2022 年崛起的頂級大數據技術
已發表: 2021-06-24大數據應用程序不再是未來的事情——它們就在這裡，並且在全球範圍內穩步增長。 在本博客中，我們將探討不同類型的大數據技術以及它們如何推動各行各業的成功。
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大數據導論
在數字時代，企業每天都會產生和遇到大量數據。 “大數據”本質上是一個術語，用於描述隨時間呈指數增長的海量數據集合。 如果公司想從龐大而多樣化的庫存中提取相關信息，現在必須採用智能數據管理系統。
根據Gartner的說法，大數據具有以下特點：
- 它是大容量和高速的。
- 包含種類繁多的信息資產。
- 需要具有成本效益和創新的加工形式。
- 增強組織的決策能力。
今天，我們正在目睹一批新的大數據公司正在利用人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 等新興技術來超越傳統的管理工具。 讓我們了解他們這樣做的原因。
對大數據的需求
大數據技術是指包含數據挖掘、共享、可視化等的軟件解決方案。它們包含用於分類、檢查、重構、分析等的特定數據框架、工具和技術。 在互聯網時代，擁有這樣的能力可以大大提高業務績效。
根據其用途，大數據技術可分為操作技術和分析技術。 前者包括公司每天生成的數據，例如來自在線交易、社交媒體等。電子商務平台（亞馬遜、Flipkart 等）的在線購買、航班和電影的在線訂票是一些現實生活例子。 這些數據被進一步輸入分析大數據技術，以獲得關鍵決策的洞察力。 來自股票市場、天氣預報和醫療健康記錄領域的複雜數據屬於分析技術的範疇。
現代數據分析公司需要專門的員工來處理數據管理任務。 根據最近的NASSCOM 報告，目前對合格和技術嫻熟的專業人員的需求超過了行業就緒人才的供應。 近 140,000 人代表了廣闊的大數據領域的“技能差距”。 這也突出了為 IT 員工配備大數據應用程序的知識和實用性的潛在機會。 掌握數據科學的 IT 專業人員可以在醫療保健、汽車行業、軟件開發和電子商務等許多領域找到豐厚的工作。
帶著這個觀點，我們在下面為您解釋了一些領先的技術。 繼續閱讀以澄清您的疑慮並發現您應該考慮哪些領域來提陞技能。
2022 年十大大數據技術
1.人工智能
人工智能 (AI) 以及機器學習 (ML) 和深度學習等增強技術正在推動 IT 領域乃至整個行業的轉變。 它是計算機科學與工程的一個跨學科分支，致力於在機器中建立人類能力。
應用範圍從基於語音的助手和自動駕駛汽車到準確的天氣預報和機器人手術。 此外，人工智能和機器學習正在以一種組織可以創新到新水平的方式為業務分析提供動力。 最大的優勢在於通過識別人類可能忽略的潛在問題來保持競爭優勢。 因此，對於軟件專業人士和 IT 項目經理來說，了解 AI 基礎知識已經變得很重要。
2. 基於 SQL 的技術
SQL 代表結構化查詢語言，一種用於結構化、操作和管理存儲在數據庫中的數據的計算機語言。 軟件開發角色必須具備 MySQL 等基於 SQL 的技術的知識。 隨著組織超越從關係數據庫查詢結構化數據，NoSQL 數據庫中的實用技能出現以促進更快的性能。
在 NoSQL 中，您可以找到更廣泛的可用於設計和開發現代應用程序的技術。 您可以提供用於累積和檢索數據的特定方法，這些方法將進一步部署在實時 Web 應用程序和大數據分析軟件中。 MongoDB、Redis 和 Cassandra 是市場上一些最受歡迎的 NoSQL 數據庫。
3. R 編程
R 是一種開源軟件，可通過基於 Eclipse 的環境協助進行統計計算、可視化和通信。 作為一種編程語言，R 提供了一系列編碼和節奏工具。
數據挖掘者和統計學家主要使用 R 進行數據分析。 它支持高質量的繪圖、繪圖和報告。 此外，您可以將其與 C、C++、Python 和 Java 等語言配對，或將其與 Hadoop 和其他數據庫管理系統集成。
4. 數據湖
數據湖是結構化和非結構化數據的整合存儲庫。 在積累過程中，您可以將非結構化數據原樣保存，也可以對其進行不同類型的數據分析，將其轉換為結構化數據。 在後一種情況下，您將需要利用儀表板、數據可視化、實時數據分析等。這將進一步增加收集更好的業務推理的機會。
如今，支持 AI 的平台和微服務預先集成了數據湖項目所需的許多功能。 數據分析公司也越來越多地在日誌文件、社交媒體、點擊流和物聯網 (IoT) 設備等新數據源中應用機器學習。
利用這些大數據技術的組織可以通過積極參與和明智的決策更好地應對機遇並促進其發展。
5. 預測分析
預測分析是大數據分析的一個子部分，它根據以前的數據預測未來的行為和事件。 它由以下技術提供支持：
- 機器學習；
- 數據建模；
- 統計和數學建模。
預測模型的製定通常需要回歸技術和分類算法。 任何部署大數據來預測趨勢的公司都需要高度的精確性。 因此，軟件和 IT 專業人員必須知道如何應用這些模型來探索和挖掘各種參數之間的關係。 如果做得好，他們的技能和貢獻可以顯著降低業務風險。
5. Hadoop
Hadoop 是一種開源軟件框架，可將數據存儲在分佈式集群中。 為此，它使用 MapReduce 編程模型。 以下是您應該了解的一些 hadoop 重要組件：
- YARN：執行資源管理任務（例如，分配給應用程序和調度作業。）
- MapReduce：允許在分佈式存儲系統之上處理數據。
- HIVE：讓精通 SQL 的專業人員執行數據分析。
- PIG：作為高級腳本語言，在 Hadoop 之上促進數據轉換。
- Flume：將非結構化數據導入文件系統。
- Sqoop：從關係數據庫導入和導出結構化數據。
- ZooKeeper：通過在 Hadoop 環境中同步分佈式服務來協助配置管理。
- Oozie：綁定不同的邏輯作業以完全完成特定的任務。
6.阿帕奇星火
Spark 是一個實時數據處理框架，是有抱負的軟件開發人員的另一個必備工具。 它具有 SQL、機器學習、圖形處理和流分析的內置功能。 一些用例包括信用卡欺詐檢測系統和電子商務推薦引擎。
此外，它可以輕鬆地與 Hadoop 集成，以根據業務需求執行快速操作。 Spark 被認為在數據處理方面比 MapReduce 更快，使其成為數據科學專業人士的最愛。
對於希望利用大數據的企業來說，速度是重中之重。 他們需要能夠從不同來源收集輸入、對其進行處理並返回洞察力和有用趨勢的解決方案。 需求的緊迫性和緊迫性促使人們對流分析等技術產生了興趣。 隨著物聯網的興起，此類應用有望進一步增長。 邊緣計算（分析靠近創建源的數據並減少網絡流量的系統）也可能會見證大數據公司的更高需求。
7. 規範分析
規範性分析涉及在給定情況下指導行動以實現預期結果。 例如，它可以通過建議可能的行動方案來幫助公司應對市場變化，例如邊緣產品的出現。 通過這種方式，它結合了預測性和描述性分析。
規範性分析是 2022 年最受歡迎的大數據技術之一，因為它超越了數據監控。 它強調客戶滿意度和運營效率，這是任何 21 世紀企業的兩大基石。
8. 內存數據庫
對於數據工程師來說，徹底了解數據庫設計和架構至關重要。 也就是說，與時俱進並嘗試即將推出的技術同樣重要。 一個例子是內存計算 (IMC)，其中分佈在多個位置的許多計算機共享數據處理任務。 可以在任何規模上即時訪問數據。 Gartner估計，到 2022 年底，行業應用將超過 150 億美元。
我們已經可以看到 IMC 應用在醫療保健、零售和物聯網領域蓬勃發展。 像e-Therapeutics這樣的公司正在使用它進行網絡驅動的藥物發現。 而像Zalando這樣的在線服裝公司已經能夠在內存數據庫的幫助下靈活地管理不斷增長的數據量。
9. 區塊鏈
區塊鍊是比特幣等加密貨幣背後的主要技術。 它以一種獨特的方式捕獲結構化數據，一旦寫入，就永遠無法刪除或更改。 這導致了一個高度安全的生態系統，非常適合銀行、金融、證券和保險 (BFSI)。
除了 BFSI，區塊鏈應用在教育和醫療保健等社會福利領域也越來越重要。 因此，具有數據庫技術高級知識的軟件專業人員有多種選擇。
至此，我們向您介紹了 2022 年值得關注的一些領先的大數據應用程序。按照目前的技術進步速度，未來的範圍看起來廣闊而充滿希望。
現在讓我們了解專業的高等教育如何幫助您在該領域打分。
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我們希望這篇博客能讓您熟悉 2022 年的重要大數據技術
並激勵您以全新的前景規劃您的職業道路！
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