Προσδιορίστε τα δεδομένα που χρειάζεστε για τα μεγάλα σας δεδομένα - ανίχνευση

Ανακεφαλαιώστε το είδος των δεδομένων που σας απασχολούν στο μεγάλο έργο δεδομένων σας. Πολλοί οργανισμοί αναγνωρίζουν ότι πολλά εσωτερικά δημιουργούμενα δεδομένα δεν έχουν αξιοποιηθεί πλήρως στο παρελθόν.

Με την αξιοποίηση νέων εργαλείων, οι οργανισμοί κερδίζουν νέα γνώση από προηγούμενες αναξιοποίητες πηγές μη δομημένων δεδομένων σε ηλεκτρονικά μηνύματα, αρχεία εξυπηρέτησης πελατών, δεδομένα αισθητήρων και αρχεία καταγραφής ασφαλείας. Επιπλέον, υπάρχει μεγάλο ενδιαφέρον για την αναζήτηση νέας διορατικότητας με βάση την ανάλυση δεδομένων που είναι κυρίως εξωτερικά του οργανισμού, όπως τα κοινωνικά μέσα, η τοποθεσία του κινητού τηλεφώνου, η κίνηση και ο καιρός.

Το ερευνητικό στάδιο για τα μεγάλα δεδομένα

Στα αρχικά στάδια της ανάλυσης σας, θα θέλετε να αναζητήσετε μοτίβα στα δεδομένα. Μόνο με την εξέταση πολύ μεγάλων όγκων δεδομένων μπορούν να γίνουν εμφανείς νέες και απροσδόκητες σχέσεις και συσχετισμοί μεταξύ των στοιχείων. Αυτά τα μοτίβα μπορούν να δώσουν μια εικόνα για τις προτιμήσεις των πελατών για ένα νέο προϊόν, για παράδειγμα. Θα χρειαστείτε μια πλατφόρμα για την οργάνωση των μεγάλων δεδομένων σας για να αναζητήσετε αυτά τα μοτίβα.

Hadoop χρησιμοποιείται ευρέως ως υποκείμενο δομικό στοιχείο για τη συλλογή και επεξεργασία μεγάλων δεδομένων. Το Hadoop έχει σχεδιαστεί με δυνατότητες που επιταχύνουν την επεξεργασία μεγάλων δεδομένων και καθιστούν δυνατή την ταυτοποίηση προτύπων σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων σε σχετικά σύντομο χρονικό διάστημα. Τα δύο βασικά συστατικά του Hadoop - Hadoop Distributed File System (HDFS) και του MapReduce - χρησιμοποιούνται για τη διαχείριση και επεξεργασία των μεγάλων δεδομένων σας.

->

FlumeNG για μεγάλη ενσωμάτωση δεδομένων

Είναι συχνά απαραίτητο να συλλέγουμε, να συγκεντρώνουμε και να μεταφέρουμε εξαιρετικά μεγάλα ποσά δεδομένων ροής για να αναζητούμε κρυμμένα μοτίβα σε μεγάλα δεδομένα. Τα παραδοσιακά εργαλεία ενσωμάτωσης, όπως το ETL, δεν θα ήταν αρκετά γρήγορα ώστε να μεταφέρουν τις μεγάλες ροές δεδομένων εγκαίρως για την παροχή αποτελεσμάτων για ανάλυση όπως η ανίχνευση απάτης σε πραγματικό χρόνο. Το FlumeNG φορτώνει δεδομένα σε πραγματικό χρόνο, μεταφέροντας τα δεδομένα σας σε Hadoop.

Συνήθως, το Flume χρησιμοποιείται για τη συλλογή μεγάλων ποσών δεδομένων καταγραφής από κατανεμημένους διακομιστές. Παρακολουθεί όλους τους φυσικούς και λογικούς κόμβους σε μια εγκατάσταση Flume. Οι κόμβοι πράκτορα εγκαθίστανται στους διακομιστές και είναι υπεύθυνοι για τη διαχείριση του τρόπου μεταφοράς και επεξεργασίας μιας μεμονωμένης ροής δεδομένων από το σημείο έναρξης στο σημείο προορισμού.

Επιπλέον, οι συλλέκτες χρησιμοποιούνται για την ομαδοποίηση των ροών δεδομένων σε μεγαλύτερες ροές που μπορούν να γραφτούν σε ένα σύστημα αρχείων Hadoop ή σε άλλο μεγάλο δοχείο αποθήκευσης δεδομένων. Το Flume είναι σχεδιασμένο για κλιμάκωση και μπορεί να προσθέσει συνεχώς περισσότερους πόρους σε ένα σύστημα για να χειρίζεται εξαιρετικά μεγάλα ποσά δεδομένων με αποτελεσματικό τρόπο.Η έξοδος του Flume μπορεί να ενσωματωθεί με τους Hadoop και Hive για ανάλυση των δεδομένων.

Το Flume έχει επίσης στοιχεία μετασχηματισμού για να χρησιμοποιήσει τα δεδομένα και μπορεί να μετατρέψει την υποδομή Hadoop σε πηγή ροής μη δομημένων δεδομένων.

Μοτίβα σε μεγάλα δεδομένα

Υπάρχουν πολλά παραδείγματα εταιρειών που αρχίζουν να συνειδητοποιούν ανταγωνιστικά πλεονεκτήματα από τις μεγάλες αναλύσεις δεδομένων. Για πολλές επιχειρήσεις, οι ροές δεδομένων των κοινωνικών μέσων καθίστανται όλο και περισσότερο αναπόσπαστο στοιχείο μιας στρατηγικής ψηφιακού μάρκετινγκ. Στο εξερευνητικό στάδιο, αυτή η τεχνολογία μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ταχεία αναζήτηση σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων συνεχούς ροής και για την εξάλειψη των τάσεων που σχετίζονται με συγκεκριμένα προϊόντα ή πελάτες.

Το στάδιο κωδικοποίησης για μεγάλα δεδομένα

Με εκατοντάδες καταστήματα και πολλές χιλιάδες πελάτες, χρειάζεστε μια επαναλαμβανόμενη διαδικασία για να κάνετε το άλμα από τον προσδιορισμό των προτύπων έως την εφαρμογή νέας επιλογής προϊόντων και πιο στοχευμένο μάρκετινγκ. Αφού βρείτε κάτι ενδιαφέρον για την ανάλυση μεγάλων δεδομένων σας, κωδικοποιήστε το και καταστήστε το μέρος της επιχειρηματικής σας διαδικασίας.

Για να κωδικοποιήσετε τη σχέση μεταξύ των μεγάλων αναλυτικών δεδομένων σας και των λειτουργικών δεδομένων σας, πρέπει να ενσωματώσετε τα δεδομένα.

Μεγάλη ενσωμάτωση δεδομένων και στάδιο ενσωμάτωσης

Τα μεγάλα δεδομένα έχουν σημαντικό αντίκτυπο σε πολλές πτυχές της διαχείρισης δεδομένων, συμπεριλαμβανομένης της ενσωμάτωσης δεδομένων. Παραδοσιακά, η ενσωμάτωση δεδομένων εστιάστηκε στην κίνηση δεδομένων μέσω του μεσαίου λογισμικού, συμπεριλαμβανομένων των προδιαγραφών για τη μετάδοση μηνυμάτων και των απαιτήσεων για διεπαφές προγραμματισμού εφαρμογών (APIs). Αυτές οι έννοιες ενσωμάτωσης δεδομένων είναι πιο κατάλληλες για τη διαχείριση δεδομένων σε κατάσταση ηρεμίας και όχι σε δεδομένα που βρίσκονται σε κίνηση.

Η κίνηση στον νέο κόσμο των μη δομημένων δεδομένων και δεδομένων ροής αλλάζει τη συμβατική έννοια της ενοποίησης των δεδομένων. Αν θέλετε να ενσωματώσετε την ανάλυση των ροών δεδομένων στην επιχειρηματική σας διαδικασία, χρειάζεστε προηγμένη τεχνολογία που είναι αρκετά γρήγορη ώστε να μπορείτε να λαμβάνετε αποφάσεις σε πραγματικό χρόνο.

Μετά την ολοκλήρωση της μεγάλης ανάλυσης δεδομένων σας, χρειάζεστε μια προσέγγιση που θα σας επιτρέψει να ενσωματώσετε ή να ενσωματώσετε τα αποτελέσματα της μεγάλης ανάλυσης δεδομένων σας στην επιχειρηματική σας διαδικασία και σε επιχειρηματικές ενέργειες σε πραγματικό χρόνο.

Οι εταιρείες έχουν μεγάλες προσδοκίες για την απόκτηση πραγματικής επιχειρησιακής αξίας από τη μεγάλη ανάλυση δεδομένων. Στην πραγματικότητα, πολλές εταιρείες θα ήθελαν να ξεκινήσουν μια βαθύτερη ανάλυση των εσωτερικά παραγόμενων μεγάλων δεδομένων, όπως τα αρχεία καταγραφής ασφαλείας, που δεν ήταν προηγουμένως δυνατά λόγω τεχνολογικών περιορισμών.

Οι τεχνολογίες για τη μεταφορά μεγάλων και γρήγορων δεδομένων υψηλής ταχύτητας αποτελούν προϋπόθεση για την ενσωμάτωση σε μεγάλες κατανεμημένες πηγές δεδομένων και μεταξύ μεγάλων δεδομένων και λειτουργικών δεδομένων. Οι μη δομημένες πηγές δεδομένων πρέπει συχνά να μετακινούνται γρήγορα σε μεγάλες γεωγραφικές αποστάσεις για την κοινή χρήση και τη συνεργασία.

Η σύνδεση των παραδοσιακών πηγών με τα μεγάλα δεδομένα είναι μια διαδικασία πολλαπλών σταδίων αφού εξετάσατε όλα τα δεδομένα από τη ροή μεγάλων πηγών δεδομένων και προσδιορίσατε τα σχετικά πρότυπα. Μετά τη μείωση του αριθμού των δεδομένων που πρέπει να διαχειριστείτε και να αναλύσετε, τώρα πρέπει να σκεφτείτε την ολοκλήρωση.