Introducere în instrumentele de analiză a datelor mari
Analiza datelor mari este procesul, fiind utilizat pentru a examina cantitatea variată și mare de seturi de date care să descopere corelații necunoscute, tipare ascunse, tendințe de piață, preferințe ale clienților și cea mai mare parte a informațiilor utile care face și ajută organizațiile să ia decizii de afaceri bazate pe pentru mai multe informații din analiza datelor mari. Este posibil să procesați datele foarte rapid și eficient. Aceasta include analiza datelor și utilizarea rezultatului. Acest lucru face un efort mai mic și mai eficient acolo unde nu este posibil cu soluții tradiționale de business intelligence.
Conceptul instrumentelor Big Data Analytics:
Instrumentele Big Data Analytics sunt foarte importante pentru întreprinderi și industrii pe scară largă, din cauza volumului uriaș de date care vor fi generate și gestionate de instrumentele organizaționale moderne folosind instrumentele Bigdata. Instrumentele Big Data Analytics ajută întreprinderile să economisească timp și bani și, de asemenea, să obțină informații pentru a lua decizii bazate pe date.
Analiza Big Data este procesul complet de colectare, culegere, organizare și analiză a seturilor uriașe de date (cunoscute sub numele de Big Data) pentru a observa / identifica tiparele și, de asemenea, alte informații utile necesare deciziilor de afaceri. Procesul - Analiza Big Data ajută organizațiile să înțeleagă mai bine informațiile care sunt prezente în seturile de date. Tipul care lucrează ca analiști care lucrează cu Big Data va avea de obicei cunoștințele care provin din analiza datelor. Există diferite tipuri de instrumente disponibile în Data Analytics care ajută la îmbunătățirea datelor care analizează procesul care este analiza datelor, curățarea datelor, extragerea datelor, vizualizarea datelor, integrarea datelor, stocarea datelor și gestionarea acestora.
Pentru procesul de analiză a datelor mari, este nevoie de analize foarte performante. Prin urmare, analiza unui volum atât de mare de date, instrumente software specializate necesare procesului de analiză Big Data și aplicațiilor pentru analitică predictivă, extragere de date, extragere de text, prognoză și optimizare de date.
Beneficiile analizei Big Data:
Există multe avantaje în utilizarea Big Data Analytics. Acest proces de analiză de date mari, cu performanțe ridicate în analitică predictivă, exploatare de date, extragere de text, prognoza că datele și optimizarea ajută întreprinderile să obțină beneficii în multe domenii, care includ noi oportunități de venituri în afaceri, pentru o comercializare mai eficientă a produselor, oferind un serviciu mult mai bun pentru clienți, în îmbunătățirea eficienței operaționale și, de asemenea, poate lua decizii cu privire la avantaje competitive față de concurenții de pe piață.
Pentru a fi specifică în procesul Big Data Analytics, permite întreprinderilor să-și descompună / să-și restrângă volumul uriaș de date la cele mai relevante informații și să le analizeze pentru a informa deciziile de afaceri critice. Această abordare proactivă a afacerilor este transformatoare, deoarece le oferă analiștilor și factorilor de decizie puterea de a merge mai departe cu cele mai bune cunoștințe și informații disponibile, deseori în timp real.
Cum funcționează Big Data Analytics și tehnologiile sale cheie:
Așa cum am menționat anterior, un proces de analiză a datelor mari nu este o singură activitate care cuprinde un volum imens de date. În schimb, analiză avansată care poate fi aplicată la date mari, dar, în realitate, mai multe tipuri de tehnologii diferite colaborează pentru a obține cea mai mare valoare din informații. Mai jos sunt cele mai importante și importante tehnologii care implică în procesul de analiză a datelor mari:
- Management de date
- Minerirea datelor
- Hadoop
- Analitice în memorie
- Analize predictive.
- Minerit text
Există „N” un număr de instrumente pentru Big Data Analytics, mai jos este o listă a unora dintre instrumentele de top utilizate pentru stocarea și analizarea datelor mari. Aceste instrumente Big Data Analytics pot fi clasificate în două în stocare și interogare / analiză.
-
Apache Hadoop:
Apache Hadoop, un instrument de analiză a datelor mari, care este un cadru de software gratuit bazat pe java. Acesta ajută la stocarea eficientă a unei cantități imense de date într-un loc de stocare cunoscut sub numele de cluster. Caracteristica specială a acestui cadru este aceea că se rulează în paralel pe un cluster și are, de asemenea, capacitatea de a procesa date uriașe pe toate nodurile din acesta. Există un sistem de stocare în Hadoop cunoscut popular sub numele de Hadoop Distributed File System (HDFS), care ajută la împărțirea volumului mare de date și la distribuirea multor noduri prezente într-un cluster. De asemenea, realizează procesul de replicare a datelor într-un cluster, oferind astfel o disponibilitate ridicată și recuperarea de la eșec - ceea ce crește toleranța la erori.
-
KNIME:
Platforma KNIME Analytics este una dintre cele mai importante soluții deschise pentru inovarea bazată pe date. Acest instrument ajută la descoperirea potențialului și ascuns într-un volum imens de date, efectuează, de asemenea, o mină pentru informații noi sau prezice viitorul nou. Instrumentul KNIME Analytics Platform este foarte util caseta de instrumente pentru oamenii de știință de date.
-
OpenRefine:
OpenRefine este introdus ca Google Rafinare. Acest instrument este unul dintre instrumentele eficiente pentru a lucra la volumul dezordonat și mare de date, care includ: curățarea datelor, transformarea datelor dintr-un format altul, precum și extinderea acestora cu servicii web și date externe. Instrumentul de rafinare deschis vă ajută să explorați cu ușurință seturi mari de date.
-
Portocale:
Orange este faimoasa vizualizare a datelor open-source și ajută la analiza datelor atât pentru începători cât și pentru experți. Acest instrument oferă fluxuri de lucru interactive cu o opțiune mare de instrumente pentru a crea același lucru care ajută la analiza și vizualizarea datelor. Un instrument portocaliu are multe și diferite vizualizări, care includ diagrame de bare, copaci, parcele de împrăștiere, până la dendrograme, rețele și hărți de căldură.
-
RapidMiner:
Instrumentul RapidMiner funcționează folosind programare vizuală și, de asemenea, este capabil să manipuleze, să analizeze și să modeleze datele. Instrumentele RapidMiner fac echipele de știință a datelor mai ușoare și productive folosind o platformă open-source pentru toate joburile lor, cum ar fi învățarea automată, pregătirea datelor și implementarea modelelor. Datorită uniformității sale în platforma de știință a datelor, se accelerează într-o clădire de fluxuri de lucru analitice complete într-un mediu unic, care ajută la îmbunătățirea dramatică a eficienței și a duratei scurte de timp pentru a pune în valoare proiectele de știință de date.
Câteva dintre exemple / domenii care folosesc instrumente pentru analiza datelor de date mari:
Instrumentele de analiză a datelor mari au foarte multă nevoie de afaceri / întreprinderi, care depind de decizii rapide și agile de a rămâne la fel de competitive și, cel mai probabil, instrumentele de analiză de date mari sunt importante, în timp ce deciziile de afaceri bazate pe datele de afaceri anterioare. Mai jos sunt câteva dintre diferitele tipuri de organizații care pot folosi această tehnologie:
Călătorie și ospitalitate:
În domeniul călătoriilor și al ospitalității, este un factor foarte important și esențial pentru a menține clienții fericiți, dar pentru a satisface clientul este mai greu de evaluat. De exemplu, în stațiuni și cazinouri, aceștia vor avea o perioadă foarte scurtă de oportunitate de a transforma experiența clienților. Prin urmare, aplicațiile de analiză Big Data oferă capacitatea de a colecta date despre clienți, de a aplica analitice statistice pentru a înțelege și îmbunătăți mai bine aceste afaceri.
Cu amănuntul:
În zilele noastre, serviciul pentru clienți a apărut ca un copac uriaș în comparație cu ultimele decenii, cumpărătorii cunoscuți continuă să caute și se așteaptă ca retailerii să înțeleagă exact ce își doresc și când aceste produse au nevoie. Aici intră în imagine tehnologia Big Data analytics și îi ajută pe retaileri să satisfacă cerințele clienților.
Guvern:
Există puține și anumite agenții guvernamentale care se confruntă întotdeauna cu o provocare mare, cum ar fi modul de pregătire a bugetului pentru public, fără niciun compromis în ceea ce privește calitatea sau productivitatea. Prin urmare, multe agenții folosesc analiza de date mari; ceea ce îi ajută să eficientizeze operațiunile, oferind în același timp agenției o vedere mai corectă a activității infracționale pentru a evita pregătirea unui buget posibil și bun.
Sănătate:
Analiza datelor mari poate fi, de asemenea, utilizată în industria medicală. Menținerea înregistrărilor pacientului, informațiile privind asigurarea și planurile de sănătate, precum și toate celelalte tipuri de informații dificil de gestionat. Prin urmare, este atât de important aplicațiile tehnologiei de analiză a datelor mari în industria de sănătate.
Concluzie - Instrumente pentru analiza datelor mari
În situația actuală, volumul de date este în creștere, odată cu creșterea populației mondiale și creșterea tehnologiei. Acesta este un semn clar / indicație a utilizării și necesității din ce în ce mai răspândite a soluțiilor de analiză a datelor mari. Big Data nu este doar o tendință a tehnologiei, ci este o practică de afaceri care ajută industriile / întreprinderea să rămână în această lume competitivă să ia decizii de afaceri proactive bazate pe date cu privire la îmbunătățirea performanței echipei de vânzări și de marketing, la creșterea veniturilor.
Articole recomandate:
Acesta a fost un ghid pentru instrumentele de analiză a datelor Big în lumea reală. Aici am discutat despre diferitele instrumente pentru analiza datelor mari precum Apache Hadoop, RapidMine, OpenRefine, etc. De asemenea, puteți consulta articolul următor pentru a afla mai multe -
- Analiza de date mari în industria ospitalității
- Big Data Vs Analiza predictivă
- Minerirea de date și extragerea textului