Cele mai importante tehnologii Big Data în creștere în 2022

Aplicațiile Big Data nu mai sunt un lucru al viitorului – ele sunt aici și câștigă în mod constant avânt la nivel global. În acest blog, vom explora diferite tipuri de tehnologii Big Data și modul în care acestea conduc la succes în toate industriile.

Introducere în Big Data

În era digitală, întreprinderile generează și întâlnesc cantități mari de date în fiecare zi. „Big Data” este în esență un termen folosit pentru a descrie această colecție masivă de date care crește exponențial în timp. Acum este imperativ pentru companii să adopte sisteme inteligente de gestionare a datelor dacă doresc să extragă informații relevante din stocul vast și divers.

Potrivit Gartner , Big Data are următoarele caracteristici:

• Este de mare volum și de mare viteză.
• Conține o mare varietate de active de informații.
• Necesită forme de prelucrare rentabile și inovatoare.
• Îmbunătățește luarea deciziilor în organizații.

Astăzi, asistăm la o nouă generație de companii de date mari care utilizează tehnologii emergente precum inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML) pentru a trece dincolo de instrumentele convenționale de management. Să înțelegem motivele lor pentru a face acest lucru.

Cererea de date mari

Tehnologiile Big Data se referă la soluțiile software care încorporează extragerea datelor, partajarea, vizualizarea etc. Ele îmbrățișează cadre de date specifice, instrumente și tehnici utilizate pentru sortarea, examinarea, remodelarea, analizarea și așa mai departe. În era internetului, a avea astfel de capabilități poate îmbunătăți considerabil performanța afacerii.

Pe baza utilizării lor, tehnologiile de date mari pot fi clasificate în tehnologii operaționale și analitice. Primul include date generate zilnic de o firmă, cum ar fi din tranzacții online, rețele sociale etc. Achizițiile online de pe platformele de comerț electronic (Amazon, Flipkart etc.), rezervarea de bilete online pentru zboruri și filme sunt unele din viața reală. exemple. Aceste date sunt introduse în continuare în tehnologiile analitice de date mari pentru a obține informații pentru luarea deciziilor critice. Datele complicate din domeniile piețelor de valori, prognoza meteo și înregistrările medicale de sănătate intră în domeniul de competență al tehnologiilor analitice.

Companiile moderne de analiză a datelor au nevoie de personal specializat pentru a lucra la sarcinile de gestionare a datelor. Potrivit unui raport recent NASSCOM , cererea actuală de profesioniști calificați și abili din punct de vedere tehnic depășește oferta de talente pregătite pentru industrie. Aproape 140.000 de oameni reprezintă „decalajul de competențe” în spațiul larg al Big Data. Acest lucru evidențiază, de asemenea, oportunitățile de bază în echiparea forței de muncă IT cu cunoștințele și aspectele practice ale aplicațiilor Big Data. Profesioniștii IT care au o bună cunoaștere a științei datelor pot găsi locuri de muncă profitabile în domeniul sănătății, industria auto, dezvoltarea de software și comerțul electronic, printre multe alte sfere.

Din această perspectivă, am explicat mai jos câteva tehnologii de vârf pentru tine. Citiți mai departe pentru a vă clarifica îndoielile și pentru a descoperi ce domenii ar trebui să luați în considerare pentru perfecționare.

Top 10 tehnologii Big Data în 2022

1. Inteligența artificială

Inteligența artificială (AI), împreună cu tehnologiile îmbunătățite precum Machine Learning (ML) și Deep Learning, stimulează o schimbare nu doar în peisajul IT, ci și în toate industriile. Este o ramură interdisciplinară a Informaticii și Ingineriei care se ocupă cu construirea capacităților umane în mașini.

Aplicațiile variază de la asistenți vocali și mașini cu conducere autonomă până la predicții meteorologice precise și intervenții chirurgicale robotizate. Mai mult, AI și ML alimentează analiza de afaceri într-un mod în care organizația poate inova la următorul nivel. Cel mai mare avantaj constă în a rămâne în fruntea concurenței prin identificarea potențialelor probleme pe care oamenii le pot trece cu vederea. Prin urmare, a devenit pertinent pentru profesioniștii în software și managerii de proiecte IT să fie conștienți de fundamentele AI.

2. Tehnologii bazate pe SQL

SQL înseamnă limbajul de interogare structurat, un limbaj de calculator folosit pentru structurarea, manipularea și gestionarea datelor stocate în baze de date. Cunoașterea tehnologiilor bazate pe SQL, cum ar fi MySQL, este o necesitate pentru rolurile de dezvoltare de software. Pe măsură ce organizațiile cresc dincolo de interogarea datelor structurate din bazele de date relaționale, abilitățile practice în bazele de date NoSQL apar pentru a facilita o performanță mai rapidă.

În NoSQL, puteți găsi o gamă mai largă de tehnologii care pot fi utilizate pentru proiectarea și dezvoltarea aplicațiilor moderne. Puteți furniza metode specifice pentru acumularea și preluarea datelor, care ar fi implementate în continuare în aplicații web în timp real și software de analiză Big Data. MongoDB, Redis și Cassandra sunt unele dintre cele mai populare baze de date NoSQL de pe piață.

3. Programare R

R este un software open-source care ajută la calculul statistic, vizualizarea și comunicarea prin medii bazate pe Eclipse. Ca limbaj de programare, R oferă o gamă largă de instrumente de codare și ritm.

Minerii de date și statisticienii implementează în principal R pentru analiza datelor. Permite reprezentarea grafică, grafică și raportare de calitate. În plus, îl puteți asocia cu limbaje precum C, C++, Python și Java sau îl puteți integra cu Hadoop și alte sisteme de gestionare a bazelor de date.

4. Data Lakes

Lacurile de date sunt depozite consolidate de date structurate și nestructurate. În timpul procesului de acumulare, puteți fie să salvați datele nestructurate așa cum sunt, fie să executați diferite tipuri de analize de date pe acestea pentru a le transforma în date structurate. În acest ultim caz, ar trebui să utilizați tablouri de bord, vizualizarea datelor, analiza datelor în timp real etc. Acest lucru ar crește și mai mult șansele de a culege concluzii mai bune de afaceri.

În zilele noastre, platformele și microserviciile activate cu inteligență artificială preintegrează multe dintre capabilitățile necesare pentru proiectele lacurilor de date. Companiile de analiză a datelor aplică, de asemenea, din ce în ce mai mult învățarea automată în noile surse de date ale fișierelor jurnal, rețelelor sociale, fluxurilor de clic și dispozitivelor Internet of Things (IoT).

Organizațiile care profită de aceste tehnologii de date mari pot răspunde mai bine oportunităților și își pot avansa creșterea prin implicare activă și decizii informate.

5. Analiza predictivă

Analiza predictivă este o sub-parte a analizei Big Data care prezice comportamentul și evenimentele viitoare pe baza datelor anterioare. Este alimentat de tehnologii precum:

• Învățare automată;
• Modelarea datelor;
• Modelare statistică și matematică.

Formularea modelelor predictive necesită de obicei tehnici de regresie și algoritmi de clasificare. Orice firmă care implementează Big Data pentru a prognoza tendințele are nevoie de un grad ridicat de precizie. Prin urmare, profesioniștii în software și IT trebuie să știe cum să aplice astfel de modele pentru a explora și a descoperi relații între diferiți parametri. Când sunt făcute corect, abilitățile și contribuțiile lor pot minimiza semnificativ riscurile de afaceri.

5. Hadoop

Hadoop este un cadru de software open-source care stochează date într-un cluster distribuit. Pentru a face acest lucru, folosește modelul de programare MapReduce. Iată câteva componente importante Hadoop despre care ar trebui să le cunoașteți:

• YARN: Efectuează sarcini de gestionare a resurselor (de exemplu, alocarea către aplicații și planificarea joburilor.)
• MapReduce: Permite procesarea datelor peste sistemul de stocare distribuit.
• HIVE: Permite profesioniștilor pricepuți în SQL să efectueze analize de date.
• PIG: facilitează transformarea datelor pe lângă Hadoop ca limbaj de scripting de nivel înalt.
• Flume: Importă date nestructurate în sistemul de fișiere.
• Sqoop: Importă și exportă date structurate din baze de date relaționale.
• ZooKeeper: Asistență la gestionarea configurației prin sincronizarea serviciilor distribuite în mediul Hadoop.
• Oozie: Leagă diferite sarcini logice pentru a îndeplini complet o anumită sarcină.

6. Apache Spark

Spark, un cadru de procesare a datelor în timp real, este un alt instrument ce trebuie cunoscut pentru dezvoltatorii de software aspiranți. Are funcții încorporate pentru SQL, învățare automată, procesare grafică și analiză în flux. Unele cazuri de utilizare includ sisteme de detectare a fraudelor cu cardul de credit și motoare de recomandare pentru comerțul electronic.

De asemenea, poate fi integrat cu ușurință cu Hadoop pentru a efectua acțiuni rapide în funcție de nevoile afacerii. Se crede că Spark este mai rapid decât MapReduce în procesarea datelor, ceea ce îl face favorit printre profesioniștii în știința datelor.

Viteza este o prioritate de top pentru companiile care doresc să utilizeze Big Data. Ei doresc soluții care să adună informații din surse disparate, să le proceseze și să returneze informații și tendințe utile. Urgența și imediatitatea necesității au declanșat interesul pentru tehnologii precum Streaming Analytics. Odată cu creșterea IoT, se așteaptă ca astfel de aplicații să crească și mai mult. De asemenea, este probabil ca edge computing (sisteme care analizează datele aproape de sursa de creare și reduc traficul de rețea) să fie martor la o cerere mai mare în companiile de big data.

7. Analiza prescriptivă

Analiza prescriptivă se preocupă de ghidarea acțiunilor către rezultatele dorite într-o situație dată. De exemplu, poate ajuta companiile să răspundă la schimbările pieței, cum ar fi apariția produselor limită, sugerând posibile cursuri de acțiune. În acest fel, combină analiza predictivă și descriptivă.

Analiza prescriptivă este una dintre cele mai căutate tehnologii Big Data în 2022, deoarece depășește monitorizarea datelor. Ea pune accent pe satisfacția clienților și eficiența operațională, cele două pietre de temelie ale oricărei întreprinderi din secolul XXI.

8. Baza de date în memorie

Este crucial pentru inginerii de date să înțeleagă în detaliu designul și arhitectura bazei de date. Acestea fiind spuse, este la fel de important să ținem pasul cu vremurile și să încerci tehnologiile viitoare. Un exemplu este In-memory Computing (IMC), unde multe computere răspândite în mai multe locații împărtășesc sarcini de procesare a datelor. Datele pot fi accesate instantaneu și la orice scară. Gartner estimează că aplicațiile din industrie vor depăși pragul de 15 miliarde de dolari până la sfârșitul anului 2022.

Putem vedea deja aplicațiile IMC înflorind în sectoarele de sănătate, retail și IoT. Companii precum e-Therapeutics îl folosesc pentru descoperirea de medicamente bazată pe rețea. În timp ce companiile de îmbrăcăminte online precum Zalando au reușit să obțină flexibilitate în gestionarea volumelor de date în creștere cu ajutorul bazelor de date în memorie.

9. Blockchain

Blockchain este tehnologia principală din spatele criptomonedelor precum bitcoin. Captează în mod unic date structurate într-un mod în care, odată scrise, nu pot fi niciodată șterse sau modificate. Acest lucru are ca rezultat un ecosistem extrem de sigur, care este perfect pentru servicii bancare, finanțe, valori mobiliare și asigurări (BFSI).

În afară de BFSI, aplicațiile blockchain câștigă importanță în sectoarele de bunăstare socială, cum ar fi educația și sănătatea. Așadar, profesioniștii în software cu cunoștințe avansate despre tehnologiile de baze de date au o gamă largă de opțiuni disponibile.

Prin aceasta, v-am informat despre unele aplicații de top Big Data pe care trebuie să le urmăriți în 2022. În ritmul actual al progresului tehnologic, viitorul domeniu pare expansiv și promițător.

Să înțelegem acum cum vă poate ajuta învățământul superior de specialitate în a nota o notă în acest domeniu.

Cum să îmbunătățești abilitățile în Big Data?

Programul Executive PG în dezvoltarea de software în Big Data de la IIIT-Bangalore și upGrad oferă o specializare în Big Data pentru a pregăti următoarea generație de lideri din industria IT globală.

Cursul de 13 luni este livrat într-un format online, oferind flexibilitatea atât de necesară profesioniștilor care lucrează. Facilitează sprijinul în carieră prin târguri de locuri de muncă, interviuri simulate și sesiuni de mentorat în industrie. Ai acces exclusiv la întrebările interviului de la cei mai buni recrutori, inclusiv Amazon, Google și Microsoft. De asemenea, puteți obține certificări suplimentare în Știința datelor, Structuri de date și Algoritmi. Aceste acreditări vă demonstrează abilitățile potențialilor angajatori.

Opțiunile de studiu, cum ar fi cea descrisă mai sus, sunt foarte apreciate de profesioniștii IT la nivel de intrare. Codificatorii, managerii de proiect, analiștii de date și dezvoltatorii de software pot beneficia cu toții de experiența de învățare practică și orientată spre industrie.

Sperăm că acest blog v-a familiarizat cu tehnologiile Big Data importante din 2022

și te-a motivat să-ți trasezi cariera cu o perspectivă reînnoită!

Consultați celelalte cursuri ale noastre de inginerie software la upGrad