Introduktion til Big data analytics
Hvad er Big Data?
Big Data er intet andet end en stor datamængde. Data kan være af enhver art, dvs. strukturerede data som tal, datoer, gruppe af ord osv., Semistruktureret json, XML osv., Eller ustrukturerede data som tekst, billeder, videoer osv. Det er så svært at behandle disse data ved hjælp af en traditionel database. Dataene kan indsamles fra forskellige kilder som sociale medier, e-mails, banktransaktioner, online shopping, mobile enheder og mange andre kilder. Disse data, når de indsamles, manipuleres, opbevares og analyseres, kan hjælpe organisationer med at få nyttig indsigt for at øge deres indtægter, få nye og beholde gamle kunder og forbedre driften.
Vi kan definere big data som tre V:
Volumen: Mængden af data, der genereres hvert sekund. Hver dag indsamler organisationer som sociale medier, e-handel, flyselskaber en enorm mængde data.
Hastighed: Den hastighed, hvormed dataene genereres. Sociale medier bruges af alle, og der vil blive genereret masser af data hvert sekund, fordi folk gør en masse ting over sociale medier, de poster kommentarer, som fotos, deler videoer osv.
Variation: Data kan være af forskellige former strukturerede data som numeriske data, ustrukturerede data som tekst, billeder, videoer, økonomiske transaktioner osv. Eller semistrukturerede data som json eller XML.
Hvad laver vi med disse Big Data?
Vi kan bruge disse big data til at behandle og trække nogle meningsfulde indsigter ud af dem. Der er forskellige rammer til rådighed for at behandle big data. Nedenstående liste indeholder de populære rammer, der i vid udstrækning bruges af big data-udviklere og analytikere.
Apache Hadoop: vi kan skrive kort-reducere programmet til at behandle dataene.
Gnist: vi kan skrive gnistprogram for at behandle dataene, ved hjælp af gnist kan vi også behandle live datastrøm.
Apache Flink: denne ramme bruges også til at behandle en strøm af data.
Og mange flere kan lide Storm, Samza.
Big Data Analytics:
Big Data-analyse er processen med at indsamle, organisere og analysere en stor mængde data for at afsløre skjult mønster, sammenhæng og andre meningsfulde indsigter. Det hjælper en organisation med at forstå informationerne i deres data og bruge dem til at give nye muligheder for at forbedre deres forretning, hvilket igen fører til mere effektive operationer, større fortjeneste og gladere kunder.
For at analysere en så stor mængde data giver Big Data analytics-applikationer big data-analytiker, datavidenskabsmænd, forudsigelige modellerere, statistikere og andre analytiske kunstnere mulighed for at analysere det voksende volumen af strukturerede og ustrukturerede data. Det udføres ved hjælp af specialiserede softwareværktøjer og applikationer. Ved hjælp af disse værktøjer kan forskellige datafunktioner udføres som data mining, tekst mining, prediktiv analyse, prognose osv., Alle disse processer udføres separat og er en del af højtydende analyser. Brug af Big Data-analytiske værktøjer og software gør det muligt for en organisation at behandle en stor mængde data og give meningsfuld indsigt, der giver bedre forretningsbeslutninger i fremtiden.
De vigtigste teknologier bag Big Data Analytics:
Analytics omfatter forskellige teknologier, der hjælper dig med at få mest værdsatte oplysninger fra dataene.
Hadoop: Open source-rammen, der er vidt brugt til at gemme en stor mængde data og køre forskellige applikationer på en klynge af hardware til hardware. Det er blevet en nøgleteknologi, der skal bruges i big data på grund af den konstante stigning i datamængden og volumen, og dens distribuerede computermodel giver hurtigere adgang til data.
Datamining: Når dataene er gemt i datastyringssystemet. Du kan bruge data mining-teknikker til at finde de mønstre, der bruges til yderligere analyse og besvare komplekse forretningsspørgsmål. Med data mining kan alle gentagne og støjende data fjernes og kun pege på de relevante oplysninger, der bruges til at fremskynde tempoet i at tage informerede beslutninger.
Tekstminedrift: Med tekstudvikling kan vi analysere tekstdata fra internettet som kommentarer, lide fra sociale medier og andre tekstbaserede kilder som e-mail, vi kan identificere, om mailen er spam. Text Mining bruger teknologier som maskinindlæring eller naturlig sprogbehandling til at analysere en stor mængde data og opdage de forskellige mønstre.
Predictive Analytics: Predictive analytics bruger data, statistiske algoritmer og maskinindlæringsteknikker til at identificere fremtidige resultater baseret på historiske data. Det handler om at give de bedste fremtidige resultater, så organisationer kan føle sig trygge i deres nuværende forretningsbeslutninger.
Fordelene ved Big Data Analytics:
Big Data Analytics har været populær blandt forskellige organisationer. Organisationer som e-handelsbranchen, sociale medier, sundhedsvæsen, bankvirksomhed, underholdningsindustrier osv. Bruger i vid udstrækning analyser til at forstå forskellige mønstre, indsamle og udnytte kundens indsigt, bedrageri afsløring, overvåge aktiviteter på det finansielle marked osv.
Lad os tage et eksempel på e-handelsbranchen:
e-handelsbranchen som Amazon, Flipkart, Myntra og mange andre online shopping-sider bruger big data.
De indsamler kundedata på flere måder som
- Indsamle oplysninger om de ting, som kunden har søgt
- Oplysninger om deres præferencer.
- Oplysninger om populariteten af produkterne og mange andre data
Ved hjælp af disse slags data udleder organisationer nogle mønstre og leverer den bedste kundeservice som
- viser de populære produkter, der sælges.
- Vis de produkter, der er relateret til de produkter, som en kunde har købt.
- Sørg for sikre pengeovergange og identificer, om der er nogen svigagtige transaktioner, der foretages.
- Forudsig efterspørgslen efter produkterne og mange flere.
Konklusion
Big Data er en spilskifter. Mange organisationer bruger flere analyser til at drive strategiske handlinger og tilbyde bedre kundeoplevelse. En lille ændring i effektiviteten eller mindste besparelser kan føre til en enorm fortjeneste, hvorfor de fleste organisationer bevæger sig hen imod big data.
Anbefal artikler:
Dette har været en guide til Big data Analytics. Her har vi drøftet grundlæggende koncepter som hvad der er Big data Analytics, det er fordele, nøgleteknologi bag Big data Analytics osv. Du kan også se på følgende artikel for at lære mere -
- 5 Udfordringer og løsninger med Big Data Analytics
- Big Data Analytics-værktøjer | Du skal vide
- Betydningen af Big Data Analytics i gæstfriheden
- Big Data-teknikker
- Introduktion til Big Data Architecture