Introducere în analiza Big Data
Ce este Big Data?
Big Data nu este decât un volum mare de date. Datele pot fi de orice fel, adică date structurate precum numere, date, grup de cuvinte etc., json semi-structurat, XML etc., sau date nestructurate precum text, imagini, videoclipuri etc. Este atât de dificil să prelucrați aceste date folosind un baza de date tradițională. Datele pot fi colectate din diverse surse, precum social media, e-mailuri, tranzacții bancare, cumpărături online, dispozitive mobile și multe alte surse. Aceste date, atunci când sunt colectate, manipulate, stocate și analizate, pot ajuta organizațiile să obțină informații utile pentru a-și crește veniturile, pentru a obține noi clienți și a-și păstra clienți vechi și pentru a îmbunătăți operațiunile.
Putem defini datele mari ca trei Vs:
Volum: cantitatea de date care este generată în fiecare secundă. În fiecare zi organizațiile, cum ar fi social media, comerțul electronic, companiile aeriene colectează o cantitate imensă de date.
Viteza: viteza la care sunt generate datele. Social Media este folosit de toată lumea și vor exista o mulțime de date generate în fiecare secundă, deoarece oamenii fac o mulțime de lucruri prin intermediul rețelelor de socializare, postează comentariile, cum ar fi fotografiile, partajează videoclipurile etc.
Varietate: Datele pot fi de diferite forme, date structurate precum date numerice, date nestructurate precum text, imagini, videoclipuri, tranzacții financiare etc. sau date semi-structurate precum json sau XML.
Ce facem cu acest Big Data?
Putem folosi aceste date mari pentru a prelucra și a extrage câteva informații semnificative din ea. Există diferite cadre disponibile pentru procesarea datelor mari. Lista de mai jos oferă cadrul popular care este utilizat pe scară largă de dezvoltatorii și analiștii de date mari.
Apache Hadoop: putem scrie programul de redresare a hărții pentru procesarea datelor.
Spark: putem scrie program de scânteie pentru a prelucra datele, folosind scânteie, putem procesa și fluxul de date în direct.
Apache Flink: acest cadru este de asemenea utilizat pentru procesarea unui flux de date.
Și multe altele ca Storm, Samza.
Analiza Big Data:
Analiza Big Data este procesul de colectare, organizare și analiză a unei cantități mari de date pentru a descoperi modelul ascuns, corelația și alte perspective semnificative. Ajută o organizație să înțeleagă informațiile conținute în datele lor și să le utilizeze pentru a oferi noi oportunități de îmbunătățire a activității lor, care la rândul lor duce la operațiuni mai eficiente, profituri mai mari și clienți mai fericiți.
Pentru a analiza un volum atât de mare de date, aplicațiile de analiză Big Data permit analistilor de date mari, oameni de știință de date, modelatori predictivi, statistici și alți interpreți de analiză să analizeze volumul tot mai mare de date structurate și nestructurate. Se realizează folosind instrumente și aplicații software specializate. Folosind aceste instrumente se pot efectua diverse operațiuni de date, cum ar fi extragerea datelor, extragerea de texte, analiza predictivă, prognoza etc., toate aceste procese sunt efectuate separat și sunt o parte a analizelor de înaltă performanță. Utilizarea de instrumente și software analitice Big Data permite unei organizații să proceseze o cantitate mare de date și să ofere informații semnificative care să ofere decizii de afaceri mai bune în viitor.
Tehnologiile cheie din spatele Big Data Analytics:
Analytics cuprinde diverse tehnologii care vă ajută să obțineți informații despre cele mai apreciate date.
Hadoop: cadrul open source care este utilizat pe scară largă pentru a stoca o cantitate mare de date și pentru a rula diverse aplicații pe un grup de hardware de marfă. A devenit o tehnologie cheie care trebuie folosită în datele mari, din cauza creșterii constante a varietății și volumului de date, iar modelul său de calcul distribuit oferă acces mai rapid la date.
Data Mining: odată ce datele sunt stocate în sistemul de gestionare a datelor. Puteți utiliza tehnici de extragere a datelor pentru a descoperi tiparele care sunt utilizate pentru analize suplimentare și pentru a răspunde la întrebări complexe de afaceri. Prin extragerea datelor, toate datele repetitive și zgomotoase pot fi eliminate și evidențiază doar informațiile relevante care sunt utilizate pentru a accelera ritmul de a lua decizii în cunoștință de cauză.
Text Mining: cu text mining, putem analiza datele textului de pe web, cum ar fi comentariile, aprecierile de pe social media și alte surse bazate pe text precum e-mailul pe care îl putem identifica dacă e-mailul este spam. Text Mining utilizează tehnologii precum învățarea automată sau procesarea limbajului natural pentru a analiza o cantitate mare de date și pentru a descoperi diversele tipare.
Analiza predictivă: Analiza predictivă utilizează date, algoritmi statistici și tehnici de învățare automată pentru a identifica rezultatele viitoare pe baza datelor istorice. Totul este să furnizezi cele mai bune rezultate viitoare, astfel încât organizațiile să se poată simți încrezători în deciziile lor de afaceri actuale.
Beneficiile analizei Big Data:
Analiza Big Data a fost populară în rândul diferitelor organizații. Organizațiile precum industria comerțului electronic, rețelele de socializare, asistența medicală, serviciile bancare, divertisment etc., utilizează pe scară largă analize pentru a înțelege diverse modele, colectarea și utilizarea informațiilor despre clienți, detectarea fraudei, monitorizarea activităților pieței financiare etc.
Să luăm un exemplu al industriei comerțului electronic:
Industria comerțului electronic precum Amazon, Flipkart, Myntra și multe alte site-uri de cumpărături online folosesc date mari.
Colectează datele clienților în mai multe moduri, cum ar fi
- Colectați informații despre articolele căutate de client
- Informații privind preferințele lor.
- Informații despre popularitatea produselor și multe alte date
Folosind aceste tipuri de date, organizațiile obțin unele tipare și oferă cel mai bun serviciu pentru clienți
- afișarea produselor populare care sunt vândute.
- arată produsele care au legătură cu produsele cumpărate de un client.
- Oferiți tranziții de bani sigure și identificați dacă există tranzacții frauduloase.
- Prognozați cererea pentru produse și multe altele.
Concluzie
Big Data este un schimbător de jocuri. Multe organizații folosesc mai multe analize pentru a conduce acțiuni strategice și pentru a oferi o experiență mai bună clienților. O ușoară schimbare a eficienței sau a celor mai mici economii poate duce la un profit uriaș, motiv pentru care majoritatea organizațiilor se îndreaptă către date mari.
Recomandă articole:
Acesta a fost un ghid pentru Analiza datelor mari. Aici am discutat despre concepte de bază, cum ar fi Analytics de date mari, este beneficiile, tehnologia cheie din spatele analizei Big Data, etc. De asemenea, puteți consulta articolul următor pentru a afla mai multe -
- 5 provocări și soluții ale analizelor de date mari
- Instrumente pentru analizele de date mari | Trebuie sa stii
- Importanța analizelor de date mari în ospitalitate
- Tehnici de date mari
- Introducere în arhitectura Big Data