Вступ до аналітики великих даних
Що таке великі дані?
Big Data - це не що інше, як великий обсяг даних. Дані можуть бути будь-якого виду, тобто структуровані дані, такі як цифри, дати, група слів тощо, напівструктуровані json, XML тощо, або неструктуровані дані, такі як текст, зображення, відео тощо. Це так важко обробити ці дані за допомогою традиційна база даних. Дані можуть бути зібрані з різних джерел, таких як соціальні медіа, електронні листи, банківські трансакції, інтернет-магазини, мобільні пристрої та багато інших джерел. Ці дані, збираючи, маніпулюючи, зберігаючи та аналізуючи, можуть допомогти організаціям отримати корисну інформацію для збільшення своїх доходів, отримання нових та утримання старих клієнтів та покращення операцій.
Ми можемо визначити великі дані як три Vs:
Об'єм: кількість даних, що генеруються щосекунди. Щодня такі організації, як соціальні медіа, бізнес з електронної комерції, авіакомпанії збирають величезну кількість даних.
Швидкість: швидкість, з якою генеруються дані. Соціальні медіа використовуються всіма, і щомісяця буде створюватися багато даних, оскільки люди роблять багато речей у соціальних мережах, вони публікують коментарі, як фотографії, діляться відео тощо.
Різноманітність: дані можуть бути різних форм структурованих даних, таких як числові дані, неструктуровані дані, такі як текст, зображення, відеоролики, фінансові операції тощо, або напівструктуровані дані, такі як json або XML.
Що ми робимо з цими великими даними?
Ми можемо використовувати ці великі дані, щоб обробити і зробити з них якісь змістовні уявлення. Існують різні рамки для обробки великих даних. Нижче наведено список популярних рамок, які широко використовуються великими розробниками даних та аналітиками.
Apache Hadoop: ми можемо написати карту-зменшити програму для обробки даних.
Іскра: ми можемо написати іскрову програму для обробки даних, використовуючи іскру, ми також можемо обробляти прямий потік даних.
Apache Flink: цей фреймворк також використовується для обробки потоку даних.
І ще багато, як Шторм, Самза.
Аналіз великих даних:
Аналіз великих даних - це процес збору, організації та аналізу великої кількості даних для виявлення прихованого шаблону, кореляції та інших значущих даних. Це допомагає організації зрозуміти інформацію, що міститься в їхніх даних, і використовувати її для надання нових можливостей для вдосконалення свого бізнесу, що, в свою чергу, призводить до більш ефективних операцій, більшого прибутку та щасливіших клієнтів.
Щоб проаналізувати такий великий обсяг даних, програми Big Data analytics дозволяють аналітикам великих даних, науковцям даних, прогнозуючим моделярам, статистикам та іншим аналітичним виконавцям проаналізувати зростаючий об'єм структурованих та неструктурованих даних. Він виконується за допомогою спеціалізованих програмних засобів та додатків. За допомогою цих інструментів можуть бути виконані різні операції з даними, такі як видобуток даних, обробка тексту, прогнозний аналіз, прогнозування тощо. Усі ці процеси виконуються окремо і є частиною високоефективної аналітики. Використання аналітичних інструментів та програмного забезпечення Big Data дозволяє організації обробляти велику кількість даних та надавати змістовну інформацію, яка надає кращі бізнес-рішення в майбутньому.
Основні технології, що стоять за Big Data Analytics:
Analytics включає різні технології, які допомагають отримувати найбільшу інформацію з даних.
Hadoop: Рамка з відкритим кодом, яка широко використовується для зберігання великої кількості даних та запуску різних програм на кластері товарного обладнання. Він став ключовою технологією для використання у великих даних через постійне збільшення різноманітності та обсягу даних, а його розподілена обчислювальна модель забезпечує швидший доступ до даних.
Обмін даними: Після збереження даних у системі управління даними. Ви можете використовувати методи видобутку даних, щоб виявити закономірності, які використовуються для подальшого аналізу та відповіді на складні бізнес-питання. Завдяки обробці даних всі повторювані та галасливі дані можуть бути видалені та вказувати лише відповідну інформацію, яка використовується для прискорення темпів прийняття обґрунтованих рішень.
Текстовий майнінг: За допомогою пошуку тексту ми можемо аналізувати текстові дані з Інтернету, як коментарі, лайки із соціальних медіа та інших текстових джерел, як-от електронна пошта, і ми можемо визначити, чи пошта є спамом. Текстовий майнінг використовує такі технології, як машинне навчання або обробка природних мов для аналізу великої кількості даних та виявлення різних закономірностей.
Прогнозна аналітика: прогнозна аналітика використовує дані, статистичні алгоритми та методи машинного навчання для визначення майбутніх результатів на основі історичних даних. Вся справа в забезпеченні найкращих майбутніх результатів, щоб організації могли відчувати себе впевнено у своїх поточних бізнес-рішеннях.
Переваги аналітики великих даних:
Big Data Analytics користується популярністю серед різних організацій. Такі організації, як галузь електронної комерції, соціальні медіа, охорона здоров'я, банківська справа, індустрія розваг тощо, широко використовують аналітику для розуміння різних моделей, збору та використання інформації про клієнтів, виявлення шахрайства, моніторингу діяльності на фінансовому ринку тощо.
Візьмемо приклад галузі електронної комерції:
Індустрія електронної комерції, як Amazon, Flipkart, Myntra та багато інших інтернет-магазинів, використовує великі дані.
Вони збирають дані клієнтів кількома способами
- Зберіть інформацію про предмети, які шукає замовник
- Інформація щодо їх переваг.
- Інформація про популярність продукції та багато інших даних
Використовуючи такі види даних, організації отримують певні закономірності та забезпечують найкраще обслуговування клієнтів
- показ популярних товарів, які продаються.
- покажіть товари, які пов'язані з продуктами, які придбав клієнт.
- Забезпечте безпечні перекази грошей та визначте, чи є якісь шахрайські операції.
- Прогнозуйте попит на продукцію та багато іншого.
Висновок
Big Data - це зміна ігор. Багато організацій використовують більше аналітики для керування стратегічними діями та пропонують кращий досвід клієнтів. Невелика зміна ефективності або найменша економія можуть призвести до величезного прибутку, саме тому більшість організацій рухаються до великих даних.
Рекомендувати статті:
Це був посібник для Big Data Analytics. Тут ми обговорили основні поняття, наприклад, що таке Big Data Analytics, її переваги, ключові технології, що стоять за Big Data Analytics тощо. Ви також можете переглянути цю статтю, щоб дізнатися більше -
- 5 Виклики та рішення аналітики великих даних
- Інструменти для великих даних | Ви повинні знати
- Важливість аналітики великих даних у гостинності
- Великі методи даних
- Вступ у велику архітектуру даних