Ознайомлення з інструментами аналізу великих даних
Аналіз великих даних - це процес, який використовується для вивчення різноманітного та великого обсягу наборів даних, що дозволяє виявити невідомі кореляції, приховані закономірності, тенденції ринку, переваги клієнтів та більшість корисної інформації, яка робить та допомагає організаціям приймати бізнес-рішення на основі більше інформації з аналізу великих даних. Обробляти дані можна дуже швидко та ефективно. Це включає аналіз даних та використання результату. Це робить менші зусилля та ефективніше там, де це неможливо з більш традиційними рішеннями бізнес-аналітики.
Поняття інструментів аналітики великих даних:
Великі інструменти аналітики даних дуже важливі для підприємств та масштабних галузей, оскільки величезний обсяг даних буде генеруватися та керуватися сучасними організаційними інструментами з використанням інструментів Bigdata. Великі інструменти аналітики даних допомагають підприємствам економити час і гроші, а також отримувати розуміння для прийняття керованих даних рішень.
Аналіз великих даних - це повний процес збору, збору, організації та аналізу величезних наборів даних (відомих як Big Data) для спостереження / ідентифікації моделей, а також іншої корисної інформації, необхідної для бізнес-рішень. Процес - Аналіз великих даних допомагає організаціям краще зрозуміти інформацію, яка присутня в наборах даних. Хлопець, який працює в якості аналітиків, що працюють з Big Data, зазвичай матиме знання, що виникають при аналізі даних. У Data Analytics доступні різні типи інструментів, які допомагають покращити аналіз даних, що є процесом аналізу даних, очищенням даних., обробка даних, візуалізація даних, інтеграція даних, зберігання даних та управління ними.
Для процесу аналітики великих даних необхідна дуже високоефективна аналітика. Звідси проаналізувати такий величезний обсяг даних, спеціалізовані програмні засоби, необхідні для процесу аналізу великих даних, та додатки для прогнозної аналітики, видобуток даних, видобуток тексту, прогнозування та оптимізація даних.
Переваги аналітики великих даних:
Є багато переваг використання Big Data Analytics. Цей процес аналітики великих даних з високою ефективністю в прогнозній аналітиці, вилученні даних, видобутку тексту, прогнозуванні цих даних та оптимізації допомагає підприємствам отримувати користь у багатьох сферах, що включає нові можливості доходу в бізнесі, для більш ефективного маркетингу продукції, забезпечуючи набагато краще обслуговування клієнтів, підвищення ефективності роботи, а також може приймати рішення щодо конкурентних переваг перед конкурентами на ринку.
Щоб бути специфічним для процесу Big Data Analytics, він дозволяє підприємствам розбивати / звужувати свій величезний обсяг даних до найрелевантнішої інформації та аналізує їх для інформування про важливі бізнес-рішення. Цей проактивний підхід до бізнесу є трансформаційним, оскільки дає аналітикам та особам, які приймають рішення, можливість рухатися вперед із найкращими знаннями та уявленнями, часто в режимі реального часу.
Як працює Big Data Analytics та її основні технології:
Як було сказано раніше, процес аналітики великих даних - це не поодинокий вид діяльності, який охоплює величезний обсяг даних. Натомість це розширена аналітика, яка може бути застосована до великих даних, але насправді кілька типів різних технологій працюють разом, щоб досягти максимальної цінності від інформації. Нижче наведено найбільші та найважливіші технології, які беруть участь у процесі аналізу великих даних:
- Управління даними
- Видобуток даних
- Hadoop
- Аналітика в пам'яті
- Прогностична аналітика.
- Добування тексту
Існує «N» кількість інструментів Big Data Analytics, нижче наведено список основних інструментів, які використовуються для зберігання та аналізу великих даних. Ці інструменти Big Data Analytics можна додатково класифікувати на два сховища та запити / аналізи.
-
Apache Hadoop:
Apache Hadoop - великий інструмент аналізу даних, який є основою вільного програмного забезпечення на базі Java. Це допомагає ефективно зберігати величезну кількість даних у сховищі, відомому як кластер. Особливістю цього фреймворку є те, що він працює паралельно на кластері, а також має можливість обробляти величезні дані по всіх вузлах в ньому. У місті Hadoop існує система зберігання даних, широко відома під назвою Hadoop Distributed File System (HDFS), яка допомагає розбивати великий об'єм даних і розподіляти між багатьма вузлами, наявними в кластері. Він також виконує процес реплікації даних у кластері, завдяки чому забезпечує високу доступність та відновлення після відмови - що збільшує відмовостійкість.
-
КНІМ:
Платформа KNIME Analytics - одне з провідних відкритих рішень для інновацій, керованих даними. Цей інструмент допомагає розкрити потенціал та прихований у величезному обсязі даних, він також виконує шанси для отримання нових відомостей або прогнозує нові майбутнє. Інструмент платформи KNIME Analytics - це дуже корисний інструментарій для науковців.
-
OpenRefine:
OpenRefine представлений як Google Refine. Цей інструмент є одним з ефективних інструментів для роботи з безладним і великим обсягом даних, який включає в себе: очищення даних, перетворення цих даних з одного формату в інший, а також виконання їх розширення за допомогою веб-служб та зовнішніх даних. Відкритий інструмент доопрацювання допомагає легко вивчити великі набори даних.
-
Помаранчевий:
Orange - відома візуалізація даних з відкритим кодом та допомагає в аналізі даних як для початківців, так і для експерта. Цей інструмент забезпечує інтерактивні робочі процеси з великим варіантом набору інструментів, щоб створити той самий, який допомагає в аналізі та візуалізації даних. Помаранчевий інструмент має багато та різноманітних візуалізацій, які включають смугові діаграми, дерева, розкиди ділянок, дендрограми, мережі та теплові карти.
-
RapidMiner:
Інструмент RapidMiner працює з використанням візуального програмування, а також він здатний маніпулювати, аналізувати та моделювати дані. Інструменти RapidMiner роблять команди наукових даних простішими та продуктивнішими, використовуючи платформу з відкритим кодом для всіх своїх завдань, таких як машинне навчання, підготовка даних та розгортання моделей. Через свою рівномірність платформа наукових даних забезпечує прискорення у створенні повноцінних аналітичних робочих процесів в єдиному середовищі, що допомагає в значному підвищенні ефективності та короткої тривалості часу для цілей науково-технічних проектів.
Деякі приклади / області, що використовують інструменти Analytics для великих даних:
Великі інструменти аналізу даних дуже потребують бізнесу / підприємств, які залежать від швидких і спритних рішень, щоб залишатися конкурентоспроможними, і, швидше за все, інструменти для аналізу великих даних є важливими, тоді як бізнес-рішення базуються на їхніх попередніх бізнес-даних. Нижче наведено декілька різних типів організацій, які можуть використовувати цю технологію:
Подорожі та гостинність:
У бізнесі подорожей та гостинності це дуже важливий і ключовий фактор для задоволення клієнтів щасливими, але зробити так, щоб задовольнити клієнтів важче оцінити. Наприклад, в курортах і казино вони матимуть дуже короткий проміжок часу, щоб перетворити досвід клієнтів. Отже, програми Big data analytics надають можливість збирати дані клієнтів, застосовувати статистичну аналітику для кращого розуміння та вдосконалення цих підприємств.
Роздрібна торгівля:
У наш час обслуговування клієнтів стало величезним деревом порівняно з минулими десятиліттями, обізнані покупці завжди продовжують шукати і розраховують, що роздрібні продавці точно зрозуміють, чого вони хочуть, і коли ці продукти потребують цього. Тут велика технологія аналізу даних допомагає роздрібним торговцям задовольнити потреби клієнтів.
Уряд:
Є небагато, і окремі урядові установи завжди стикаються з великими проблемами, як, наприклад, підготувати бюджет для населення без жодних компромісів щодо якості та продуктивності. Тому багато агентств використовують аналітику великих даних; що допомагає їм в упорядкуванні операцій, надаючи відомству більш правильний погляд на злочинну діяльність, щоб уникнути підготовки можливого та хорошого бюджету.
Охорона здоров'я:
Аналітика великих даних може бути використана і в галузі охорони здоров'я. Ведення обліку пацієнтів, їх страхової інформації та планів охорони здоров’я, а також всі інші види інформації, якими важко керувати. Отже, це настільки важливе застосування технології аналізу великих даних у галузі охорони здоров'я.
Висновок - інструменти аналітики великих даних
У сучасній ситуації обсяг даних зростає разом зі зростанням світового населення та зростанням технологій. Це явна ознака / вказівка на все більш широке використання та необхідність рішень Big Data Analysis. Big Data - це не лише тенденція технологій, але це ділова практика, яка допомагає галузям / підприємству залишатися в цьому конкурентному світі для прийняття своїх проактивних бізнес-рішень, орієнтованих на дані, щодо поліпшення продажів та маркетингової діяльності команди, збільшення доходу.
Рекомендовані статті:
Це керівництво по інструментам аналізу великих даних у реальному світі. Тут ми обговорили різні інструменти аналітики великих даних, такі як Apache Hadoop, RapidMine, OpenRefine тощо. Ви також можете переглянути цю статтю, щоб дізнатися більше -
- Аналіз великих даних у галузі індустрії гостинності
- Big Data Vs Predictive Analytics
- Майнінг даних проти розробки тексту