Wprowadzenie do analityki Big Data
Co to jest Big Data?
Big Data to nic innego jak duża ilość danych. Dane mogą być dowolnego rodzaju, tj. Dane ustrukturyzowane, takie jak liczby, daty, grupa słów itp., Częściowo ustrukturyzowany plik Json, XML itp. Lub dane nieustrukturyzowane, takie jak tekst, obrazy, filmy itp. Przetwarzanie tych danych przy użyciu tradycyjna baza danych. Dane mogą być gromadzone z różnych źródeł, takich jak media społecznościowe, e-maile, transakcje bankowe, zakupy online, urządzenia mobilne i wiele innych źródeł. Dane te, gdy są gromadzone, przetwarzane, przechowywane i analizowane, mogą pomóc organizacjom w uzyskaniu przydatnych informacji w celu zwiększenia ich przychodów, pozyskania nowych i utrzymania starych klientów oraz usprawnienia operacji.
Możemy zdefiniować duże zbiory danych jako trzy V:
Objętość: Ilość danych generowanych co sekundę. Każdego dnia organizacje takie jak media społecznościowe, biznes e-commerce, linie lotnicze zbierają ogromną ilość danych.
Prędkość: Szybkość generowania danych. Media społecznościowe są używane przez wszystkich i co sekundę będzie generowanych wiele danych, ponieważ ludzie robią wiele rzeczy w mediach społecznościowych, publikują komentarze, takie jak zdjęcia, udostępniają filmy itp.
Różnorodność: Dane mogą mieć różne dane ustrukturyzowane, takie jak dane liczbowe, dane nieustrukturyzowane, takie jak tekst, obrazy, filmy, transakcje finansowe itp., Lub dane częściowo ustrukturyzowane, takie jak Json lub XML.
Co robimy z tym Big Data?
Możemy używać tych dużych danych do przetwarzania i wyciągania z nich pewnych znaczących spostrzeżeń. Dostępne są różne ramy przetwarzania dużych zbiorów danych. Poniższa lista zawiera popularne ramy, które są szeroko stosowane przez programistów i analityków dużych zbiorów danych.
Apache Hadoop: możemy napisać program redukujący mapę do przetwarzania danych.
Spark: możemy napisać program Spark do przetwarzania danych, za pomocą Spark możemy również przetwarzać strumień danych na żywo.
Apache Flink: ten framework służy również do przetwarzania strumienia danych.
I wiele innych jak Storm, Samza.
Analiza dużych zbiorów danych:
Analiza Big Data to proces gromadzenia, organizowania i analizowania dużej ilości danych w celu wykrycia ukrytego wzorca, korelacji i innych istotnych spostrzeżeń. Pomaga organizacji zrozumieć informacje zawarte w ich danych i wykorzystać je do zapewnienia nowych możliwości usprawnienia działalności, co z kolei prowadzi do bardziej wydajnych operacji, wyższych zysków i szczęśliwych klientów.
Aby analizować tak dużą ilość danych, aplikacje analityczne Big Data umożliwiają analitykowi dużych zbiorów danych, naukowcom, modelarzom predykcyjnym, statystykom i innym wykonawcom analitycznym analizę rosnącej ilości danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Odbywa się to za pomocą specjalistycznych narzędzi i aplikacji. Za pomocą tych narzędzi można wykonywać różne operacje na danych, takie jak eksploracja danych, eksploracja tekstu, analiza predykcyjna, prognozowanie itp. Wszystkie te procesy są przeprowadzane osobno i stanowią część wysokowydajnej analizy. Korzystanie z narzędzi i oprogramowania analitycznego Big Data umożliwia organizacji przetwarzanie dużej ilości danych i zapewnia znaczące informacje, które zapewnią lepsze decyzje biznesowe w przyszłości.
Kluczowe technologie stojące za analityką Big Data:
Analytics obejmuje różne technologie, które pomagają uzyskać najbardziej cenne informacje z danych.
Hadoop: platforma open source, która jest szeroko stosowana do przechowywania dużej ilości danych i uruchamiania różnych aplikacji na klastrze towarowym. Stała się kluczową technologią do stosowania w dużych zbiorach danych ze względu na stały wzrost różnorodności i objętości danych, a model rozproszonego przetwarzania zapewnia szybszy dostęp do danych.
Data Mining: Po zapisaniu danych w systemie zarządzania danymi. Możesz użyć technik eksploracji danych, aby odkryć wzorce używane do dalszej analizy i odpowiedzieć na złożone pytania biznesowe. Dzięki eksploracji danych wszystkie powtarzające się i hałaśliwe dane można usunąć i wskazać tylko istotne informacje, które są wykorzystywane do przyspieszenia tempa podejmowania świadomych decyzji.
Text Mining: Dzięki eksploracji tekstu możemy analizować dane tekstowe z Internetu, takie jak komentarze, polubienia z mediów społecznościowych i innych źródeł tekstowych, takich jak e-mail, i możemy stwierdzić, czy poczta jest spamem. Text Mining wykorzystuje technologie takie jak uczenie maszynowe lub przetwarzanie języka naturalnego do analizy dużej ilości danych i odkrywania różnych wzorców.
Analityka predykcyjna: Analityka predykcyjna wykorzystuje dane, algorytmy statystyczne i techniki uczenia maszynowego do identyfikowania przyszłych wyników na podstawie danych historycznych. Chodzi o zapewnienie najlepszych wyników w przyszłości, aby organizacje mogły czuć się pewnie w swoich bieżących decyzjach biznesowych.
Korzyści z Big Data Analytics:
Big Data Analytics jest popularna wśród różnych organizacji. Organizacje takie jak branża e-commerce, media społecznościowe, opieka zdrowotna, bankowość, branża rozrywkowa itp., Szeroko wykorzystują analizy do zrozumienia różnych wzorców, gromadzenia i wykorzystywania informacji o klientach, wykrywania oszustw, monitorowania działań na rynku finansowym itp.
Weźmy przykład branży e-commerce:
Branża e-commerce, taka jak Amazon, Flipkart, Myntra i wiele innych witryn zakupów online, korzysta z dużych zbiorów danych.
Gromadzą dane klientów na kilka sposobów
- Zbierz informacje o przedmiotach wyszukanych przez klienta
- Informacje dotyczące ich preferencji.
- Informacje o popularności produktów i wiele innych danych
Korzystając z tego rodzaju danych, organizacje czerpią pewne wzorce i zapewniają najlepszą obsługę klienta
- wyświetlanie popularnych sprzedawanych produktów.
- pokaż produkty powiązane z produktami zakupionymi przez klienta.
- Zapewnij bezpieczne przekazy pieniężne i sprawdź, czy są dokonywane nieuczciwe transakcje.
- Prognozuj popyt na produkty i wiele innych.
Wniosek
Big Data to zmieniacz gier. Wiele organizacji korzysta z większej ilości danych analitycznych, aby prowadzić strategiczne działania i oferować lepszą obsługę klienta. Niewielka zmiana wydajności lub najmniejsze oszczędności mogą prowadzić do ogromnego zysku, dlatego większość organizacji zmierza w kierunku dużych zbiorów danych.
Polecam artykuły:
To był przewodnik po analizie Big Data. Omówiliśmy podstawowe pojęcia, takie jak analiza dużych zbiorów danych, jej zalety, kluczowe technologie związane z analizą dużych zbiorów danych itp. Aby dowiedzieć się więcej, zapoznaj się z następującym artykułem -
- 5 wyzwań i rozwiązań z zakresu analizy dużych zbiorów danych
- Narzędzia do analizy Big Data | Musisz wiedzieć
- Znaczenie analityki Big Data w branży hotelarskiej
- Techniki Big Data
- Wprowadzenie do architektury Big Data