Лучшие инструменты и приложения для работы с большими данными в 2023 году

Термин «большие данные» некоторое время был в тренде в сфере образования, банковского дела, промышленности и т. д. Теперь они задействованы во всех сферах жизни. Ценность больших данных и их приложений растет день ото дня. Различные организации сейчас постоянно ищут способы опережать время, используя такие данные. В этом посте мы подробно обсудим последние тенденции иприложения для работы с большими данными в 2023 году.

Что такое большие данные?

Каждый год генерируется большое количество данных. Когда эти данные собираются в огромных объемах, они образуют большие данные. Он расширяется со временем и не является статичным. Социальные сети — один из лучших примеров больших данных. Каждый день он генерирует большое количество данных. Каждый человек способен создавать данные. Эти данные хранятся на устройствах и в пространствах, называемых облаком. В тот момент, когда мы подключаемся к другому человеку, устройству или технологии и выполняем какое-либо действие, мы становимся источником данных.

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

ТИПЫ

Большие данные можно разделить на:

1. СТРУКТУРИРОВАННЫЙ

Структурированные большие данные имеют определенную длину и формат. Большинство из нас имеют дело со структурированными данными. Он постоянно хранится и извлекается в фиксированном формате. Этот тип данных обрабатывается машинами и используется организациями в виде таблиц Excel.

2. НЕСТРУКТУРИРОВАННЫЙ

Данные, которые не имеют определенной структуры, называются неструктурированными данными. Этот тип данных есть почти везде. Его могут создавать как люди, так и машины. Неструктурированные данные анализируются, и из них формируются структурированные данные. Это не хранится в листах Excel, как структурированные данные.

3. ПОЛУСТРУКТУРИРОВАННЫЙ

Он содержит оба вышеуказанных типа данных. У него нет определенного формата. Вводимые данные располагаются в иерархическом порядке. Существует вероятность того, что записи внутри группы могут иметь разные характеристики. Полуструктурированные данные нельзя хранить в таблицах Excel, как неструктурированные данные.

Востребованные навыки разработки программного обеспечения

Ознакомьтесь с расширенной сертификацией upGrad в области DevOps

ХАРАКТЕРИСТИКИ

Он имеет следующие характеристики

1. ОБЪЕМ

Данные становятся большими данными только тогда, когда они огромны по объему. Таким образом, характеристикой, определяющей, являются ли определенные данные большими данными, является объем. Следовательно, это определенно одна из важнейших особенностей больших данных.

2. РАЗНООБРАЗИЕ

Разнообразие как характеристика проявляется в самих типах больших данных. Должны быть структурированные, неструктурированные и полуструктурированные данные. В настоящее время данные доступны в различных формах и форматах.

3. СКОРОСТЬ

Данные должны генерироваться быстро, чтобы удовлетворить спрос пользователей. Скорость, с которой создаются данные, определяет, являются ли они большими данными или нет.

4. ДОСТОВЕРНОСТЬ

Достоверность связана с надежностью данных. Эта функция имеет решающее значение, поскольку она определяет, могут ли данные использоваться для различных требований.

Работа с большими данными

Большие данные мгновенно предоставляют вам много информации по любой теме. Эти данные помогают вам принимать идеальные решения. Для обработки такого большого объема данных необходим систематический и хорошо структурированный подход. Первым шагом в управлении огромными объемами данных является сортировка соответствующей информации. Эти данные теперь интегрированы и сохранены. Специалисты по данным могут хранить их в облаке или любой системе, и у вас есть возможность выбрать форму, в которой данные должны храниться. Сохраненная информация анализируется и используется для различных целей. Такие расчетные результаты можно использовать для исследований, получения сведений о предпочтениях ваших клиентов, принятия бизнес-решений и т. д.

Важность больших данных

Отрасли и компании используют большие данные, чтобы знать своих клиентов, их предпочтения, принимать решения и увеличивать свою прибыль. Компании, использующие эти методики, всегда лидируют на рынке. У них есть дополнительное преимущество перед другими компаниями. Это достижимо только при эффективном использовании данных. Такие данные, собираемые компаниями, также помогают им узнавать изменяющиеся потребности пользователей и адаптироваться к ним. Помимо компаний, он также используется в медицинском секторе. Это позволяет исследователям проводить различные эксперименты и делать осмысленные выводы. Они помогают найти лекарства и методы лечения многих заболеваний. Эта полезная информация также передается правительству на благо всей нации. Есть много других секторов, в которых большие данные играют важную роль.

Посетите учебный курс Python от upGrad

Приложения для работы с большими данными в 2023 году

Ниже приведены приложения для работы с большими данными в 2023 году.

1. СЕКТОР ОБРАЗОВАНИЯ

Большие данные используются в сфере образования, чтобы понять учеников, их поведение и оценки. Эта информация полезна как учителям, так и родителям. Учителя используют эту информацию для улучшения своего стиля преподавания, а также для того, чтобы уделять особое внимание отдельным учащимся. Родители в целом получают представление об успеваемости своего подопечного в школе. Кроме того, каждый год в учебных заведениях генерируется большой объем данных, таких как зачисленные студенты, их оценки, посещаемость, уплаченные сборы и т. д. Анализ этих данных полезен как для института, так и для студентов. Данные, используемые для анализа успеваемости учащихся, обычно включают их выбор предметов, источник обучения, внимательность в классе и т. д.

Изучение успеваемости учащихся помогает руководству школы в выборе системы оценивания. Выбор системы оценивания должен повысить общие навыки учащихся. Глядя на эти наборы навыков, учителя могут помочь им в выборе карьерного пути, который им подходит. В настоящее время в учебных заведениях внедрена биометрическая система для регистрации посещаемости, мимики в классе и т. д. Камера в их системе фиксирует данные в основном для анализа внимательности студента. На основе этой информации институт может разработать специальные программы для отдельных студентов, чтобы вернуть их внимание. Этот метод в конечном итоге улучшил результаты студентов.

2. БАНКОВСКИЙ СЕКТОР

В банках генерируется значительный объем разноплановых данных. Данные относятся к клиентам. Банковская отрасль извлекла выгоду главным образом из такого рода данных. Это помогает им определить проекты, которые привлекут больше клиентов в их банк. Такие данные играют жизненно важную роль в расширении бизнеса банков. В эти дни клиентам не нужно посещать банк; вместо этого банк сбивает их с толку. С появлением смартфонов, технологий, ИКТ, онлайн-банкинга клиенты перестали стоять в длинных очередях в банках. Эти услуги выгодны как для клиентов, так и для банков. Это уменьшило нагрузку на персонал. Теперь они могут больше сосредоточиться на важных делах, а не на канцелярской работе.

Анализ таких данных помогает дифференцировать клиентов. Это позволяет банкам разрабатывать услуги, удовлетворяющие потребности клиентов индивидуально. Данные, собранные для этой цели, включают в себя услуги, которыми чаще всего пользуются клиенты, количество принадлежащих им учетных записей, их предпочтения и т. д. Банки также собирают данные через свой торговый персонал. Взаимодействие клиентов с этим торговым персоналом сохраняется в виде данных. «Знай своего клиента» (KYC) также является одним из способов, с помощью которого банки собирают данные клиентов. Такая собранная информация хранится с высокой степенью безопасности.

3. ЗДРАВООХРАНЕНИЕ

Одной из наиболее важных областей, где большие данные сыграли жизненно важную роль, является отрасль здравоохранения. Он использовался для различных целей в этой области. Он используется для прогнозирования вспышек эпидемий, предотвращения распространения болезней, поиска лекарств и методов лечения множества состояний. Как и корпоративные компании, медицинские работники собирают данные о своих пациентах. В совокупности это помогает больницам и врачам больше узнать о своих пациентах. Соответственно, они могут определять конкретные методы лечения и целевые услуги для отдельных пациентов. Решения, принятые после анализа информации, оказались полезными для пациентов. Это привело к открытию методов лечения редких заболеваний.

Собранные большие данные помогли отрасли здравоохранения определить необходимое количество персонала. Его анализ помогает определить команду, необходимую для каждой смены. Во-вторых, практически трудно вести медицинские записи пациентов в течение длительного времени. Таким образом, такие документы теперь хранятся в электронном виде и извлекаются в соответствии с требованиями. Это также решило проблему неправильного размещения записей. В настоящее время существуют различные устройства для проверки наличия у человека каких-либо заболеваний, таких как диабет, артериальное давление и т. д. Данные, собранные таким образом, могут предсказать состояния, от которых он может страдать.

4. ПРАВИТЕЛЬСТВО

Применение больших данных в правительстве имеет широкое влияние. Его влияние можно увидеть в разных странах. Правительство любой страны изо дня в день страдает от множества проблем. Решения, которые они принимают для их решения, должны быть точными. Последствия этих решений можно увидеть на местном, государственном и национальном уровне. В этом сценарии большие данные помогают им найти подходящие решения. Даже незначительная ошибка в решении может иметь самые плохие последствия. Используя большие данные, они могут анализировать большой объем данных за один раз. Также важен тщательный анализ собранных данных. Точно так же одинаково необходимо принимать быстрые решения в нужное время.

Такие данные используются для безопасности нации. Спецслужбы анализируют эти данные, чтобы усилить безопасность страны и оставаться начеку. Это побуждает правительство инвестировать в большие данные и поддерживающие их технологии. Такие усилия правительства могут улучшить безопасность нации. Правительство одной страны также может обмениваться данными с другой страной. Такие данные полезны в двусторонней торговле, вопросах безопасности и т. д., так что обе страны могут предложить помощь друг другу. С помощью этих данных можно решить и внутренние проблемы нации.

Прочтите наши популярные статьи, связанные с разработкой программного обеспечения

5. ФИНАНСОВЫЙ СЕКТОР

Большие данные в финансах помогают решать сложные финансовые вопросы, идти в ногу с последними тенденциями и увеличивать прибыль бизнеса. Он все чаще используется в коммерческих секторах, чтобы узнать своих клиентов и улучшить свои услуги в соответствии с ними. Фондовые рынки также функционируют с помощью аналитики больших данных. В наш информационный век генерируются большие объемы данных. Отслеживание этих данных жизненно важно для коммерческих и деловых организаций. Раньше, когда генерировалось меньше данных, их анализировали люди, но теперь большую часть работы выполняют компьютеры.

В настоящее время возможны лучшие торговые решения с помощью массивных собранных данных. Анализ данных помогает компаниям узнать, какие услуги подойдут их клиентам. Они могут предсказать результаты своих продуктов и услуг. Это повышает склонность компаний к риску, поскольку они могут брать на себя просчитанные риски. Клиенты – душа любого бизнеса. Поэтому становится необходимым удовлетворить их потребности, предоставив им соответствующие услуги. Финансовые организации теперь могут выявлять мошеннические действия. Они могут отслеживать все транзакции из любого места и в любое время. Они используют технологии для того же.

6. СМИ

Сайты социальных сетей, вещательные агентства, издатели и т. д. — все это под видом СМИ. Медиа используются людьми для развлечения и для того, чтобы быть в курсе последних событий. В наши дни у пользователей есть много вариантов. Везде информативный контент. Так что СМИ должны быть начеку, чтобы понять выбор пользователей. Здесь на помощь приходят большие данные. Развлекательные компании могут использовать эти данные для анализа моделей поведения пользователей. Они могут предсказать, что пользователю интересно видеть чаще. Изучение таких типов данных может приблизить их к трендам. Четкое понимание тенденций помогает им разрабатывать ориентированную на пользователя информацию.

7. СТРАХОВАЯ ОТРАСЛЬ

Страховой сектор, как и банковский сектор, вращается вокруг данных. Считается, что большие данные трансформируют страховой сектор по сравнению с его традиционными способами. Страхование обычно предоставляется для компенсации риска, связанного с конкретным событием. Это обеспечивает безопасность клиента в рискованных ситуациях. Поэтому ясно видно, что эта отрасль основана на управлении рисками. Управление любым риском требует надлежащего изучения проблемы. Такая задача возможна с большими данными и анализом этих данных. Прогнозы должны быть сделаны в отношении ситуаций, которые еще не произошли. Следовательно, требуется структурированная система исследований, которая возможна с большими данными.

Заключение

Термин «большие данные» впервые был использован в 20-х годах. Однако он существует уже давно. Использование больших данных продолжало расти. Сегодня, в век информации, это стало самым важным. Нет сферы, в которой бы не применялись Big Data. Почти каждый человек, машина и т. д. стали источником больших данных. Это значительно уменьшило нагрузку на людей. Без больших данных было бы практически невозможно интерпретировать такой огромный объем генерируемой информации.

Шагнуть в программирование больших данных с самообучением недостаточно. Укрепите свои навыки и возобновите работу с помощью программы повышения квалификации upGrad по программированию больших данных , предлагаемой IIIT-Bangalore.

Курс специально разработан для технических специалистов и начинающих аналитиков, чтобы начать свое путешествие по большим данным с помощью надежной программы, расширяющей подробные курсы по большим данным с соответствующими предметами. Курс включает в себя всестороннюю учебную программу, включающую такие темы, как обработка больших данных, хранение данных, PySpark и облако AWS, чтобы не отставать от отраслевых тенденций. Курс создан под руководством нынешних лидеров отрасли, предоставляя учащимся надежные возможности для достижения бесчисленных будущих возможностей.

Наряду с четкой структурой курса платформа upGrad обеспечивает учащимся благоприятную среду для решения сомнений и получения большей ясности в отношении своих карьерных планов благодаря всесторонней карьерной поддержке, наставничеству, профориентации и т. д.

Посетите upGrad , чтобы узнать больше о курсе!

Подготовьтесь к карьере будущего

Подать заявку на получение степени магистра компьютерных наук