Popularne technologie Big Data wzrosną w 2022 r.

Aplikacje Big Data nie są już przyszłością – są tutaj i stale zyskują na popularności na całym świecie. W tym blogu przyjrzymy się różnym rodzajom technologii Big Data i temu, jak napędzają one sukces w różnych branżach.

Wprowadzenie do Big Data

W erze cyfrowej firmy codziennie generują i napotykają duże ilości danych. „Big Data” to w zasadzie termin używany do opisania tego ogromnego zbioru danych, który z czasem rośnie wykładniczo. Obecnie firmy muszą przyjąć inteligentne systemy zarządzania danymi, jeśli chcą wydobyć istotne informacje z ogromnych i zróżnicowanych zasobów.

Według Gartnera Big Data ma następujące cechy:

• Ma dużą objętość i dużą prędkość.
• Zawiera ogromną różnorodność zasobów informacyjnych.
• Wymaga opłacalnych i innowacyjnych form przetwarzania.
• Usprawnia podejmowanie decyzji w organizacjach.

Dziś jesteśmy świadkami nowej fali firm zajmujących się big data, które wykorzystują nowe technologie, takie jak sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML), aby wyjść poza konwencjonalne narzędzia zarządzania. Pozwól nam zrozumieć ich powody, dla których to robią.

Popyt na Big Data

Technologie Big Data odnoszą się do rozwiązań oprogramowania, które obejmują eksplorację danych, udostępnianie, wizualizację itp. Obejmują one określone ramy danych, narzędzia i techniki używane do sortowania, badania, przebudowy, analizowania i tak dalej. W dobie internetu posiadanie takich możliwości może znacznie poprawić wyniki biznesowe.

Na podstawie ich wykorzystania technologie big data można podzielić na technologie operacyjne i analityczne. Ta pierwsza obejmuje dane generowane przez firmę na co dzień, na przykład z transakcji online, mediów społecznościowych itp. Zakupy online na platformach eCommerce (Amazon, Flipkart itp.), rezerwacja biletów online na loty i filmy to niektóre rzeczy z życia przykłady. Dane te są następnie przekazywane do technologii analitycznych Big Data w celu uzyskania wglądu w podejmowanie krytycznych decyzji. Skomplikowane dane z dziedzin giełdy, prognozowania pogody i dokumentacji medyczno-zdrowotnej podlegają technologiom analitycznym.

Współczesne firmy zajmujące się analizą danych wymagają wyspecjalizowanego personelu do pracy nad zadaniami związanymi z zarządzaniem danymi. Według niedawnego raportu NASSCOM , obecne zapotrzebowanie na wykwalifikowanych i biegłych technicznie specjalistów przewyższa podaż talentów gotowych do pracy w branży. Prawie 140 000 osób reprezentuje „lukę umiejętności” w szerokiej przestrzeni Big Data. Wskazuje to również na podstawowe możliwości wyposażenia pracowników IT w wiedzę i praktyczność zastosowań Big Data. Specjaliści IT, którzy dobrze znają się na data science, mogą znaleźć lukratywne zatrudnienie między innymi w opiece zdrowotnej, przemyśle motoryzacyjnym, tworzeniu oprogramowania i handlu elektronicznym.

Z tej perspektywy wyjaśniliśmy poniżej kilka wiodących technologii. Czytaj dalej, aby wyjaśnić swoje wątpliwości i dowiedzieć się, które obszary należy wziąć pod uwagę w zakresie podnoszenia umiejętności.

10 najlepszych technologii Big Data w 2022 r.

1. Sztuczna inteligencja

Sztuczna inteligencja (AI) wraz z rozszerzonymi technologiami, takimi jak uczenie maszynowe (ML) i głębokie uczenie, pobudza zmiany nie tylko w krajobrazie IT, ale także w różnych branżach. Jest to interdyscyplinarna gałąź Informatyki i Inżynierii zajmująca się budowaniem ludzkich zdolności w maszynach.

Zastosowania sięgają od asystentów głosowych i samojezdnych samochodów po dokładne prognozy pogody i operacje zrobotyzowane. Co więcej, sztuczna inteligencja i ML wspierają analitykę biznesową w taki sposób, że organizacja może wprowadzać innowacje na wyższy poziom. Największą zaletą jest wyprzedzanie konkurencji poprzez identyfikowanie potencjalnych problemów, które ludzie mogą przeoczyć. W związku z tym specjaliści ds. oprogramowania i kierownicy projektów IT powinni mieć świadomość podstaw sztucznej inteligencji.

2. Technologie oparte na SQL

SQL oznacza Structured Query Language, język komputerowy używany do strukturyzacji, manipulowania i zarządzania danymi przechowywanymi w bazach danych. Znajomość technologii opartych na SQL, takich jak MySQL, jest niezbędna dla ról programistycznych. W miarę jak organizacje wychodzą poza zapytania o ustrukturyzowane dane z relacyjnych baz danych, pojawiają się praktyczne umiejętności w zakresie baz danych NoSQL, które ułatwiają szybsze działanie.

W NoSQL można znaleźć szerszą gamę technologii, które można wykorzystać do projektowania i tworzenia nowoczesnych aplikacji. Możesz dostarczyć konkretne metody gromadzenia i pobierania danych, które będą dalej wdrażane w aplikacjach internetowych czasu rzeczywistego i oprogramowaniu do analizy Big Data. MongoDB, Redis i Cassandra to jedne z najpopularniejszych baz danych NoSQL na rynku.

3. Programowanie R

R to oprogramowanie typu open source, które pomaga w obliczeniach statystycznych, wizualizacji i komunikacji za pośrednictwem środowisk opartych na Eclipse. Jako język programowania, R oferuje szereg narzędzi do kodowania i tempa.

Eksperci danych i statystycy wdrażają głównie R do analizy danych. Umożliwia wysokiej jakości kreślenie, tworzenie wykresów i raportowanie. Dodatkowo można go sparować z językami takimi jak C, C++, Python i Java lub zintegrować z Hadoop i innymi systemami zarządzania bazami danych.

4. Jeziora danych

Jeziora danych to skonsolidowane repozytoria danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Podczas procesu akumulacji możesz zapisać nieustrukturyzowane dane w obecnym stanie lub wykonać na nich różne rodzaje analizy danych w celu przekształcenia ich w dane ustrukturyzowane. W tym drugim przypadku będziesz musiał wykorzystać pulpity nawigacyjne, wizualizację danych, analizę danych w czasie rzeczywistym itp. To jeszcze bardziej zwiększy szanse na zebranie lepszych wniosków biznesowych.

Obecnie platformy i mikrousługi obsługujące sztuczną inteligencję wstępnie integrują wiele funkcji wymaganych w projektach Data Lake. Firmy zajmujące się analizą danych coraz częściej stosują również uczenie maszynowe w nowych źródłach danych, takich jak pliki dzienników, media społecznościowe, strumienie kliknięć i urządzenia Internetu rzeczy (IoT).

Organizacje, które korzystają z tych technologii Big Data, mogą lepiej reagować na pojawiające się możliwości i przyspieszać swój rozwój poprzez aktywne zaangażowanie i świadome decyzje.

5. Analiza predykcyjna

Analityka predykcyjna to podczęść analityki Big Data, która przewiduje przyszłe zachowania i zdarzenia na podstawie wcześniejszych danych. Opiera się na technologiach takich jak:

• Nauczanie maszynowe;
• Modelowanie danych;
• Modelowanie statystyczne i matematyczne.

Formułowanie modeli predykcyjnych zazwyczaj wymaga technik regresji i algorytmów klasyfikacji. Każda firma wdrażająca Big Data do prognozowania trendów potrzebuje wysokiego stopnia precyzji. Dlatego specjaliści od oprogramowania i IT muszą wiedzieć, jak stosować takie modele do badania i kopania relacji między różnymi parametrami. Prawidłowo zrobione ich umiejętności i wkład mogą znacznie zminimalizować ryzyko biznesowe.

5. Hadoop

Hadoop to platforma oprogramowania typu open source, która przechowuje dane w rozproszonym klastrze. W tym celu korzysta z modelu programowania MapReduce. Oto kilka ważnych komponentów hadoop, o których powinieneś wiedzieć:

• PRZĘDZA: Wykonuje zadania zarządzania zasobami (na przykład przydzielanie do aplikacji i planowanie zadań).
• MapReduce: umożliwia przetwarzanie danych w rozproszonym systemie pamięci masowej.
• HIVE: Pozwala specjalistom ze znajomością języka SQL przeprowadzać analizy danych.
• PIG: Ułatwia transformację danych w oparciu o Hadoop jako język skryptowy wysokiego poziomu.
• Flume: Importuje nieustrukturyzowane dane do systemu plików.
• Sqoop: Importuje i eksportuje uporządkowane dane z relacyjnych baz danych.
• ZooKeeper: Pomoc w zarządzaniu konfiguracją poprzez synchronizację usług rozproszonych w środowisku Hadoop.
• Oozie: Wiąże różne zadania logiczne, aby całkowicie wykonać określone zadanie.

6. Iskra Apache

Spark, platforma przetwarzania danych w czasie rzeczywistym, to kolejne niezbędne narzędzie dla początkujących programistów. Ma wbudowane funkcje SQL, uczenia maszynowego, przetwarzania wykresów i analizy strumieniowej. Niektóre przypadki użycia obejmują systemy wykrywania oszustw związanych z kartami kredytowymi i silniki rekomendacji handlu elektronicznego.

Ponadto można go łatwo zintegrować z Hadoop, aby wykonywać szybkie działania w zależności od potrzeb biznesowych. Uważa się, że Spark jest szybszy niż MapReduce w przetwarzaniu danych, co czyni go ulubionym wśród specjalistów zajmujących się analizą danych.

Szybkość jest najwyższym priorytetem dla przedsiębiorstw, które chcą wykorzystać Big Data. Chcą rozwiązań, które mogą gromadzić dane wejściowe z różnych źródeł, przetwarzać je i zwracać spostrzeżenia oraz przydatne trendy. Pilna i natychmiastowa potrzeba wywołała zainteresowanie technologiami takimi jak Streaming Analytics. Wraz z rozwojem Internetu Rzeczy oczekuje się, że takie aplikacje będą się rozwijać jeszcze bardziej. Prawdopodobne jest również, że przetwarzanie brzegowe (systemy analizujące dane blisko źródła ich powstania i zmniejszające ruch w sieci) odnotują wzrost popytu w firmach zajmujących się big data.

7. Analiza nakazowa

Analityka nakazowa dotyczy kierowania działaniami w kierunku pożądanych wyników w danej sytuacji. Na przykład może pomóc firmom reagować na zmiany rynkowe, takie jak pojawienie się produktów z pogranicza, sugerując możliwe kierunki działania. W ten sposób łączy analizę predykcyjną i opisową.

Analityka nakazowa jest jedną z najbardziej poszukiwanych technologii Big Data w 2022 r., ponieważ wykracza poza monitorowanie danych. Podkreśla satysfakcję klienta i wydajność operacyjną, dwa filary każdego przedsiębiorstwa XXI wieku.

8. Baza danych w pamięci

Inżynierowie danych muszą dokładnie zrozumieć projekt i architekturę bazy danych. To powiedziawszy, równie ważne jest podążanie za duchem czasu i wypróbowywanie nadchodzących technologii. Jednym z przykładów jest przetwarzanie w pamięci (IMC), w którym wiele komputerów rozmieszczonych w wielu lokalizacjach współdzieli zadania przetwarzania danych. Dostęp do danych można uzyskać natychmiast iw dowolnej skali. Gartner szacuje, że do końca 2022 r. aplikacje branżowe przekroczą 15 miliardów dolarów.

Już teraz widzimy rozkwit zastosowań IMC w sektorach opieki zdrowotnej, handlu detalicznego i IoT. Firmy takie jak e-Therapeutics używają go do sieciowego odkrywania leków. Podczas gdy internetowe firmy odzieżowe, takie jak Zalando , były w stanie osiągnąć elastyczność w zarządzaniu rosnącą ilością danych za pomocą baz danych w pamięci.

9. Łańcuch bloków

Blockchain to podstawowa technologia stojąca za kryptowalutami, takimi jak bitcoin. Wyjątkowo przechwytuje uporządkowane dane w taki sposób, że raz napisane, nigdy nie można ich usunąć ani zmienić. Skutkuje to wysoce bezpiecznym ekosystemem, który jest idealny dla bankowości, finansów, papierów wartościowych i ubezpieczeń (BFSI).

Oprócz BFSI, aplikacje blockchain zyskują na znaczeniu w sektorach opieki społecznej, takich jak edukacja i opieka zdrowotna. Tak więc specjaliści od oprogramowania posiadający zaawansowaną wiedzę na temat technologii baz danych mają do dyspozycji szeroki zakres opcji.

Dzięki temu przedstawiliśmy kilka wiodących aplikacji Big Data, na które warto zwrócić uwagę w 2022 roku. Przy obecnym tempie postępu technologicznego przyszły zakres wygląda na ekspansywny i obiecujący.

Pozwól nam teraz zrozumieć, jak specjalistyczne szkolnictwo wyższe może Ci pomóc w wyrobieniu sobie oceny w tej dziedzinie.

Jak podnosić umiejętności w Big Data?

Program Executive PG w rozwoju oprogramowania w Big Data przez IIIT-Bangalore i upGrad oferuje specjalizację w Big Data, aby przygotować kolejne pokolenie liderów w globalnej branży IT.

13-miesięczny kurs jest dostarczany w formacie online, co zapewnia bardzo potrzebną elastyczność pracującym profesjonalistom. Ułatwia wsparcie kariery poprzez targi pracy, próbne rozmowy kwalifikacyjne i sesje mentoringu branżowego. Otrzymasz wyłączny dostęp do pytań do rozmowy kwalifikacyjnej od najlepszych rekruterów, w tym Amazon, Google i Microsoft. Możesz także zdobyć dodatkowe certyfikaty w zakresie Data Science, Data Structures i Algorithms. Te referencje pokazują Twoje umiejętności potencjalnym pracodawcom.

Możliwości studiowania, takie jak ta opisana powyżej, są wysoko cenione przez początkujących specjalistów IT. Programiści, kierownicy projektów, analitycy danych i programiści mogą czerpać korzyści z praktycznego i zorientowanego na branżę doświadczenia edukacyjnego.

Mamy nadzieję, że ten blog zapoznał Cię z najważniejszymi technologiami Big Data 2022 r.

i zmotywowało Cię do wytyczenia ścieżki kariery z nową perspektywą!

Sprawdź nasze inne kursy inżynierii oprogramowania na upGrad