Johdanto Big data -analytiikkaan
Mikä on Big Data?
Big Data on vain suuri tietomäärä. Tiedot voivat olla kaikenlaisia, ts. Strukturoitua tietoa, kuten numeroita, päivämääriä, sanaryhmää jne., Osittain jäsenneltyä json, XML jne., Tai jäsentämätöntä tietoa, kuten tekstiä, kuvia, videoita jne. Tätä tietoa on niin vaikeaa käsitellä käyttämällä perinteinen tietokanta. Tietoja voidaan kerätä monista lähteistä, kuten sosiaalisesta mediasta, sähköposteista, pankkitapahtumista, verkkokaupoista, mobiililaitteista ja monista muista lähteistä. Nämä kerätyt, manipuloidut, tallennetut ja analysoidut tiedot voivat auttaa organisaatioita saamaan hyödyllisiä oivalluksia tulojen kasvattamiseksi, uusien ja vanhojen asiakkaiden säilyttämiseksi sekä toiminnan parantamiseksi.
Voimme määritellä big data kolmena V: nä:
Äänenvoimakkuus: Tietojen määrä, joka luodaan joka sekunti. Joka päivä organisaatiot, kuten sosiaalinen media, verkkokauppa, lentoyhtiöt, keräävät joka päivä valtavan määrän tietoja.
Nopeus: Nopeus, jolla data luodaan. Sosiaalista mediaa käyttävät kaikki ja joka toinen sekunti syntyy paljon tietoa, koska ihmiset tekevät paljon asioita sosiaalisessa mediassa, he lähettävät kommentteja, kuten valokuvia, jakavat videoita jne.
Monimuotoisuus: Tiedot voivat olla eri muotoisia jäsenneltyjä tietoja, kuten numeerista tietoa, jäsentämätöntä tietoa, kuten tekstiä, kuvia, videoita, taloudellisia tapahtumia jne., Tai puolijärjestelmällistä tietoa, kuten json tai XML.
Mitä teemme tällä Big Data -sovelluksella?
Voimme käyttää tätä suurta dataa prosessoida ja tehdä siitä merkityksellisiä oivalluksia. Suurdatan käsittelemiseksi on saatavana erilaisia kehyksiä. Alla oleva luettelo tarjoaa suositun kehyksen, jota suurten tietojen kehittäjät ja analyytikot käyttävät laajasti.
Apache Hadoop: voimme kirjoittaa kartan pienentämisohjelman tietojen käsittelemiseksi.
Spark: voimme kirjoittaa kipinäohjelman tietojen käsittelemiseen, käyttämällä kipinää pystymme käsittelemään myös reaaliaikaista datavirtaa.
Apache Flink: tätä kehystä käytetään myös prosessoimaan datavirta.
Ja paljon muuta, kuten Storm, Samza.
Big Data Analytics:
Big Data -analytiikka on prosessi, jolla kerätään, järjestetään ja analysoidaan suuri määrä tietoa piilotetun mallin, korrelaation ja muiden merkityksellisten oivalluksien löytämiseksi. Se auttaa organisaatiota ymmärtämään heidän tietoihinsa sisältyvää tietoa ja käyttämään sitä tarjoamaan uusia mahdollisuuksia parantaa liiketoimintaansa, mikä puolestaan johtaa tehokkaampaan toimintaan, suurempaan voittoon ja onnellisempiin asiakkaisiin.
Tällaisen suuren tietomäärän analysoimiseksi Big Data -analyysisovellukset antavat big data -analyytikoille, tietotieteilijöille, ennakoiville mallintajille, tilastoitsijoille ja muille analyytikoille mahdollisuuden analysoida kasvavaa jäsennellyn ja jäsentämättömän datan määrää. Se suoritetaan erikoistuneilla ohjelmistotyökaluilla ja sovelluksilla. Näitä työkaluja käyttämällä voidaan suorittaa erilaisia dataoperaatioita, kuten tiedon louhinta, tekstin louhinta, ennustava analyysi, ennustaminen jne., Kaikki nämä prosessit suoritetaan erikseen ja ovat osa korkean suorituskyvyn analytiikkaa. Big Data -analyysityökalujen ja -ohjelmistojen avulla organisaatio voi käsitellä suuren määrän tietoja ja tarjota mielekästä tietoa, joka tarjoaa parempia liiketoimintapäätöksiä tulevaisuudessa.
Tärkeimmät teknologiat Big Data Analyticsin taustalla:
Analytics sisältää erilaisia tekniikoita, jotka auttavat sinua saamaan arvokkainta tietoa datasta.
Hadoop: avoimen lähdekoodin kehys, jota käytetään laajasti suuren tietomäärän tallentamiseen ja erilaisten sovellusten suorittamiseen hyödykelaitteiston klusterissa. Siitä on tullut keskeinen tekniikka, jota käytetään isoissa tiedoissa, koska datan monimuotoisuus ja määrä kasvaa jatkuvasti, ja sen hajautettu laskentamalli tarjoaa nopeamman pääsyn tietoihin.
Tietojen louhinta: Kun tiedot on tallennettu tiedonhallintajärjestelmään. Voit käyttää tiedon louhintamenetelmiä löytää malleja, joita käytetään tarkempaan analysointiin, ja vastata monimutkaisiin yritykysymyksiin. Tietojen louhinnan avulla kaikki toistuvat ja meluisat tiedot voidaan poistaa ja tuo esiin vain asiaankuuluvat tiedot, joita käytetään tietoisten päätösten tekemisen vauhdittamiseen.
Tekstin louhinta: Tekstin louhinnan avulla voimme analysoida verkkosivun tekstitietoja kuten kommentteja, tykkäyksiä sosiaalisesta mediasta ja muista tekstipohjaisista lähteistä, kuten sähköposti, jonka avulla voimme tunnistaa, onko posti roskapostia. Text Mining käyttää tekniikoita, kuten koneoppimista tai luonnollista kielenkäsittelyä, suuren määrän tiedon analysointiin ja erilaisten kuvioiden löytämiseen.
Ennustava analyysi: Ennustava analytiikka käyttää tietoja, tilastollisia algoritmeja ja koneoppimistekniikoita tulevaisuuden tulosten tunnistamiseen historiallisen datan perusteella. Tarkoitus on tarjota parhaat tulevaisuuden tulokset, jotta organisaatiot voivat olla varmoja nykyisistä liiketoimintapäätöksistään.
Big Data Analyticsin edut:
Big Data Analytics on ollut suosittu eri organisaatioiden keskuudessa. Organisaatiot, kuten sähköinen kaupan ala, sosiaalinen media, terveydenhuolto, pankkitoiminta, viihdeteollisuus jne., Käyttävät laajasti analytiikkaa ymmärtää erilaisia malleja, kerätä ja hyödyntää asiakkaiden oivalluksia, petoksia havaita, seurata rahoitusmarkkinoiden toimintaa jne.
Otetaan esimerkki verkkokaupan teollisuudesta:
Verkkokaupan ala, kuten Amazon, Flipkart, Myntra ja monet muut verkkokauppasivustot, käyttävät suuria tietoja.
He keräävät asiakastietoja monin tavoin, kuten
- Kerää tietoja asiakkaan etsimistä kohteista
- Tiedot heidän mieltymyksistään.
- Tietoja tuotteiden suosiosta ja monia muita tietoja
Tämän tyyppisiä tietoja käyttämällä organisaatiot saavat joitain malleja ja tarjoavat parhaan asiakaspalvelun, kuten
- näyttää suositut tuotteet, joita myydään.
- näyttää tuotteet, jotka liittyvät asiakkaan ostamiin tuotteisiin.
- Tarjoa turvalliset rahansiirrot ja selvitä, tehdäänkö vilpillisiä tapahtumia.
- Ennusta tuotteiden ja monien muiden kysyntää.
johtopäätös
Big Data on pelinvaihdin. Monet organisaatiot käyttävät enemmän analytiikkaa ohjaamaan strategisia toimia ja tarjoamaan parempaa asiakaskokemusta. Pieni muutos tehokkuudessa tai pienimmät säästöt voivat johtaa valtavaan voittoon, minkä vuoksi useimmat organisaatiot siirtyvät kohti suurta dataa.
Suosittele artikkeleita:
Tämä on opas isojen tietojen analysointiin. Täällä olemme keskustelleet peruskäsitteistä, kuten mikä on Big data Analytics, sen edut, Big Data Analyticsin taustalla oleva tekniikka jne. Voit myös lukea lisätietoja seuraavasta artikkelista -
- 5 Big Data Analytics -haasteet ja -ratkaisut
- Big Data Analytics -työkalut Sinun täytyy tietää
- Big Data Analyticsin merkitys vieraanvaraisuudessa
- Big Data -tekniikat
- Johdanto Big Data -arkkitehtuuriin