i usług. Zwiększa to apetyt spółek na ryzyko, ponieważ mogą one podejmować skalkulowane ryzyko. Klienci są duszą każdego biznesu. Dlatego koniecznością staje się zaspokojenie ich potrzeb poprzez zapewnienie im odpowiednich usług. Organizacje finansowe mogą teraz wykrywać oszukańcze działania. Mogą monitorować wszystkie transakcje z dowolnego miejsca io każdej porze. Wykorzystują technologię do tego samego.

6. MEDIÓW

Serwisy społecznościowe, agencje nadawcze, wydawcy itp. – wszyscy są pod przykrywką mediów. Media są używane przez osoby fizyczne do rozrywki i do bycia na bieżąco. Dzisiejsi użytkownicy mają wiele opcji. Wszędzie są treści informacyjne. Domy mediowe muszą więc być czujne, aby zrozumieć wybór użytkowników. Tutaj do akcji wkracza Big Data. Firmy rozrywkowe mogą wykorzystywać te dane do analizowania wzorców zachowań użytkowników. Potrafią przewidywać, co użytkownik chce zobaczyć częściej. Badanie tego typu danych może przybliżyć je do trendów. Dokładne zrozumienie trendów pomaga im projektować informacje zorientowane na użytkownika.

7. BRANŻA UBEZPIECZENIOWA

Sektor ubezpieczeniowy, podobnie jak sektor bankowy, obraca się wokół danych. Uważa się, że Big Data przekształca sektor ubezpieczeń z jego tradycyjnych sposobów. Ubezpieczenie jest zwykle udzielane w celu zrekompensowania ryzyka związanego z określonym zdarzeniem. Zapewnia bezpieczeństwo klientowi w sytuacjach ryzykownych. Widać więc wyraźnie, że branża ta opiera się na zarządzaniu ryzykiem. Zarządzanie jakimkolwiek ryzykiem wymaga odpowiedniego przestudiowania problemu. Takie zadanie jest możliwe dzięki Big Data i analizie tych danych. Prognozy muszą dotyczyć sytuacji, które dopiero mają się wydarzyć. Dlatego wymaga ustrukturyzowanego systemu badań, który jest możliwy dzięki Big Data.

Wniosek

Termin Big Data został użyty po raz pierwszy w latach 20. Istnieje jednak od dawna. Zastosowania Big Data stale wzrastały. Dziś w dobie informacji stało się to najważniejsze. Nie ma dziedziny, w której Big Data nie ma zastosowania. Niemal każdy człowiek, maszyna itp. stał się źródłem Big Data. W znacznym stopniu zmniejszył ciężar ludzi. Bez Big Data interpretacja tak ogromnej ilości generowanych informacji stałaby się praktycznie niemożliwa.

Samouczenie się programowania dużych zbiorów danych to za mało. Wzmocnij swój zestaw umiejętności i wznów pracę dzięki zaawansowanemu programowi certyfikatów upGrad w zakresie programowania dużych zbiorów danych , oferowanemu przez IIIT-Bangalore.

Kurs jest specjalnie zaprojektowany dla profesjonalistów technicznych i początkujących analityków, aby mogli rozpocząć swoją przygodę z Big Data dzięki niezawodnemu programowi rozszerzającemu szczegółowe kursy Big Data o odpowiednie tematy. Kurs obejmuje dobrze zaokrąglony program nauczania, w tym takie tematy, jak przetwarzanie dużych zbiorów danych, hurtownie danych, PySpark i chmura AWS, aby nadążać za trendami w branży. Kurs jest tworzony przez obecnych liderów branży, rozszerzając niezawodną opcję dla uczniów, aby osiągnąć niezliczone możliwości w przyszłości.

Wraz z silną strukturą kursów, platforma upGrad zapewnia dobrze prosperujące środowisko dla uczących się, aby rozwiewać wątpliwości i uzyskać większą jasność co do ich planów zawodowych dzięki 360-stopniowemu wsparciu kariery, mentoringowi, poradnictwu zawodowemu itp.

Odwiedź upGrad, aby dowiedzieć się więcej o kursie!

Przygotuj się na karierę przyszłości

Złóż wniosek o tytuł magistra informatyki