أهمية علم البيانات مع كاساندرا

Cassandra هي قاعدة بيانات مفتوحة المصدر للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات عبر العديد من الخوادم ، وبالتالي فإن طلب علماء البيانات الذين لديهم معرفة كاساندرا مرتفع.

'

أثار التوسع السريع في البيانات الرقمية من خلال أجهزة الكمبيوتر ، والهاتف المحمول ، والفيديو ، والوسائط الاجتماعية ، وأجهزة الاستشعار الرقمية ، وما إلى ذلك ، جنبًا إلى جنب مع اختراقات كبيرة في قوة المعالجة منخفضة التكلفة ، وتطبيقات قواعد البيانات مفتوحة المصدر ، وعرض النطاق الترددي الأوسع نطاقاً اهتماماً هائلاً عبر عالم الأعمال بأكمله في مجال علم البيانات الضخمة الناشئ والتحليلات.





تعد البيانات الضخمة ذات الأحجام الكبيرة غير المنظمة ضخمة جدًا بحيث لا يمكن إدارتها وتحليلها بالطرق التقليدية. إن الكمية والسرعة الهائلة لبيانات اليوم تجعل من الالتقاط والتصفية والتخزين والتحليل تحديًا حقيقيًا. يتم تطوير منتجات جديدة بانتظام للتعامل مع هذا الأمر الذي يتطلب مجموعات مهارات وخبرات جديدة. هناك حاجة متزايدة للأفراد الذين يمكنهم دمج البنية التحتية والأنظمة الأساسية والعمليات الجديدة في المؤسسة بالإضافة إلى أولئك الذين يمكنهم إنشاء تحليلات وخوارزميات جديدة قادرة على إنشاء معلومات استخباراتية هائلة ذات قيمة تجارية كبيرة. لمزيد من المعلومات ، اقرأ منشور المدونة الخاص بنا على

أهمية علم البيانات في الصناعات المختلفة:

تطبيق علوم البيانات والتحليلات في جميع الصناعات:



  • التجارة الإلكترونية - محركات التخصيص والتوصية التي تزيد المبيعات.
  • إعلان - تسليم إعلانات مستهدفة للغاية وفي الوقت الفعلي للمستهلكين.
  • وسائل الإعلام والترفيه - تطوير محتوى مخصص يزيد من مشاركة المستخدم.
  • وسائل التواصل الاجتماعي - زيادة 'الالتصاق' بالموقع ، ونمو المستخدمين ، والقدرة على تتبع الاتجاهات السريعة بناءً على مشاعر المستهلكين.
  • الخدمات المالية - ممارسات الإقراض الأمثل التي تقلل من المخاطر والاحتيال.
  • فارما / المعلوماتية الحيوية - تحسين اكتشاف الأدوية ، والعلاجات الأكثر فعالية للأمراض المهددة ، وتحسينات الهندسة الوراثية.
  • الرعاية الصحية - تحسين درجات المرضى الطبيين فيما يتعلق بالمخاطر الصحية وكذلك التوقع والوقاية المبكرة من الأمراض.
  • الطاقة الكهربائية - ذكاء الشبكة الذكية وكفاءات الاستخدام وتوفير الطاقة وتقليل وقت التوقف عن العمل.
  • أمن المعلومات - تحسين اكتشاف السرقة ورصد معلومات الشركة القيمة والأصول.

المهارات الأساسية لمتخصصي علوم البيانات:

يتطلب مجال علوم البيانات المهنيين الذين:

  • يفهم تحليلات البيانات وعلم القرار
  • ضليعين في مجال تكنولوجيا المعلومات
  • لديك فطنة تجارية قوية
  • يمتلك القدرة على التواصل الفعال مع صناع القرار

اقرأ أكثر: المهارات الأساسية المطلوبة لتكون عالم بيانات.

كيف يعمل الصب في جافا

التقنيات الشائعة المرتبطة بممارسة علوم البيانات:

التقنيات المرتبطة بعلوم البيانات



  • قواعد بيانات

Oracle ، SQL Server ، Teradata

كاساندرا ، هادوب ، مابريدس ، HBase

أستر ، جرين بلوم ، نيتزا

  • اللغات

Ajax، C ++، CSS، HTML5، Java، JavaScript، Perl، Python، Scala

خلية ، خنزير ، لوسين ، ماحوت ، صولر

  • الإحصاء والتنبؤ

أنجوس ، ماتلاب ، آر ، ساس ، سبس

ARCH ، GARCH ، SVAR ، VAR ، VEC ، GAUSS

  • عرض مرئي للمعلومات

QlikView ، Spotfire ، Tableau ، yWorks ، R

  • ذكاء الأعمال والتقارير

BusinessObjects ، Cognos ، MicroStrategy

ما هي كاساندرا؟

  • Apache Cassandra هو نظام إدارة قواعد بيانات موزعة مفتوح المصدر مصمم للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات عبر العديد من خوادم السلع.
  • توفر كاساندرا توافرًا عاليًا بدون أي نقطة فشل واحدة.
  • تقدم Cassandra دعمًا قويًا للمجموعات التي تغطي مراكز بيانات متعددة ، مع النسخ المتماثل غير المتزامن الرئيسي الذي يسمح بعمليات زمن انتقال منخفضة لجميع العملاء.

لمزيد من المعلومات ، اقرأ منشور المدونة الخاص بنا على .

كيف يستفيد علم البيانات من كاساندرا؟

Cassandra هي & خجولة & خجولة قاعدة بيانات موزعة لخدمات زمن الوصول المنخفض ، والإنتاجية العالية التي تتعامل مع أعباء العمل في الوقت الفعلي التي تتكون من مئات التحديثات في الثانية وعشرات الآلاف من عمليات القراءة في الثانية.

كاساندرا حالة الاستخدام - PROS:

PROS هي شركة برمجيات بيانات كبيرة مع تحليلات وصفية في برامجها تسهل لعملائها تحليل بياناتهم والحصول على الأفكار والتوجيهات لتحسين إدارة التسعير والمبيعات والإيرادات.

لديهم خدمة في الوقت الفعلي تحسب توافر شركات الطيران ، مع الأخذ في الاعتبار ديناميكيًا بيانات التحكم في الإيرادات ومستويات المخزون التي يمكن أن تتغير مئات المرات في الثانية.

يتم الاستعلام عن هذه الخدمة عدة آلاف من المرات في الثانية ، مما يترجم إلى عشرات الآلاف من عمليات البحث عن البيانات. طبقة التخزين الخلفية لهذه الخدمة هي Cassandra.

لحلها في الوقت الفعلي ، أدركت PROS الحاجة إلى:

  • ذاكرة تخزين مؤقت موزعة متوفرة بشكل كبير.
  • قابلة للتطوير بسهولة.
  • مع هندسة معمارية خالية من الماجستير.
  • مع شبه النسخ المتماثل للبيانات في الوقت الحقيقي حتى عبر مراكز البيانات.
  • يمكن أن يتعامل مع الوقت الحقيقي للقراءة والكتابة.

قيمت PROS Cassandra مقابل Oracle Berkeley DB و Oracle Coherence و Terracotta و Voldemort و Redis. تصدرت أباتشي كاساندرا القائمة بسهولة تامة.

بروس وكاساندرا

  • يستخدم PROS Cassandra كقاعدة بيانات موزعة لخدمات زمن الوصول المنخفض والإنتاجية العالية التي تتعامل مع أعباء العمل في الوقت الفعلي التي تتكون من مئات التحديثات في الثانية وعشرات الآلاف من عمليات القراءة في الثانية.
  • على سبيل المثال ، لديهم خدمة في الوقت الفعلي تحسب مدى توفر شركات الطيران بشكل ديناميكي مع مراعاة بيانات التحكم في الإيرادات ومستويات المخزون التي يمكن أن تتغير عدة مئات من المرات في الثانية. يتم الاستعلام عن هذه الخدمة عدة آلاف من المرات في الثانية ، وهو ما يترجم إلى عشرات الآلاف من عمليات البحث عن البيانات. طبقة التخزين الخلفية لهذه الخدمة هي Cassandra. تستخدم بعض عروض SaaS الخاصة بهم Cassandra كمخزن خلفي للتعامل مع مجموعة من أحمال العمل المجمعة في الوقت الفعلي والمستندة إلى Hadoop.
  • بالحديث عن Hadoop و Cassandra ، أخذوا البيانات من Cassandra ووضعوها في Hadoop وتشغيل دفعة وتحليلات على ذلك ، ثم يعود ذلك إلى Cassandra. يتم تحقيق ذلك من خلال تكامل Hadoop الخاص بـ Cassandra.
  • تقوم وظائف Hadoop بسحب البيانات من Cassandra ، وتطبق تحويلات أو تحليلات خاصة بالوظيفة وتدفع البيانات مرة أخرى إلى Cassandra. إنهم لا يستخدمون إصدار Enterprise Datastax (الرسمي Cassandra Maintainer) لهذا التكامل فقط تثبيت Hadoop مفتوح المصدر مع Cassandra.

نمذجة البيانات باستخدام كاساندرا:

عند البحث عن استبدال متجر ذي قيمة رئيسية بشيء أكثر قدرة على النسخ المتماثل في الوقت الفعلي وتوزيع البيانات ، يُظهر البحث في Dynamo ونظرية CAP ونموذج الاتساق النهائي أن Cassandra تناسب هذا النموذج جيدًا. عندما يتعلم المرء المزيد حول إمكانيات نمذجة البيانات ، نتحرك تدريجياً نحو تحليل البيانات.

إذا كان أحدهم قادمًا من خلفية قاعدة بيانات علائقية مع دلالات قوية لـ ACID ، فيجب على المرء أن يأخذ الوقت الكافي لفهم نموذج الاتساق النهائي.

افهم هندسة كاساندرا جيدًا وما تفعله تحت الغطاء. مع Cassandra 2.0 ، تحصل على معاملات ومحفزات خفيفة الوزن ، لكنها ليست مثل معاملات قاعدة البيانات التقليدية التي قد يكون المرء على دراية بها. على سبيل المثال ، لا تتوفر قيود على المفتاح الخارجي - يجب التعامل معها من خلال التطبيق الخاص. فهم حالات الاستخدام وأنماط الوصول إلى البيانات بوضوح قبل نمذجة البيانات مع Cassandra وقراءة جميع الوثائق المتاحة أمر لا بد منه.

خاتمة:

تتطور Apache Cassandra بسرعة ونحن نتعلم ونفهم قدراتها - لا سيما في جانب نمذجة البيانات. نعتبرها قاعدة بيانات NoSQL موزعة مفضلة لخدماتنا وحلولنا للبيانات الضخمة.

مقارنة أدوات أتمتة العمليات الآلية

يوفر Edureka ملف لأولئك الذين يرغبون في أن يصبحوا عالم بيانات. تغطي الدورة مجموعة من تقنيات Hadoop و R و Machine Learning التي تشمل دراسة علوم البيانات الكاملة. كما يوفر Edureka يساعدك على إتقان قواعد بيانات NoSQL. تم تصميم هذه الدورة لتوفير المعرفة والمهارات لتصبح خبير كاساندرا ناجحًا.