İçindekiler:
- Büyük veriler için keşif aşaması
- Büyük veri için kodlaştırma aşaması
- Büyük veri entegrasyonu ve kuruluş aşaması
Video: Veri Sınıflandırma ve Güvenliği - Çözümpark 2024
Büyük veri projenizde üzerinde çalıştıkları veri türünü dinleyin. Birçok organizasyon geçmişte birçok potansiyelin kullanılabilmesi için dahili olarak üretilen verilerin çoğunun kullanılmadığını kabul etmektedir.
Kuruluşlar, yeni araçlardan yararlanarak e-postalar, müşteri hizmetleri kayıtları, sensör verileri ve güvenlik günlüklerinde önceden yapılandırılmamış verilerden yararlanılmayan veriler kaynaklarına yeni bir bakış açısı kazanıyor. Ek olarak, öncelikle sosyal medya, cep telefonu konumu, trafik ve hava durumu gibi organizasyonun dışında olan verilerin analizine dayanan yeni bir içgörünün aranması konusunda büyük ilgi var.
Büyük veriler için keşif aşaması
Analizinizin ilk aşamalarında, verilerdeki kalıpları aramak isteyeceksiniz. Sadece çok büyük miktarda veriyi incelerken, elemanlar arasındaki yeni ve beklenmedik ilişkiler ve bağıntılar belirginleşebilir. Bu modeller, örneğin, yeni bir ürün için müşteri tercihlerine ilişkin fikir verebilir. Bu kalıpları aramak için büyük verilerinizi organize edebileceğiniz bir platforma ihtiyacınız olacak.
Hadoop, büyük verileri yakalamak ve işlemek için altta yatan bir yapı taşı olarak yaygın olarak kullanılır. Hadoop, büyük verilerin işlenmesini hızlandıran ve nispeten kısa sürede muazzam miktarda veride kalıpları tanımlamayı mümkün kılan özelliklerle tasarlanmıştır. Hadoop - Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi'nin (HDFS) ve MapReduce'un - iki temel bileşeni - büyük verilerinizi yönetmek ve işlemek için kullanılır.
Büyük veri entegrasyonu için FlumeNG
Büyük verilerdeki gizli kalıpları aramak için genellikle çok miktarda veri akışı toplamak, birleştirmek ve taşımak gereklidir. ETL gibi geleneksel entegrasyon araçları, gerçek zamanlı dolandırıcılık tespiti gibi analiz sonuçları sunmak için büyük miktarda veriyi zamanında taşımak için yeteri kadar hızlı olmayacaktır. FlumeNG, verilerinizi Hadoop'a akışla gerçek zamanlı olarak yükler.
Genellikle, Flume, dağıtılan sunuculardan büyük miktarda günlük verisi toplamak için kullanılır. Bir Flume kurulumundaki tüm fiziksel ve mantıksal düğümleri takip eder. Ajan düğümleri sunuculara yüklenir ve tek bir veri akışının başlangıç noktasından hedef noktasına aktarılma şeklinin yönetiminden sorumludur.
Buna ek olarak, toplayıcılar, verilerin akışlarını bir Hadoop dosya sistemine veya diğer büyük veri depolama kabına yazılabilecek daha büyük akışlara gruplamak için kullanılır. Flume, ölçeklenebilirlik için tasarlanmıştır ve aşırı miktarda veriyi etkin bir şekilde işlemek için bir sisteme sürekli olarak daha fazla kaynak ekleyebilir.Flume'ın çıktısı, verilerin analizi için Hadoop ve Hive ile entegre edilebilir.
Flume ayrıca veride kullanılacak dönüşüm öğelerine sahiptir ve Hadoop altyapınızı yapılandırılmamış verilerin akış kaynağı haline dönüştürebilir.
Büyük verilerdeki kalıplar
Büyük veri analizlerinden rekabet avantajı kazanmaya başlayan birçok şirket örneği bulunur. Birçok şirket için, sosyal medya veri akışları giderek dijital bir pazarlama stratejisinin ayrılmaz bir parçası haline gelmektedir. Araştırma aşamasında, bu teknoloji, çok miktarda veri akışını hızla aramak ve belirli ürünlere veya müşterilere yönelik trend modellerini çıkarmak için kullanılabilir.
Büyük veri için kodlaştırma aşaması
Yüzlerce mağazayla ve binlerce müşteriyle, model tanımlamasından yeni ürün seçimi ve daha hedefli pazarlamanın uygulanmasına geçiş yapmak için tekrarlanabilir bir işleme ihtiyaç duyarsınız. Büyük veri analizinizde ilginç bir şey bulduktan sonra onu kodlayın ve iş süreçinizin bir parçası haline getirin.
Büyük veri analitiklerinizle operasyonel verileriniz arasındaki ilişkiyi kodlamak için, verileri entegre etmeniz gerekiyor.
Büyük veri entegrasyonu ve kuruluş aşaması
Büyük veriler, veri entegrasyonu da dahil olmak üzere, veri yönetiminin birçok yönü üzerinde büyük bir etkiye sahiptir. Geleneksel olarak, veri entegrasyonu, ileti geçişi ve uygulama programlama arabirimleri (API'ler) gereksinimleri de dahil olmak üzere, ara katman üzerinden veri akışına odaklanmıştır. Bu veri entegrasyon kavramları, harekete geçirilen veriler yerine istirahatte verileri yönetmek için daha uygundur.
Yeni yapılandırılmamış veriler ve veri akışı dünyasına geçiş, geleneksel veri entegrasyon anlayışını değiştirir. Akan veri analizinizi iş süreçinize dahil etmek istiyorsanız, gerçek zamanlı karar vermenizi sağlayacak kadar hızlı ileri teknoloji gereklidir.
Büyük veri analiziniz tamamlandıktan sonra, büyük veri analizinizin sonuçlarını iş süreci ve gerçek zamanlı ticari işlemlerinize entegre edebilmenizi sağlayan bir yaklaşıma ihtiyacınız var.
Şirketler, büyük veri analizinden gerçek iş değeri kazanma konusunda yüksek beklentilere sahiptir. Aslında pek çok şirket, güvenlik kütüğü verileri gibi dahili olarak üretilen büyük verilerin, daha önce teknoloji sınırlamaları yüzünden mümkün olmayan daha derinlemesine bir analiz yapmaya başlamasını istiyor.
Dağıtık büyük veri kaynakları arasında ve büyük verilerle operasyonel veriler arasında entegrasyon için çok hızlı ve büyük verilerin hızlı taşınması için olan teknolojiler şarttır. Yapılandırılmamış veri kaynakları genellikle paylaşım ve işbirliği için geniş coğrafi mesafelerde hızlı bir şekilde taşınmaya ihtiyaç duyar.
Geleneksel kaynakların büyük verilere bağlanması, büyük veri kaynaklarının akışından gelen tüm verilere baktıktan ve ilgili kalıpları belirledikten sonra çok aşamalı bir süreçtir. Yönetmeniz ve analiz etmeniz gereken veri miktarını daralttıktan sonra, entegrasyon hakkında düşünmeniz gerekir.
