Introduktion til Big Data Analytics-værktøjer
Big data analytics er processen, den bruges til at undersøge de varierede og store mængder datasæt, der kan afsløre ukendte korrelationer, skjulte mønstre, markedstendenser, kundepræferencer og det meste af nyttig information, der gør og hjælpe organisationer med at tage forretningsbeslutninger baseret på mere information fra Big data-analyse. Det er muligt at behandle data meget hurtigt og effektivt. Det inkluderer analyse af dataene og gøre brug af resultatet. Dette gør en mindre indsats og mere effektiv, hvor det ikke er muligt med mere traditionelle business intelligence-løsninger.
Konceptet med Big data Analytics-værktøjer:
Big Data Analytics-værktøjer er meget vigtige for virksomheder og industrier i stor skala på grund af den enorme mængde data, der vil blive genereret og styret af moderne organisatoriske værktøjer ved hjælp af Bigdata-værktøjer. Big Data Analytics-værktøjer hjælper virksomheder med at spare tid og penge og også ved at få indsigt i at tage datadrevne beslutninger.
Big Data-analyse er den komplette proces med at indsamle, indsamle, organisere og analysere de enorme datasæt (kendt som Big Data) for at observere / identificere mønstre og også andre nyttige oplysninger, der er nødvendige for forretningsbeslutninger. Processen - Big Data-analyse hjælper organisationer med at forstå de oplysninger, der findes i datasættet, bedre. Den fyr, der arbejder som analytikere, der arbejder med Big Data, har typisk den viden, der kommer fra at analysere dataene. Der er forskellige typer værktøjer, der er tilgængelige under Data Analytics, som hjælper med at forbedre dataanalysen af processen, der er dataanalyse, datarensning, data mining, datavisualisering, dataintegration, datalagring og styring.
Til processen med big data-analyse er der behov for meget højtydende analyser. Derfor at analysere en sådan enorm mængde data, specialiserede softwareværktøjer, der kræves til Big Data-analyseproces og applikationer til forudsigelig analyse, data mining, text mining, prognose og dataoptimering.
Fordelene ved Big Data Analytics:
Der er mange fordele ved at bruge Big Data Analytics. Denne proces med big data-analyse med høj ydeevne inden for forudsigelig analyse, data mining, tekst mining, prognose af disse data og optimering hjælper virksomhederne med at få gavn på mange områder, der inkluderer nye indtægtsmuligheder i erhvervslivet, til mere effektiv markedsføring af produkterne, ved at yde langt bedre kundeservice, forbedre driftseffektiviteten og også kan træffe beslutninger om konkurrencefordele frem for markedskonkurrenterne.
For at være specifik i Big Data Analytics-processen gør det det muligt for virksomheder at fordele / indsnævre deres enorme datamængde til den mest relevante information og analysere dem for at informere kritiske forretningsbeslutninger. Denne proaktive tilgang til forretning er transformativ, fordi den giver analytikere og beslutningstagere magten til at komme videre med den bedste viden og indsigt, der er tilgængelig, ofte i realtid.
Sådan fungerer Big Data Analytics og dets nøgleteknologier:
Som nævnt tidligere er en big data-analyseproces ikke en enkelt aktivitet, der omfatter en enorm mængde data. I stedet for avancerede analyser, der kan anvendes til store data, men i virkeligheden fungerer flere typer forskellige teknologier sammen for at opnå mest mulig værdi af information. Nedenfor er de største og vigtige teknologier, der involverer big-analytics-processen:
- Datastyring
- Data mining
- Hadoop
- Analyse i hukommelsen
- Forudsigelig analyse.
- Tekstminedrift
Der er 'N' antal Big Data Analytics-værktøjer, herunder er listen over nogle af de øverste værktøjer, der bruges til at gemme og analysere Big Data. Disse Big Data Analytics-værktøjer kan yderligere klassificeres i to lager og forespørgsel / analyse.
-
Apache Hadoop:
Apache Hadoop, et stort dataanalyseværktøj, der er en java-baseret fri software-ramme. Det hjælper med effektiv lagring af enorme mængder data på et lagerplads kendt som en klynge. Det særlige ved denne ramme er, at den kører parallelt på en klynge og har også en evne til at behandle enorme data på tværs af alle noder i den. Der er et lagringssystem i Hadoop, populært kendt som Hadoop Distribueret filsystem (HDFS), som hjælper med at opdele den store mængde data og distribuere på tværs af mange noder, der findes i en klynge. Den udfører også replikeringsprocessen for data i en klynge, hvilket giver høj tilgængelighed og gendannelse fra fejlen - hvilket øger fejltolerancen.
-
KNIME:
KNIME Analytics-platformen er en af de førende åbne løsninger til datadrevet innovation. Dette værktøj hjælper med at opdage potentialet & skjult i en enorm mængde data, det udfører også mine til frisk indsigt eller forudsiger de nye fremtider. KNIME Analytics-platformværktøjet er meget nyttigt værktøjskasse til dataforskere.
-
OpenRefine:
OpenRefine introduceres som Google Refine. Dette værktøj er et af de effektive værktøjer til at arbejde på den rodede og store mængde data, der alle inkluderer: rensningsdata, transformering af disse data fra et andet format og også til at udføre at udvide dem med webservices og eksterne data. Det åbne raffineringsværktøj hjælper med at udforske store datasæt nemt.
-
Orange:
Orange er berømt open source datavisualisering og hjælper med i dataanalyse både for begyndere og for eksperten. Dette værktøj giver interaktive arbejdsgange med en stor værktøjskasseindstilling til at skabe det samme, som hjælper med analyse og visualisering af data. Et orange værktøj har mange og forskellige visualiseringer, der inkluderer søjlediagrammer, træer, spredepladser, til dendrogrammer, netværk og varmekort.
-
RapidMiner:
RapidMiner-værktøjet fungerer ved hjælp af visuel programmering, og det er også meget i stand til at manipulere, analysere og modellere dataene. RapidMiner-værktøjer gør data science-teams lettere og produktive ved hjælp af en open source-platform til alle deres job som maskinlæring, datapræparat og modeludvikling. På grund af dens ensartethed i datavidenskabsplatformen gør det hurtigere i en bygning af komplette analytiske arbejdsgange i et enkelt miljø, som hjælper med dramatisk at forbedre effektiviteten og den korte varighed af tid til værdi for datavidenskabelige projekter.
Nogle af eksemplerne / områderne ved hjælp af Big data Analytics-værktøjer:
Big data analytics-værktøjer har meget brug for virksomheder / virksomheder, der afhænger af hurtige og smidige beslutninger for at forblive så konkurrencedygtige, og sandsynligvis er big data-analyseværktøjer vigtige, mens forretningsbeslutninger er baseret på deres tidligere forretningsdata. Herunder er nogle af de forskellige typer organisationer, der kan bruge denne teknologi:
Rejse og gæstfrihed:
I rejse- og gæstfrihedsbranchen er det en meget vigtig og nøglefaktor at holde kunderne glade, men det er sværere at måle kunderne at tilfredsstille. For eksempel i Resorts og kasinoer vil de have en meget kort rækkevidde af en mulighed for at vende kundeoplevelse. Derfor giver applikationer af Big data-analyse mulighed for at indsamle kundedata, anvende statistisk analyse for bedre at forstå og forbedre disse forretninger.
Detail:
I dag er kundeservice fremstået som et enormt træ sammenlignet med de sidste årtier, kyndige shoppere søger altid og forventer, at detailhandlere forstår nøjagtigt, hvad de vil, og når disse produkter har brug for det. Her kommer Big Data Analytics-teknologi ind i billedet og hjælper detailhandlerne med at imødekomme kundernes krav.
Regering:
Der er få, og særlige offentlige agenturer står altid over for en stor udfordring, som hvordan man forbereder budgettet for offentligheden uden kompromis om kvalitet eller produktivitet. Derfor bruger mange agenturer big data-analyse; hvilket hjælper dem med at strømline operationer og samtidig give agenturet et mere korrekt syn på kriminel aktivitet for at undgå at forberede et gennemførligt og godt budget.
Healthcare:
Big data analyse kan også bruges i sundhedsindustrien. Opbevaring af patientjournaler, deres forsikringsoplysninger og sundhedsplaner og også alle andre typer oplysninger, der er vanskelige at håndtere. Derfor er det så vigtige anvendelser af big data-analyseteknologi i sundhedsindustrien.
Konklusion - Big data Analytics-værktøjer
I den aktuelle situation vokser datamængden sammen med verdens befolkningstilvækst og teknologivækst. Dette er et klart tegn / indikation på stadig mere udbredt anvendelse og nødvendighed af Big Data Analys-løsninger. Big Data er ikke kun en tendens til teknologi, men det er en forretningspraksis, der hjælper industrier / virksomhed med at forblive i denne konkurrencedygtige verden til at tage deres proaktive datadrevne forretningsbeslutninger om at forbedre salgs- og marketingteams ydeevne, øge indtægterne.
Anbefalede artikler:
Dette har været en guide til Big Data Analytics-værktøjer i den virkelige verden. Her har vi diskuteret forskellige Big data Analytics-værktøjer som Apache Hadoop, RapidMine, OpenRefine osv. Du kan også se på følgende artikel for at lære mere -
- Big Data Analytics i gæstfrihedsbranchen
- Big Data vs Predictive Analytics
- Data Mining vs Text Mining