Mengidentifikasi data yang Anda butuhkan untuk data besar Anda - dummies

Ambillah jenis data yang Anda hadapi dalam proyek data besar Anda. Banyak organisasi menyadari bahwa banyak data yang dihasilkan secara internal belum digunakan untuk potensi penuhnya di masa lalu. Dengan menggunakan alat baru, organisasi mendapatkan wawasan baru dari sumber data terstruktur yang sebelumnya belum dimanfaatkan dalam e-mail, catatan layanan pelanggan, data sensor, dan log keamanan. Selain itu, masih banyak minat dalam mencari wawasan baru berdasarkan analisis data yang terutama bersifat eksternal terhadap organisasi, seperti media sosial, lokasi ponsel, lalu lintas, dan cuaca.

Tahap eksplorasi untuk data besar

Pada tahap awal analisis Anda, Anda akan ingin mencari pola dalam data. Hanya dengan memeriksa data dalam jumlah sangat besar sehingga hubungan dan korelasi baru dan tak terduga antar elemen menjadi jelas. Pola ini dapat memberi wawasan tentang preferensi pelanggan untuk produk baru, misalnya. Anda memerlukan sebuah platform untuk mengatur data besar Anda untuk mencari pola-pola ini.

Hadoop banyak digunakan sebagai blok bangunan yang mendasari untuk menangkap dan memproses data besar. Hadoop dirancang dengan kemampuan yang mempercepat pemrosesan data besar dan memungkinkan untuk mengidentifikasi pola dalam jumlah besar data dalam waktu yang relatif singkat. Dua komponen utama Hadoop - Hadoop Distributed File System (HDFS) dan MapReduce - digunakan untuk mengelola dan memproses data besar Anda.

FlumeNG untuk integrasi data yang besar

Sering diperlukan untuk mengumpulkan, menggabungkan, dan memindahkan sejumlah besar data streaming untuk mencari pola tersembunyi dalam data besar. Alat integrasi tradisional seperti ETL tidak akan cukup cepat untuk memindahkan arus data yang besar tepat pada waktunya untuk memberikan hasil analisis seperti deteksi kecurangan real-time. FlumeNG memuat data secara real time dengan mengalirkan data ke Hadoop.

Biasanya, Flume digunakan untuk mengumpulkan sejumlah besar data log dari server terdistribusi. Ini melacak semua simpul fisik dan logis dalam instalasi Flume. Simpul agen dipasang di server dan bertanggung jawab mengelola cara satu arus data ditransfer dan diproses dari titik awalnya ke titik tujuannya.

Selain itu, kolektor digunakan untuk mengelompokkan aliran data ke arus yang lebih besar yang dapat ditulis ke sistem berkas Hadoop atau wadah penyimpanan data besar lainnya. Flume dirancang untuk skalabilitas dan dapat terus menambahkan lebih banyak sumber daya ke sistem untuk menangani sejumlah besar data dengan cara yang efisien.Output Flume dapat diintegrasikan dengan Hadoop dan Hive untuk analisis data.

Flume juga memiliki elemen transformasi untuk digunakan pada data dan dapat mengubah infrastruktur Hadoop Anda menjadi sumber streaming data tidak terstruktur.

Pola dalam data besar

Anda menemukan banyak contoh perusahaan yang mulai menyadari keunggulan kompetitif dari analisis data yang besar. Bagi banyak perusahaan, arus data media sosial semakin menjadi komponen integral dari strategi pemasaran digital. Pada tahap eksplorasi, teknologi ini dapat digunakan untuk mencari dengan cepat sejumlah besar data streaming dan mengeluarkan pola tren yang berhubungan dengan produk atau pelanggan tertentu.

Tahap pengkodean untuk data besar

Dengan ratusan toko dan ribuan pelanggan, Anda memerlukan proses berulang untuk membuat lompatan dari identifikasi pola hingga penerapan pemilihan produk baru dan pemasaran yang lebih bertarget. Setelah Anda menemukan sesuatu yang menarik dalam analisis data besar Anda, kodifikasi dan membuatnya menjadi bagian dari proses bisnis Anda.

Untuk mengkodifikasi hubungan antara analisis data besar dan data operasional Anda, Anda perlu mengintegrasikan data.

Integrasi data dan penggabungan besar

Data besar memiliki dampak besar pada banyak aspek pengelolaan data, termasuk integrasi data. Secara tradisional, integrasi data telah berfokus pada pergerakan data melalui middleware, termasuk spesifikasi pengiriman pesan dan persyaratan untuk antarmuka pemrograman aplikasi (API). Konsep integrasi data ini lebih tepat untuk mengelola data saat istirahat daripada data yang sedang berjalan.

Pergeseran ke dunia baru data tidak terstruktur dan data streaming mengubah pengertian konvensional tentang integrasi data. Jika Anda ingin memasukkan analisis streaming data ke dalam proses bisnis Anda, Anda memerlukan teknologi canggih yang cukup cepat sehingga memungkinkan Anda membuat keputusan secara real time.

Setelah analisis data besar Anda selesai, Anda memerlukan pendekatan yang memungkinkan Anda menggabungkan atau menggabungkan hasil analisis data besar Anda ke dalam proses bisnis dan tindakan bisnis real-time Anda.

Perusahaan memiliki harapan tinggi untuk memperoleh nilai bisnis riil dari analisis data yang besar. Sebenarnya, banyak perusahaan ingin memulai analisis data internal yang dihasilkan lebih dalam, seperti data log keamanan, yang sebelumnya tidak dimungkinkan karena keterbatasan teknologi.

Teknologi untuk pengiriman data dengan kecepatan tinggi dan sangat cepat adalah persyaratan untuk mengintegrasikan sumber data terdistribusi yang besar dan antara data besar dan data operasional. Sumber data yang tidak terstruktur seringkali perlu dipindahkan dengan cepat melalui jarak geografis yang besar untuk berbagi dan berkolaborasi.

Menghubungkan sumber tradisional dengan data besar adalah proses multistaged setelah Anda melihat semua data dari sumber data streaming yang besar dan mengidentifikasi pola yang relevan. Setelah mempersempit jumlah data yang perlu Anda kelola dan analisis, sekarang Anda perlu memikirkan integrasi.