Johdanto Big Data Analytics -työkaluihin
Big data -analytiikka on prosessi, sitä käytetään tutkimaan monipuolista ja suurta määrää tietojoukkoja, jotka paljastavat tuntemattomia korrelaatioita, piilotettuja malleja, markkinatrendejä, asiakasominaisuuksia ja suurimman osan hyödyllisestä tiedosta, joka auttaa organisaatioita tekemään liiketoimintapäätöksiä lisätietoja Big data -analyysistä. Tiedot on mahdollista käsitellä nopeasti ja tehokkaasti. Se sisältää tietojen analysoinnin ja tuloksen hyödyntämisen. Tämä tekee vähemmän vaivaa ja tehostaa silloin, kun se ei ole mahdollista perinteisemmällä liiketoiminnan älykkyysratkaisulla.
Big data Analytics -työkalujen käsite:
Big Data Analytics -työkalut ovat erittäin tärkeitä yrityksille ja laajalle teollisuudelle, koska valtava tietomäärä luodaan ja hallitaan nykyaikaisilla organisaatiotyökaluilla, jotka käyttävät Bigdata-työkaluja. Big Data Analytics -työkalut auttavat yrityksiä säästämään aikaa ja rahaa sekä saamaan oivalluksia tehdä tietopohjaisia päätöksiä.
Big Data -analyysit ovat täydellinen prosessi, jolla kerätään, kerätään, järjestetään ja analysoidaan valtavia tietosarjoja (tunnetaan nimellä Big Data) tarkkailla / tunnistaa malleja ja myös muuta hyödyllistä tietoa, jota tarvitaan liiketoimintapäätöksissä. Prosessi - Big Data -analytiikka auttaa organisaatioita ymmärtämään paremmin tietojoukossa olevia tietoja. Tyypillisesti Big Data -analyytikkoina työskentelevällä kaverilla on tiedot, jotka tulee datan analysoinnista. Data Analyticsissa on saatavana erityyppisiä työkaluja, jotka auttavat parantamaan tietojen analysointia prosessissa, jotka ovat datanalyysi, tietojen puhdistus, tiedon louhinta, datan visualisointi, tietojen integrointi, tietojen tallennus ja hallinta.
Suurten tietojen analysointiprosessissa tarvitaan erittäin tehokas analyysi. Siksi analysoida niin suuri tietomäärä, erityisiä ohjelmistotyökaluja, joita tarvitaan Big Data -analyysiprosessille ja sovelluksia ennakoivaan analytiikan, tiedon louhinnan, tekstin louhinnan, ennustamisen ja datan optimoinnin kannalta.
Big Data Analyticsin edut:
Big Data Analyticsin käyttämisellä on monia etuja. Tämä suurten tietojen analysointiprosessi, jolla on korkean suorituskyvyn ennustava analytiikka, datan louhinta, tekstin louhinta, kyseisen tiedon ennustaminen ja optimointi, auttaa yrityksiä hyötymään monilla aloilla, joihin sisältyy uusia tulomahdollisuuksia liiketoiminnassa, tuotteiden tehokkaampaan markkinointiin, tarjoamalla paljon parempaa asiakaspalvelua, parantamalla toiminnan tehokkuutta ja voi myös tehdä päätöksiä kilpailuetuista markkinoiden kilpailijoihin nähden.
Ollakseen erityinen Big Data Analytics -prosessissa, se antaa yrityksille mahdollisuuden hajottaa / rajata valtavan tietomääränsä merkityksellisimpiin tietoihin ja analysoida sitä kriittisten liiketoimintapäätösten tekemiseksi. Tämä ennakoiva lähestymistapa yritystoimintaan on muutosmuotoista, koska se antaa analyytikoille ja päätöksentekijöille vallan edetä parhaiden käytettävissä olevien tietojen ja oivalluksien avulla, usein reaaliajassa.
Kuinka Big Data Analytics toimii ja sen tärkeimmät tekniikat:
Kuten aiemmin mainittiin, iso data-analyyttinen prosessi ei ole yksittäinen toiminta, joka käsittää valtavan määrän tietoja. Sen sijaan se kehitti analytiikkaa, jota voidaan soveltaa suuriin tietoihin, mutta todellisuudessa useat erilaiset tekniikat toimivat yhdessä saavuttaakseen eniten hyötyä tiedoista. Ohessa on suurimmat ja tärkeät tekniikat, jotka liittyvät isojen tietojen analysointiprosessiin:
- Tiedonhallinta
- Tietojen louhinta
- Hadoop
- Muistin sisäinen analytiikka
- Ennustava analytiikka.
- Tekstin louhinta
Siellä on N määrää Big Data Analytics -työkaluja, alla on luettelo joistakin suosituimmista työkaluista, joita käytetään big datan tallentamiseen ja analysointiin. Nämä Big Data Analytics -työkalut voidaan luokitella edelleen kahteen tallennus- ja kysely- / analysointityökaluun.
-
Apache Hadoop:
Apache Hadoop, iso tietojen analysointityökalu, joka on Java-pohjainen ilmainen ohjelmistokehys. Se auttaa valtavan määrän datan tehokkaassa tallentamisessa klusteriksi kutsuttuun tallennuspaikkaan. Tämän kehyksen erityispiirre on se, että se toimii rinnakkain klusterissa, ja sillä on myös kyky käsitellä valtavaa tietoa kaikkien sen solmujen välillä. Hadoopissa on tallennusjärjestelmä, joka tunnetaan nimellä Hadoop Distributed File System (HDFS). Se auttaa jakamaan suuren tietomäärän ja jakamaan klusterin useat solmut. Se suorittaa myös datan replikointiprosessin klusterissa, mikä tarjoaa korkean käytettävyyden ja palautumisen virheestä - mikä lisää vikasietoisuutta.
-
KNIME:
KNIME Analytics -alusta on yksi johtavista avoimista ratkaisuista tietovetoiseen innovaatioon. Tämä työkalu auttaa löytämään potentiaalin ja piiloutunut valtavaan tietomäärään, se suorittaa myös minun tuoreita oivalluksia tai ennustaa uusia tulevaisuuksia. KNIME Analytics -ympäristötyökalu on erittäin hyödyllinen työkalupakki tietotekijöille.
-
OpenRefine:
OpenRefine esitellään nimellä Google Refresh. Tämä työkalu on yksi tehokkaista työkaluista käsitellä sotkuista ja suurta tietomäärää, joka kaikki sisältää: datan puhdistamisen, datan muuntamisen yhdestä muodosta toiseen ja myös laajentamisen verkkopalvelujen ja ulkoisten tietojen kanssa. Avoin hienosäätötyökalu auttaa tutkimaan suuria tietojoukkoja helposti.
-
Oranssi:
Orange on kuuluisa avoimen lähdekoodin tietojen visualisointi ja auttaa tietojen analysoinnissa aloittelijoille ja asiantuntijalle. Tämä työkalu tarjoaa vuorovaikutteisia työnkulkuja suurella työkalupakkivaihtoehdolla, jotta voidaan luoda sellainen, joka auttaa tietojen analysoinnissa ja visualisoinnissa. Oranssilla työkalulla on monia ja erilaisia visualisointeja, jotka sisältävät pylväskaaviot, puut, sirontakaaviot dendrogrammeihin, verkkoihin ja lämpökarttoihin.
-
RapidMiner:
RapidMiner-työkalu toimii visuaalisen ohjelmoinnin avulla ja pystyy myös manipuloimaan, analysoimaan ja mallintamaan tietoja. RapidMiner-työkalut tekevät tietojenkäsittelyryhmistä helpompaa ja tuottavampaa käyttämällä avoimen lähdekoodin alustaa kaikissa työtehtävissä, kuten koneoppimisessa, tietojen valmistelussa ja mallien käyttöönotossa. Tietotekniikka-alustan yhdenmukaisuuden vuoksi kiihdyttää täydellisten analyyttisten työnkulkujen rakentamista yhdessä ympäristössä, mikä auttaa dramaattisesti parantamaan tehokkuutta ja lyhyen aikaa arvioida tietotekniikkaprojekteja.
Joitakin esimerkkejä / alueita, joissa käytetään Big data Analytics -työkaluja:
Big data -analyysityökalut tarvitsevat erittäin paljon yrityksiä / yrityksiä, jotka riippuvat nopeista ja ketteristä päätöksistä pysyäkseen kilpailukykyisinä. Todennäköisesti big data -analyysityökalut ovat tärkeitä, kun taas liiketoiminnan päätökset perustuvat heidän aiempaan yritystietoonsa. Alla on joitain erityyppisiä organisaatioita, jotka voivat käyttää tätä tekniikkaa:
Matkailu ja vieraanvaraisuus:
Matka- ja vieraanvaraisuusalalla on erittäin tärkeä ja avaintekijä pitää asiakkaat tyytyväisinä, mutta asiakkaiden tyytyväisyyden lisääminen on vaikeampaa arvioida. Esimerkiksi lomakohteissa ja kasinoissa heillä on erittäin lyhyt mahdollisuus kääntyä asiakaskokemuksensa ympärille. Siksi Big data -analytiikan sovellukset antavat mahdollisuuden kerätä asiakastietoja, soveltaa tilastollista analytiikkaa näiden liiketoimintojen ymmärtämiseksi ja parantamiseksi.
Jälleenmyynti:
Nykyään asiakaspalvelu on noussut valtavaksi puuksi verrattuna viime vuosikymmeniin. Asiantuntevat ostajat jatkavat etsintää ja odottavat jälleenmyyjien ymmärtävän tarkalleen mitä he haluavat ja milloin nämä tuotteet tarvitsevat. Täältä tulee iso data-analytiikkateknologia, joka auttaa jälleenmyyjiä vastaamaan asiakkaiden vaatimuksiin.
Hallitus:
Niitä on vähän, ja tietyillä valtion virastoilla on aina edessään suuri haaste, kuten kuinka laatia yleisölle talousarvio ilman kompromisseja laadusta tai tuottavuudesta. Siksi monet toimistot käyttävät big data -analytiikkaa; joka auttaa heitä toiminnan virtaviivaistamisessa ja antaa virastolle oikeamman kuvan rikollisesta toiminnasta, jotta vältetään toteutettavan ja hyvän budjetin laatiminen.
Terveydenhuolto:
Big data -analytiikkaa voidaan käyttää myös terveydenhuollossa. Potilastietojen, heidän vakuutustietojen ja terveyssuunnitelmien sekä kaiken muun vaikeasti hallittavan tiedon ylläpitäminen. Siksi se on niin tärkeätä suurten tietojen analysointitekniikan sovelluksia terveydenhoidossa.
Johtopäätös - Big data Analytics -työkalut
Tietojen määrä kasvaa nykyisessä tilanteessa maailman väestönkasvun ja tekniikan kasvun myötä. Tämä on selkeä merkki / osoitus Big Data Analysis -ratkaisujen yhä laajemmasta käytöstä ja välttämättömyydestä. Big Data ei ole pelkästään tekniikan trendi, vaan se on liiketoimintatapa, joka auttaa teollisuutta / yritystä pysymään tässä kilpailumaailmassa tekemään proaktiivisia tietopohjaisia liiketoimintapäätöksiään myynnin ja markkinointitiimien suorituskyvyn parantamiseksi ja tulojen lisäämiseksi.
Suositellut artikkelit:
Tämä on opas suurten tietojen analysointityökaluihin todellisessa maailmassa. Täällä olemme keskustelleet erilaisista isojen tietojen analysointityökaluista, kuten Apache Hadoop, RapidMine, OpenRefine jne. Voit myös tarkastella seuraavaa artikkelia saadaksesi lisätietoja -
- Big Data Analytics vieraanvaraisuusalalla
- Big Data vs. ennakoiva Analytics
- Tiedon louhinta vs. tekstin louhinta