Лучшие технологии больших данных, набирающие популярность в 2022 году

Приложения для работы с большими данными больше не являются делом будущего — они уже существуют и неуклонно набирают обороты во всем мире. В этом блоге мы рассмотрим различные типы технологий больших данных и то, как они способствуют успеху в разных отраслях.

Введение в большие данные

В эпоху цифровых технологий предприятия ежедневно генерируют и сталкиваются с большими объемами данных. «Большие данные» — это, по сути, термин, используемый для описания этого массивного набора данных, который экспоненциально увеличивается со временем. В настоящее время компаниям необходимо внедрить интеллектуальные системы управления данными, если они хотят извлекать актуальную информацию из огромного и разнообразного хранилища.

По данным Gartner , большие данные обладают следующими характеристиками:

• Это большой объем и высокая скорость.
• Содержит огромное количество разнообразных информационных активов.
• Требуются экономичные и инновационные формы обработки.
• Улучшает процесс принятия решений в организациях.

Сегодня мы являемся свидетелями нового поколения компаний, работающих с большими данными, которые используют новые технологии, такие как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО), чтобы выйти за рамки традиционных инструментов управления. Давайте поймем их причины для этого.

Спрос на большие данные

Технологии больших данных относятся к программным решениям, которые включают в себя интеллектуальный анализ данных, совместное использование, визуализацию и т. д. Они охватывают определенные структуры данных, инструменты и методы, используемые для сортировки, изучения, ремоделирования, анализа и т. д. В эпоху Интернета наличие таких возможностей может значительно повысить эффективность бизнеса.

По характеру использования технологии больших данных можно разделить на операционные и аналитические. Первый включает в себя данные, генерируемые фирмой на ежедневной основе, например, из онлайн-транзакций, социальных сетей и т. д. Онлайн-покупки на платформах электронной коммерции (Amazon, Flipkart и т. д.), онлайн-бронирование билетов на самолеты и в кино — это некоторые из реальных событий. Примеры. Эти данные затем передаются в аналитические технологии больших данных, чтобы получить информацию для принятия важных решений. Сложные данные из областей фондовых рынков, прогнозов погоды и медицинских записей попадают в сферу применения аналитических технологий.

Современным компаниям, занимающимся аналитикой данных, требуется специализированный персонал для работы над задачами по управлению данными. Согласно недавнему отчету NASSCOM , текущий спрос на квалифицированных и технически подкованных специалистов превышает предложение готовых к работе специалистов. Почти 140 000 человек представляют собой «недостаток навыков» в широком пространстве больших данных. Это также подчеркивает основные возможности для оснащения ИТ-персонала знаниями и практическими навыками приложений для работы с большими данными. ИТ-специалисты, хорошо разбирающиеся в науке о данных, могут найти прибыльную работу в здравоохранении, автомобильной промышленности, разработке программного обеспечения и электронной коммерции, а также во многих других сферах.

С этой точки зрения мы объяснили вам некоторые передовые технологии ниже. Читайте дальше, чтобы прояснить свои сомнения и узнать, какие области вы должны рассмотреть для повышения квалификации.

Топ-10 технологий больших данных в 2022 году

1. Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) наряду с усовершенствованными технологиями, такими как машинное обучение (МО) и глубокое обучение, стимулирует сдвиг не только в ИТ-ландшафте, но и во всех отраслях. Это междисциплинарная отрасль компьютерных наук и инженерии, которая занимается созданием человеческих возможностей в машинах.

Приложения варьируются от голосовых помощников и беспилотных автомобилей до точных прогнозов погоды и роботизированных операций. Более того, ИИ и машинное обучение расширяют возможности бизнес-аналитики, позволяя организации переходить на новый уровень инноваций. Наибольшее преимущество заключается в том, чтобы оставаться впереди конкурентов, выявляя потенциальные проблемы, которые люди могут не заметить. Таким образом, профессионалам в области программного обеспечения и руководителям ИТ-проектов стало уместно знать основы ИИ.

2. Технологии на базе SQL

SQL означает язык структурированных запросов, компьютерный язык, используемый для структурирования, манипулирования и управления данными, хранящимися в базах данных. Знание технологий на основе SQL, таких как MySQL, является обязательным для ролей разработчиков программного обеспечения. По мере того, как организации выходят за рамки запросов к структурированным данным из реляционных баз данных, появляются практические навыки работы с базами данных NoSQL, которые способствуют повышению производительности.

В NoSQL вы можете найти более широкий спектр технологий, которые можно использовать для проектирования и разработки современных приложений. Вы можете предоставить специальные методы для сбора и извлечения данных, которые в дальнейшем будут развернуты в веб-приложениях, работающих в режиме реального времени, и в программном обеспечении для анализа больших данных. MongoDB, Redis и Cassandra — одни из самых популярных баз данных NoSQL на рынке.

3. R-программирование

R — это программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое помогает в статистических вычислениях, визуализации и обмене данными через среды на основе Eclipse. Как язык программирования, R предлагает множество инструментов кодирования и темпа.

Специалисты по анализу данных и статистики в основном используют R для анализа данных. Он обеспечивает качественное построение графиков, графиков и отчетов. Кроме того, вы можете сочетать его с такими языками, как C, C++, Python и Java, или интегрировать его с Hadoop и другими системами управления базами данных.

4. Озера данных

Озера данных — это консолидированные репозитории структурированных и неструктурированных данных. В процессе накопления вы можете либо сохранить неструктурированные данные как есть, либо выполнить над ними различные типы анализа данных, чтобы преобразовать их в структурированные данные. В последнем случае вам нужно будет использовать информационные панели, визуализацию данных, аналитику данных в реальном времени и т. д. Это еще больше увеличит шансы на получение более качественных бизнес-выводов.

В настоящее время платформы и микросервисы с поддержкой ИИ заранее интегрируют множество возможностей, необходимых для проектов озера данных. Компании, занимающиеся аналитикой данных, также все чаще применяют машинное обучение к новым источникам данных, таким как файлы журналов, социальные сети, потоки кликов и устройства Интернета вещей (IoT).

Организации, использующие преимущества этих технологий больших данных, могут лучше реагировать на открывающиеся возможности и ускорять свой рост благодаря активному участию и принятию обоснованных решений.

5. Предиктивная аналитика

Предиктивная аналитика — это часть аналитики больших данных, которая предсказывает будущее поведение и события на основе предыдущих данных. Он основан на таких технологиях, как:

• Машинное обучение;
• моделирование данных;
• Статистическое и математическое моделирование.

Формулировка прогностических моделей обычно требует методов регрессии и алгоритмов классификации. Любая фирма, использующая большие данные для прогнозирования тенденций, нуждается в высокой степени точности. Поэтому специалисты по программному обеспечению и ИТ должны знать, как применять такие модели для изучения и выявления взаимосвязей между различными параметрами. При правильном подходе их навыки и вклад могут значительно минимизировать бизнес-риски.

5. Хадуп

Hadoop — это программная среда с открытым исходным кодом, которая хранит данные в распределенном кластере. Для этого используется модель программирования MapReduce. Вот некоторые важные компоненты Hadoop, о которых вы должны знать:

• YARN: выполняет задачи управления ресурсами (например, выделение приложениям и планирование заданий).
• MapReduce: позволяет обрабатывать данные поверх распределенной системы хранения.
• HIVE: позволяет профессионалам, владеющим SQL, выполнять анализ данных.
• PIG: Облегчает преобразование данных поверх Hadoop как высокоуровневого языка сценариев.
• Flume: импортирует неструктурированные данные в файловую систему.
• Sqoop: импортирует и экспортирует структурированные данные из реляционных баз данных.
• ZooKeeper: помощь в управлении конфигурацией путем синхронизации распределенных сервисов в среде Hadoop.
• Oozie: связывает различные логические задания для полного выполнения конкретной задачи.

6. Апач Искра

Spark, платформа обработки данных в реальном времени, является еще одним обязательным инструментом для начинающих разработчиков программного обеспечения. Он имеет встроенные функции для SQL, машинного обучения, обработки графиков и потоковой аналитики. Некоторые варианты использования включают системы обнаружения мошенничества с кредитными картами и механизмы рекомендаций для электронной коммерции.

Кроме того, его можно легко интегрировать с Hadoop для выполнения быстрых действий в зависимости от потребностей бизнеса. Считается, что Spark быстрее MapReduce в обработке данных, что делает его фаворитом среди специалистов по науке о данных.

Скорость является главным приоритетом для предприятий, стремящихся использовать большие данные. Им нужны решения, которые могут собирать входные данные из разрозненных источников, обрабатывать их и возвращать идеи и полезные тенденции. Срочность и безотлагательность потребности вызвали интерес к таким технологиям, как Streaming Analytics. Ожидается, что с появлением IoT такие приложения будут расти еще больше. Также вероятно, что периферийные вычисления (системы, которые анализируют данные рядом с источником создания и сокращают сетевой трафик) будут свидетелями более высокого спроса в компаниях, работающих с большими данными.

7. Предписывающая аналитика

Предписывающая аналитика связана с направлением действий для достижения желаемых результатов в данной ситуации. Например, это может помочь компаниям реагировать на рыночные изменения, такие как появление пограничных продуктов, предлагая возможные варианты действий. Таким образом, он сочетает прогнозирующий и описательный анализ.

Предписывающая аналитика — одна из самых востребованных технологий больших данных в 2022 году, поскольку она выходит за рамки мониторинга данных. Особое внимание уделяется удовлетворенности клиентов и операционной эффективности — двум краеугольным камням любого предприятия 21 века.

8. База данных в памяти

Для инженеров данных крайне важно полностью понимать структуру и архитектуру базы данных. Тем не менее, не менее важно идти в ногу со временем и опробовать новые технологии. Одним из примеров являются вычисления в памяти (IMC), когда многие компьютеры, разбросанные по разным местам, совместно выполняют задачи обработки данных. Доступ к данным возможен мгновенно и в любом масштабе. По оценкам Gartner , к концу 2022 года отраслевые приложения превысят отметку в 15 миллиардов долларов.

Мы уже видим, как приложения IMC процветают в секторах здравоохранения, розничной торговли и IoT. Такие компании, как e-Therapeutics , используют его для поиска лекарств через сеть. В то время как интернет-компании по производству одежды, такие как Zalando , смогли добиться гибкости в управлении растущими объемами данных с помощью баз данных в оперативной памяти.

9. Блокчейн

Блокчейн — это основная технология, стоящая за криптовалютами, такими как биткойн. Он уникально фиксирует структурированные данные таким образом, что однажды записанные, они никогда не могут быть удалены или изменены. В результате получается высоконадежная экосистема, которая идеально подходит для банковского дела, финансов, ценных бумаг и страхования (BFSI).

Помимо BFSI, приложения блокчейна приобретают все большее значение в таких секторах социального обеспечения, как образование и здравоохранение. Таким образом, профессионалы в области программного обеспечения с глубокими знаниями технологий баз данных имеют широкий спектр доступных вариантов.

На этом мы проинформировали вас о некоторых ведущих приложениях для работы с большими данными, на которые стоит обратить внимание в 2022 году. При нынешних темпах технологического прогресса будущее выглядит обширным и многообещающим.

Давайте теперь разберемся, как профильное высшее образование может помочь вам в выставлении оценок в этой области.

Как повысить квалификацию в работе с большими данными?

Программа Executive PG по разработке программного обеспечения для больших данных от IIIT-Bangalore и upGrad предлагает специализацию в области больших данных для подготовки лидеров следующего поколения в мировой ИТ-индустрии.

13-месячный курс проводится в онлайн-формате, что дает столь необходимую гибкость для работающих специалистов. Он способствует карьерной поддержке посредством ярмарок вакансий, пробных собеседований и отраслевых сессий наставничества. Вы получаете эксклюзивный доступ к вопросам интервью от ведущих рекрутеров, включая Amazon, Google и Microsoft. Вы также можете получить дополнительные сертификаты по науке о данных, структурам данных и алгоритмам. Эти полномочия демонстрируют ваши навыки потенциальным работодателям.

Варианты обучения, подобные описанному выше, высоко ценятся ИТ-специалистами начального уровня. Программисты, менеджеры проектов, аналитики данных и разработчики программного обеспечения могут извлечь пользу из практического и отраслевого опыта обучения.

Мы надеемся, что этот блог познакомил вас с основными технологиями больших данных 2022 года.

и мотивировал вас наметить свой карьерный путь с обновленным взглядом!

Ознакомьтесь с другими нашими курсами по программной инженерии на upGrad