Wprowadzenie do narzędzi analizy Big Data
Analizy Big Data to proces, który służy do badania zróżnicowanej i dużej ilości zestawów danych, które pozwalają odkryć nieznane korelacje, ukryte wzorce, trendy rynkowe, preferencje klientów i większość przydatnych informacji, które pomagają organizacjom podejmować decyzje biznesowe na podstawie na więcej informacji z analizy Big data. Możliwe jest bardzo szybkie i wydajne przetwarzanie danych. Obejmuje to analizę danych i wykorzystanie wyniku. To sprawia, że mniejszy wysiłek i większa wydajność tam, gdzie nie jest to możliwe w przypadku bardziej tradycyjnych rozwiązań Business Intelligence.
Koncepcja narzędzi Big Data Analytics:
Narzędzia Big Data Analytics są bardzo ważne dla przedsiębiorstw i dużych firm, ponieważ ogromna ilość danych będzie generowana i zarządzana przez nowoczesne narzędzia organizacyjne wykorzystujące narzędzia Bigdata. Narzędzia Big Data Analytics pomagają firmom oszczędzać czas i pieniądze, a także uzyskiwać wgląd w podejmowanie decyzji opartych na danych.
Analityka Big Data to kompletny proces gromadzenia, gromadzenia, organizowania i analizowania ogromnych zestawów danych (znanych jako Big Data) w celu obserwowania / identyfikowania wzorców, a także innych przydatnych informacji potrzebnych do podejmowania decyzji biznesowych. Proces - analityka Big Data pomaga organizacjom w lepszym zrozumieniu informacji zawartych w zestawach danych. Facet, który pracuje jako analitycy pracujący z Big Data, zazwyczaj będzie posiadał wiedzę pochodzącą z analizy danych. W ramach Analizy danych dostępne są różne rodzaje narzędzi, które pomagają ulepszyć dane analizując proces, jakim są analizy danych, ich czyszczenie, eksploracja danych, wizualizacja danych, integracja danych, przechowywanie danych i zarządzanie nimi.
Do procesu analizy dużych zbiorów danych potrzebne jest bardzo wydajne narzędzie analityczne. Stąd analiza tak dużej ilości danych, specjalistycznych narzędzi programowych wymaganych do procesu analizy Big Data oraz aplikacji do analizy predykcyjnej, eksploracji danych, eksploracji tekstu, prognozowania i optymalizacji danych.
Korzyści z Big Data Analytics:
Korzystanie z Big Data Analytics ma wiele zalet. Ten proces analizy dużych zbiorów danych o wysokiej wydajności w zakresie analizy predykcyjnej, eksploracji danych, eksploracji tekstu, prognozowania tych danych i optymalizacji pomaga przedsiębiorstwom uzyskać korzyści w wielu obszarach, w tym nowe możliwości uzyskania przychodów w biznesie, w celu bardziej skutecznego marketingu produktów, zapewniając znacznie lepszą obsługę klienta, poprawiając wydajność operacyjną, a także może podejmować decyzje dotyczące przewagi konkurencyjnej nad konkurentami rynkowymi.
Uszczegóławiając proces analizy dużych zbiorów danych, umożliwia przedsiębiorstwom podział / zawężenie ogromnej ilości danych do najbardziej odpowiednich informacji i ich analizę w celu podjęcia kluczowych decyzji biznesowych. To proaktywne podejście do biznesu ma charakter transformacyjny, ponieważ daje analitykom i decydentom siłę do działania z najlepszą dostępną wiedzą i spostrzeżeniami, często w czasie rzeczywistym.
Jak działa usługa Big Data Analytics i jej kluczowe technologie:
Jak wspomniano wcześniej, proces analizy dużych zbiorów danych nie jest pojedynczym działaniem, które obejmuje ogromną ilość danych. Zamiast tego jest to zaawansowana analityka, którą można zastosować do dużych danych, ale w rzeczywistości kilka rodzajów różnych technologii współpracuje ze sobą, aby uzyskać jak największą wartość z informacji. Poniżej znajdują się największe i ważne technologie związane z procesem analizy dużych zbiorów danych:
- Zarządzanie danymi
- Eksploracja danych
- Hadoop
- Analityka w pamięci
- Analityka predykcyjna.
- Eksploracja tekstu
Istnieje „N” liczba narzędzi Big Data Analytics, poniżej znajduje się lista najlepszych narzędzi do przechowywania i analizy Big Data. Te narzędzia Big Data Analytics można dodatkowo podzielić na dwie części: przechowywanie i zapytania / analizy.
-
Apache Hadoop:
Apache Hadoop, narzędzie do analizy dużych danych, które jest platformą wolnego oprogramowania opartą na Javie. Pomaga w efektywnym przechowywaniu ogromnej ilości danych w miejscu przechowywania zwanym klastrem. Szczególną cechą tego frameworka jest to, że działa on równolegle w klastrze, a także ma zdolność przetwarzania ogromnych danych we wszystkich węzłach w nim zawartych. W Hadoop znajduje się system pamięci masowej zwany Hadoop Distributed File System (HDFS), który pomaga rozdzielić dużą ilość danych i rozdzielić je na wiele węzłów obecnych w klastrze. Wykonuje również proces replikacji danych w klastrze, zapewniając tym samym wysoką dostępność i odzyskiwanie po awarii - co zwiększa odporność na awarie.
-
KNIME:
Platforma KNIME Analytics jest jednym z wiodących otwartych rozwiązań dla innowacji opartych na danych. To narzędzie pomaga odkryć potencjał i ukryć się w ogromnej ilości danych, a także wykonuje moje kopie, aby uzyskać nowy wgląd lub prognozuje nową przyszłość. Narzędzie KNIME Analytics Platform jest bardzo pomocnym zestawem narzędzi dla naukowców zajmujących się danymi.
-
OpenRefine:
OpenRefine został wprowadzony jako Google Refine. To narzędzie jest jednym z wydajnych narzędzi do pracy z bałaganem i dużą ilością danych, które obejmują: czyszczenie danych, przekształcanie tych danych z jednego formatu na drugi, a także rozszerzanie ich o usługi sieciowe i dane zewnętrzne. Otwarte narzędzie do udoskonalania pomaga łatwo eksplorować duże zbiory danych.
-
Pomarańczowy:
Orange jest znaną wizualizacją danych typu open source i pomaga w analizie danych zarówno dla początkujących, jak i ekspertów. To narzędzie zapewnia interaktywne przepływy pracy z opcją dużego zestawu narzędzi do tworzenia takich samych, które pomagają w analizie i wizualizacji danych. Pomarańczowe narzędzie ma wiele różnych wizualizacji, w tym wykresy słupkowe, drzewa, wykresy rozrzutu, dendrogramy, sieci i mapy cieplne.
-
RapidMiner:
Narzędzie RapidMiner działa przy użyciu programowania wizualnego, a także jest w stanie manipulować, analizować i modelować dane. Narzędzia RapidMiner sprawiają, że zespoły zajmujące się analizą danych są łatwiejsze i wydajniejsze, wykorzystując platformę typu open source do wszystkich zadań, takich jak uczenie maszynowe, przygotowywanie danych i wdrażanie modeli. Ze względu na jednorodność w platformie do analizy danych przyspiesza tworzenie kompletnych przepływów pracy analitycznej w jednym środowisku, co pomaga w radykalnej poprawie wydajności i krótkim czasie oceny wartości projektów z zakresu analizy danych.
Niektóre przykłady / obszary wykorzystujące narzędzia do analizy Big Data:
Narzędzia do analizy dużych zbiorów danych bardzo potrzebują firm / przedsiębiorstw, które muszą podejmować szybkie i sprawne decyzje, aby pozostać konkurencyjne, a najprawdopodobniej narzędzia do analizy dużych zbiorów danych są ważne przy podejmowaniu decyzji biznesowych na podstawie ich wcześniejszych danych biznesowych. Poniżej wymieniono niektóre rodzaje organizacji, które mogą korzystać z tej technologii:
Podróż i gościnność:
W branży turystycznej i hotelarskiej bardzo ważnym i kluczowym czynnikiem jest zadowolenie klientów, ale trudniej jest ocenić zadowolenie klientów. Na przykład w ośrodkach wypoczynkowych i kasynach będą mieli bardzo krótką okazję do zmiany sposobu obsługi klienta. Stąd zastosowania analityki Big Data dają możliwość gromadzenia danych klientów, stosowania analityki statystycznej, aby lepiej zrozumieć i ulepszyć te firmy.
Sprzedaż:
W dzisiejszych czasach obsługa klienta stała się ogromnym drzewem w porównaniu do minionych dziesięcioleci, znający się na rzeczy klienci zawsze szukają i oczekują od sprzedawców, że dokładnie rozumieją, czego chcą i kiedy te produkty tego potrzebują. Tutaj pojawia się technologia analizy danych Big Data i pomaga sprzedawcom detalicznym sprostać wymaganiom klientów.
Rząd:
Istnieje niewiele, a poszczególne agencje rządowe zawsze stoją przed jakimś wielkim wyzwaniem, takim jak sposób przygotowania budżetu dla społeczeństwa bez kompromisów w zakresie jakości lub wydajności. Dlatego wiele agencji korzysta z analizy dużych zbiorów danych; co pomaga im w usprawnieniu operacji, a agencji daje bardziej właściwy obraz działalności przestępczej, aby uniknąć przygotowania wykonalnego i dobrego budżetu.
Opieka zdrowotna:
Analizy dużych zbiorów danych mogą być również wykorzystywane w branży opieki zdrowotnej. Prowadzenie dokumentacji pacjenta, jego informacji ubezpieczeniowych i planów zdrowotnych, a także wszystkich innych rodzajów informacji, które są trudne do zarządzania. Dlatego tak ważne są zastosowania technologii analizy dużych zbiorów danych w branży opieki zdrowotnej.
Wniosek - narzędzia do analizy dużych zbiorów danych
W obecnej sytuacji ilość danych rośnie wraz ze wzrostem liczby ludności na świecie i wzrostem technologii. Jest to wyraźny znak / oznaka coraz powszechniejszego użycia i konieczności rozwiązań analizy dużych zbiorów danych. Big Data jest nie tylko trendem technologicznym, ale jest praktyką biznesową, która pomaga branżom / przedsiębiorstwom pozostać w tym konkurencyjnym świecie w podejmowaniu proaktywnych decyzji biznesowych opartych na danych w celu poprawy wydajności zespołu sprzedaży i marketingu, zwiększenia przychodów.
Polecane artykuły:
Jest to przewodnik po narzędziach do analizy Big Data w świecie rzeczywistym. Omówiliśmy tutaj różne narzędzia do analizy dużych zbiorów danych, takie jak Apache Hadoop, RapidMine, OpenRefine itp. Aby dowiedzieć się więcej, zapoznaj się z następującym artykułem -
- Analizy Big Data w branży hotelarsko-gastronomicznej
- Analizy predykcyjne Big Data vs.
- Eksploracja danych a eksploracja tekstu