2022'de Yükselen En İyi Büyük Veri Teknolojileri

Büyük Veri uygulamaları artık geleceğin bir parçası değil - buradalar ve küresel olarak istikrarlı bir şekilde ivme kazanıyorlar. Bu blogda, farklı Büyük Veri teknolojilerini ve bunların endüstriler arasında başarıyı nasıl sağladığını keşfedeceğiz.

Büyük Veriye Giriş

Dijital çağda, işletmeler günlük olarak büyük miktarda veri üretir ve bunlarla karşılaşır. “Büyük Veri” esasen zamanla katlanarak artan bu büyük veri koleksiyonunu tanımlamak için kullanılan bir terimdir. Geniş ve çeşitli stoklardan ilgili bilgileri çıkarmak istiyorlarsa, şirketlerin akıllı veri yönetim sistemlerini benimsemeleri artık zorunludur.

Gartner'a göre Büyük Veri aşağıdaki özelliklere sahiptir:

• Yüksek hacimli ve yüksek hızlıdır.
• Çok çeşitli bilgi varlıkları içerir.
• Uygun maliyetli ve yenilikçi işleme biçimleri gerektirir.
• Organizasyonlarda karar vermeyi geliştirir.

Bugün, geleneksel yönetim araçlarının ötesine geçmek için Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) gibi gelişen teknolojileri kullanan yeni bir büyük veri şirketlerine tanık oluyoruz. Bunu yapmalarının nedenlerini anlayalım.

Büyük Veri Talebi

Büyük Veri Teknolojileri, veri madenciliği, paylaşım, görselleştirme vb. içeren yazılım çözümlerini ifade eder. Bunlar, sıralama, inceleme, yeniden modelleme, analiz vb. için kullanılan belirli veri çerçevelerini, araçları ve teknikleri kapsar. İnternet çağında, bu tür yeteneklere sahip olmak iş performansını önemli ölçüde artırabilir.

Büyük veri teknolojileri kullanımlarına göre operasyonel ve analitik teknolojiler olarak sınıflandırılabilir. İlki, çevrimiçi işlemler, sosyal medya vb. gibi bir firma tarafından günlük olarak oluşturulan verileri içerir. E-Ticaret platformlarından (Amazon, Flipkart, vb.) çevrimiçi satın almalar, uçuşlar ve filmler için çevrimiçi bilet rezervasyonu gerçek hayattadır. örnekler. Bu veriler, kritik karar alma süreçlerine yönelik içgörüler elde etmek için analitik büyük veri teknolojilerine daha da beslenir. Borsa, hava tahmini ve tıbbi sağlık kayıtlarından elde edilen karmaşık veriler, analitik teknolojilerin kapsamına girer.

Günümüz veri analitiği şirketleri, veri yönetimi görevleri üzerinde çalışmak için uzman personele ihtiyaç duyar. Yakın tarihli bir NASSCOM raporuna göre , nitelikli ve teknik açıdan yetenekli profesyonellere yönelik mevcut talep, sektöre hazır yetenek arzını geride bırakıyor. Yaklaşık 140.000 kişi, geniş Büyük Veri alanındaki “beceri açığını” temsil ediyor. Bu aynı zamanda BT işgücünü Büyük Veri uygulamalarının bilgi ve pratikleriyle donatmanın altında yatan fırsatları da vurgular. Veri bilimini iyi bilen BT uzmanları, diğer birçok alanın yanı sıra sağlık, otomotiv endüstrisi, yazılım geliştirme ve e-Ticaret alanlarında kazançlı istihdam bulabilirler.

Bu bakış açısıyla aşağıda sizin için önde gelen bazı teknolojileri açıkladık. Şüphelerinizi netleştirmek ve becerilerinizi geliştirmek için hangi alanları göz önünde bulundurmanız gerektiğini keşfetmek için okumaya devam edin.

2022'de En İyi 10 Büyük Veri Teknolojisi

1. Yapay Zeka

Yapay Zeka (AI), Makine Öğrenimi (ML) ve Derin Öğrenme gibi artırılmış teknolojilerle birlikte, yalnızca BT ortamında değil, endüstriler arasında bir değişimi teşvik ediyor. Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliğinin, makinelerde insan yeteneklerini geliştirme ile ilgilenen disiplinler arası bir dalıdır.

Uygulamalar, ses tabanlı asistanlar ve sürücüsüz arabalardan doğru hava durumu tahminlerine ve robotik ameliyatlara kadar uzanıyor. Ayrıca, AI ve ML, organizasyonun bir sonraki seviyeye yenilik getirebileceği şekilde iş analitiğini güçlendiriyor. En büyük avantaj, insanların gözden kaçırabileceği potansiyel sorunları belirleyerek rekabette bir adım önde olmaktır. Bu nedenle, yazılım profesyonelleri ve BT proje yöneticilerinin AI temellerinden haberdar olmaları uygun hale geldi.

2. SQL Tabanlı Teknolojiler

SQL, veritabanlarında depolanan verileri yapılandırmak, işlemek ve yönetmek için kullanılan bir bilgisayar dili olan Structured Query dili anlamına gelir. MySQL gibi SQL tabanlı teknolojilerin bilgisi, yazılım geliştirme rolleri için bir zorunluluktur. Kuruluşlar ilişkisel veritabanlarından yapılandırılmış verileri sorgulamanın ötesinde büyüdükçe, daha hızlı performansı kolaylaştırmak için NoSQL veritabanlarındaki pratik beceriler ortaya çıkar.

NoSQL içinde, modern uygulamalar tasarlamak ve geliştirmek için kullanılabilecek daha geniş bir teknoloji yelpazesi bulabilirsiniz. Gerçek zamanlı web uygulamalarında ve Büyük Veri analitiği yazılımında daha fazla konuşlandırılacak olan verileri toplamak ve almak için belirli yöntemler sunabilirsiniz. MongoDB, Redis ve Cassandra, piyasadaki en popüler NoSQL veritabanlarından bazılarıdır.

3. R ​​Programlama

R, Eclipse tabanlı ortamlar aracılığıyla istatistiksel hesaplama, görselleştirme ve iletişime yardımcı olan açık kaynaklı bir yazılımdır. Bir programlama dili olarak R, bir dizi kodlama ve ilerleme hızı aracı sunar.

Veri madencileri ve istatistikçiler, esas olarak veri analitiği için R'yi uygular. Kaliteli çizim, grafik ve raporlama sağlar. Ek olarak, C, C++, Python ve Java gibi dillerle eşleştirebilir veya Hadoop ve diğer veritabanı yönetim sistemleriyle entegre edebilirsiniz.

4. Veri Gölleri

Veri Gölleri, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin birleştirilmiş havuzlarıdır. Biriktirme işlemi sırasında, yapılandırılmamış verileri olduğu gibi kaydedebilir veya yapılandırılmış verilere dönüştürmek için üzerinde farklı türde veri analitiği yürütebilirsiniz. İkinci durumda, gösterge tablolarını, veri görselleştirmeyi, gerçek zamanlı veri analitiğini vb. kullanmanız gerekir. Bu, daha iyi iş çıkarımları elde etme şansını daha da artıracaktır.

Günümüzde yapay zeka destekli platformlar ve mikro hizmetler, veri gölü projeleri için gereken birçok yeteneği önceden entegre ediyor. Veri analizi şirketleri ayrıca günlük dosyaları, sosyal medya, tıklama akışları ve Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarının yeni veri kaynaklarında makine öğrenimini giderek daha fazla uyguluyor.

Bu büyük veri teknolojilerinden yararlanan kuruluşlar, fırsatlara daha iyi yanıt verebilir ve aktif katılım ve bilinçli kararlar yoluyla büyümelerini ilerletebilir.

5. Tahmine Dayalı Analitik

Tahmine dayalı analitik, önceki verilere dayalı olarak gelecekteki davranış ve olayları tahmin eden Büyük Veri analitiğinin bir alt bölümüdür. Aşağıdaki gibi teknolojiler tarafından desteklenmektedir:

• Makine öğrenme;
• Veri modelleme;
• İstatistiksel ve matematiksel modelleme.

Tahmine dayalı modellerin formülasyonu tipik olarak regresyon teknikleri ve sınıflandırma algoritmaları gerektirir. Trendleri tahmin etmek için Büyük Veri kullanan herhangi bir firma, yüksek derecede hassasiyet gerektirir. Bu nedenle, yazılım ve BT uzmanları, çeşitli parametreler arasındaki ilişkileri keşfetmek ve ortaya çıkarmak için bu tür modellerin nasıl uygulanacağını bilmelidir. Doğru yapıldığında, becerileri ve katkıları iş risklerini önemli ölçüde azaltabilir.

5. Hadoop

Hadoop, verileri dağıtılmış bir kümede depolayan açık kaynaklı bir yazılım çerçevesidir. Bunu yapmak için MapReduce programlama modelini kullanır. İşte bilmeniz gereken bazı önemli hadoop bileşenleri:

• YARN: Kaynak yönetimi görevlerini gerçekleştirir (örneğin, uygulamalara tahsis etme ve işleri zamanlama.)
• MapReduce: Verilerin dağıtılmış depolama sisteminin üzerinde işlenmesine izin verir.
• HIVE: SQL konusunda yetkin profesyonellerin veri analizi yapmasına izin verir.
• PIG: Yüksek seviyeli bir betik dili olarak Hadoop'un üstünde veri dönüşümünü kolaylaştırır.
• Flume: Yapılandırılmamış verileri dosya sistemine aktarır.
• Sqoop: İlişkisel veritabanlarından yapılandırılmış verileri içe ve dışa aktarır.
• ZooKeeper: Hadoop ortamında dağıtılmış hizmetleri senkronize ederek yapılandırma yönetimine yardımcı olun.
• Oozie: Belirli bir görevi tamamen gerçekleştirmek için farklı mantıksal işleri birbirine bağlar.

6. Apaçi Kıvılcımı

Gerçek zamanlı bir veri işleme çerçevesi olan Spark, gelecek vadeden yazılım geliştiriciler için bilinmesi gereken başka bir araçtır. SQL, makine öğrenimi, grafik işleme ve akış analizi için yerleşik özelliklere sahiptir. Bazı kullanım örnekleri, kredi kartı dolandırıcılık tespit sistemlerini ve e-ticaret öneri motorlarını içerir.

Ayrıca, iş ihtiyaçlarına bağlı olarak hızlı eylemler gerçekleştirmek için Hadoop ile kolayca entegre edilebilir. Spark'ın veri işlemede MapReduce'dan daha hızlı olduğuna inanılıyor ve bu da onu veri bilimi profesyonelleri arasında favori yapıyor.

Hız, Büyük Veriden yararlanmak isteyen işletmeler için en önemli önceliktir. Farklı kaynaklardan girdi toplayabilen, işleyebilen ve içgörüler ve faydalı eğilimler getirebilen çözümler istiyorlar. İhtiyacın aciliyeti ve aciliyeti, Akış Analizi gibi teknolojilere ilgiyi artırdı. IoT'nin yükselişiyle birlikte, bu tür uygulamaların daha da büyümesi bekleniyor. Ayrıca uç bilişimin (yaratma kaynağına yakın verileri analiz eden ve ağ trafiğini azaltan sistemler) büyük veri şirketlerinde daha yüksek talep görmesi muhtemeldir.

7. Standart Analitik

Kuralcı analitik, belirli bir durumda istenen sonuçlara yönelik eylemlerin yönlendirilmesiyle ilgilidir. Örneğin, olası hareket tarzlarını önererek şirketlerin sınırda ürünlerin ortaya çıkması gibi pazar değişikliklerine yanıt vermesine yardımcı olabilir. Bu şekilde, tahmine dayalı ve tanımlayıcı analizi birleştirir.

Kuralcı analitik, veri izlemenin ötesine geçtiği için 2022'de en çok aranan Büyük Veri teknolojilerinden biridir. Herhangi bir 21. yüzyıl girişiminin iki temel taşı olan müşteri memnuniyetini ve operasyonel verimliliği vurgular.

8. Bellek İçi Veritabanı

Veri mühendislerinin veritabanı tasarımını ve mimarisini tam olarak anlaması çok önemlidir. Bununla birlikte, zamana ayak uydurmak ve gelecek teknolojileri denemek eşit derecede önemlidir. Bir örnek, birden çok konuma yayılmış birçok bilgisayarın veri işleme görevlerini paylaştığı Bellek İçi Bilgi İşlem'dir (IMC). Verilere anında ve her ölçekte erişilebilir. Gartner , endüstri uygulamalarının 2022'nin sonuna kadar 15 milyar doları aşacağını tahmin ediyor.

IMC uygulamalarının sağlık, perakende ve IoT sektörlerinde geliştiğini şimdiden görebiliyoruz. E-Therapeutics gibi şirketler bunu ağ odaklı ilaç keşfi için kullanıyor. Oysa Zalando gibi çevrimiçi giyim şirketleri , bellek içi veritabanlarının yardımıyla artan veri hacimlerini yönetmede esneklik elde edebildiler.

9. Blok Zinciri

Blockchain, bitcoin gibi kripto para birimlerinin arkasındaki birincil teknolojidir. Yapılandırılmış verileri, bir kez yazıldıktan sonra asla silinemeyecek veya değiştirilemeyecek şekilde benzersiz bir şekilde yakalar. Bu, Bankacılık, Finans, Menkul Kıymetler ve Sigorta (BFSI) için mükemmel olan son derece güvenli bir ekosistemle sonuçlanır.

BFSI dışında, blockchain uygulamaları eğitim ve sağlık gibi sosyal refah sektörlerinde ön plana çıkıyor. Bu nedenle, ileri düzeyde veritabanı teknolojileri bilgisine sahip yazılım uzmanları, çok çeşitli seçeneklere sahiptir.

Bununla, 2022'de dikkat etmeniz gereken bazı önde gelen Büyük Veri uygulamaları hakkında sizi bilgilendirdik. Teknolojik ilerlemenin mevcut hızında, geleceğin kapsamı geniş ve umut verici görünüyor.

Şimdi, uzmanlaşmış yüksek öğrenimin bu alanda bir not almanıza nasıl yardımcı olabileceğini anlayalım.

Büyük Veride Beceri Nasıl Arttırılır?

IIIT-Bangalore ve upGrad tarafından Büyük Veride Yazılım Geliştirmede Yönetici PG Programı , küresel BT endüstrisinde yeni nesil liderleri hazırlamak için Büyük Veride bir uzmanlık sunar.

13 aylık kurs, çalışan profesyonellere çok ihtiyaç duyulan esnekliği sağlayan çevrimiçi bir biçimde sunulur. İş fuarları, sahte mülakatlar ve endüstri mentorluğu oturumları aracılığıyla kariyer desteğini kolaylaştırır. Amazon, Google ve Microsoft dahil olmak üzere en iyi işe alım uzmanlarından gelen mülakat sorularına özel erişim elde edersiniz. Ayrıca Veri Bilimi, Veri Yapıları ve Algoritmalar konusunda ek sertifikalar da kazanabilirsiniz. Bu kimlik bilgileri, becerilerinizi potansiyel işverenlere gösterir.

Yukarıda açıklananlar gibi çalışma seçenekleri, giriş seviyesi BT uzmanları tarafından oldukça değerlidir. Kodlayıcılar, proje yöneticileri, veri analistleri ve yazılım geliştiricilerin tümü uygulamalı ve sektör odaklı öğrenme deneyiminden yararlanabilir.

Umarız bu blog sizi 2022'nin göze çarpan Büyük Veri teknolojileriyle tanıştırmıştır.

ve yenilenmiş bir bakış açısıyla kariyer yolunuzu çizmeniz için sizi motive etti!

upGrad'daki diğer Yazılım Mühendisliği Kurslarımıza göz atın