Uvod v orodja Big Data Analytics
Analitika velikih podatkov je postopek, uporablja se za pregled raznolike in velike količine naborov podatkov, ki odkrivajo neznane povezave, skrite vzorce, tržne trende, želje strank in večino koristnih informacij, ki omogočajo in pomagajo organizacijam pri sprejemanju poslovnih odločitev o več informacijah iz analize velikih podatkov. Podatke je mogoče obdelati zelo hitro in učinkovito. To vključuje analizo podatkov in izkoristek rezultata. To se manj potrudi in bolj učinkovito, kadar to ni mogoče z bolj tradicionalnimi rešitvami poslovne inteligence.
Koncept orodij analitike velikih podatkov:
Orodja Big Data Analytics so zelo pomembna za podjetja in obsežne industrije, saj bo ogromen obseg podatkov ustvaril in upravljal sodobna organizacijska orodja z orodji Bigdata. Velika orodja za analizo podatkov pomagajo podjetjem pri prihranku časa in denarja ter pri pridobivanju vpogledov pri sprejemanju odločitev, ki temeljijo na podatkih.
Big Data analytics je celoten postopek zbiranja, zbiranja, organiziranja in analiziranja ogromnih nizov podatkov (znan kot Big Data) za opazovanje / prepoznavanje vzorcev in tudi drugih koristnih informacij, potrebnih za poslovne odločitve. Proces - Big Data analytics pomaga organizacijam za boljše razumevanje informacij, ki so prisotne v naborih podatkov. Tip, ki deluje kot analitiki, ki delajo z velikimi podatki, ima navadno znanje, ki izhaja iz analize podatkov. Pod analitiko podatkov so na voljo različne vrste orodij, ki pomagajo izboljšati analizo podatkov, ki so analiza podatkov, čiščenje podatkov., rudarjenje podatkov, vizualizacija podatkov, integracija podatkov, shranjevanje in upravljanje.
Za postopek analitike velikih podatkov je potrebna zelo visokozmogljiva analiza. Zato analiziramo tako veliko količino podatkov, specializirana programska orodja, potrebna za proces analitike velikih podatkov, in aplikacije za prediktivno analitiko, rudarjenje podatkov, rudarjenje besedil, napovedovanje in optimizacijo podatkov.
Prednosti storitve Big Data Analytics:
Prednost uporabe Big Data Analytics je veliko. Ta proces velike podatkovne analitike z visoko učinkovitostjo v napovedni analitiki, rudarjenje podatkov, rudarjenje besedil, napovedovanje teh podatkov in optimizacija pomaga podjetjem pri pridobivanju koristi na številnih področjih, ki vključuje nove priložnosti za prihodke v poslovanju, za učinkovitejše trženje izdelkov, pri zagotavljanju veliko boljše storitve za stranke, izboljšanju operativne učinkovitosti in tudi pri sprejemanju odločitev o konkurenčnih prednostih pred tržnimi konkurenti.
Specifičnost postopka Big Data Analytics omogoča podjetjem, da razdelijo / omejijo svojo ogromno količino podatkov na najpomembnejše podatke in jih analizirajo tako, da sporočajo kritične poslovne odločitve. Ta proaktivni pristop k poslu je transformativen, saj daje analitikom in odločevalcem moč, da napredujejo z najboljšim znanjem in vpogledom, pogosto v realnem času.
Kako deluje Big Data Analytics in njene ključne tehnologije:
Kot smo že omenili, postopek analitike velikih podatkov ni ena sama dejavnost, ki zajema ogromno količino podatkov. Namesto tega je napredna analitika, ki jo je mogoče uporabiti za velike podatke, v resnici pa več vrst različnih tehnologij deluje skupaj, da bi iz informacij dosegli največjo vrednost. Spodaj so predstavljene največje in pomembne tehnologije, ki vključujejo proces analitike velikih podatkov:
- Upravljanje s podatki
- Izkopavanje podatkov
- Hadoop
- Analiza v spominu
- Napovedna analitika.
- Rudarjenje besedil
Tu je „N“ številnih orodij Big Data Analytics, spodaj je seznam nekaterih najboljših orodij, ki se uporabljajo za shranjevanje in analizo velikih podatkov. Ta orodja Big Data Analytics lahko dodatno razvrstimo v dve shranjevanju in poizvedovanju / analizi.
-
Apache Hadoop:
Apache Hadoop, veliko orodje za analizo podatkov, ki je okvir za prosto programsko opremo, ki temelji na javi. Pomaga pri učinkovitem shranjevanju ogromne količine podatkov na prostoru za shranjevanje, znanem kot grozd. Posebnost tega okvira je, da deluje vzporedno na grozdu in ima tudi možnost obdelave ogromnih podatkov po vseh vozliščih v njem. V Hadoopu obstaja sistem za shranjevanje, znan kot Hadoop Distributed File System (HDFS), ki pomaga razdeliti veliko količino podatkov in porazdeliti po številnih vozliščih, prisotnih v grozdu. Prav tako izvaja proces podvajanja podatkov v grozdu, s čimer zagotavlja visoko razpoložljivost in obnovo po okvari - kar poveča odstopanje odpovedi.
-
KNIME:
Platforma KNIME Analytics je ena vodilnih odprtih rešitev za inovacije na podlagi podatkov. To orodje pomaga pri odkrivanju potenciala in skritosti v ogromni količini podatkov, poleg tega pa mine tudi za nova spoznanja ali napoveduje nove prihodnosti. Orodje platforme KNIME Analytics je zelo koristno orodje za znanstvenike s podatki.
-
OpenRefine:
OpenRefine je predstavljen kot Google Refine. To orodje je eno izmed učinkovitih orodij za urejanje nereda in velike količine podatkov, ki vključujejo: čiščenje podatkov, preoblikovanje teh podatkov iz ene oblike v drugo in tudi razširitev s spletnimi storitvami in zunanjimi podatki. Odprto orodje za natančno obdelavo pomaga preprosto raziskovati velike množice podatkov.
-
Oranžna:
Orange je znana odprtokodna vizualizacija podatkov in pomaga pri analizi podatkov za začetnike in tudi strokovnjake. To orodje omogoča interaktivne delovne tokove z veliko možnostjo orodja za ustvarjanje istih, ki pomaga pri analizi in vizualizaciji podatkov. Oranžno orodje ima veliko in različnih vizualizacij, ki vključujejo črtne karte, drevesa, raztresene ploskve, dendrograme, mreže in toplotne karte.
-
RapidMiner:
Orodje RapidMiner deluje z vizualnim programiranjem, poleg tega pa je sposobno manipulirati, analizirati in modelirati podatke. Orodja RapidMiner omogočajo lažji in produktivnejši tim za znanstveno obdelavo podatkov z uporabo odprtokodne platforme za vsa njihova opravila, kot so strojno učenje, priprava podatkov in uporaba modelov. Zaradi svoje enotnosti na podatkovni platformi pospešuje gradnjo popolnih analitičnih delovnih procesov v enem samem okolju, kar pomaga pri dramatičnem izboljšanju učinkovitosti in kratkemu času, ki je pomemben za znanstvene projekte.
Nekaj primerov / področij, ki uporabljajo orodja Big Data Analytics:
Velika orodja za analizo podatkov zelo potrebujejo podjetja / podjetja, ki so odvisna od hitrih in okretnih odločitev, da ostanejo konkurenčna, najverjetneje pa so orodja za analizo velikih podatkov pomembna, medtem ko poslovne odločitve temeljijo na njihovih prejšnjih poslovnih podatkih. Spodaj je nekaj različnih vrst organizacij, ki lahko uporabljajo to tehnologijo:
Potovanja in gostoljubje:
V podjetju potovanja in gostinstva je zelo pomemben in ključen dejavnik, da bodo stranke zadovoljne, vendar je težje presoditi zadovoljstvo kupcev. Na primer, v letoviščih in igralnicah bodo imeli zelo kratek čas, da bi lahko obrnili izkušnje s strankami. Zato aplikacije Big data analytics omogočajo zbiranje podatkov o strankah, uporabo statistične analitike za boljše razumevanje in izboljšanje teh podjetij.
Maloprodaja:
Danes je služba za stranke v preteklih desetletjih postala ogromno drevo, dobro obveščeni kupci vedno iščejo in pričakujejo, da bodo trgovci natančno razumeli, kaj želijo in kdaj jih ti izdelki potrebujejo. Tukaj pride do izraza velika tehnologija za analizo podatkov in prodajalcem pomaga izpolniti zahteve kupcev.
Vlada:
Malo je vladnih agencij, ki se vedno soočajo z velikimi izzivi, na primer, kako pripraviti proračun za javnost brez kompromisov glede kakovosti ali produktivnosti. Zato številne agencije uporabljajo analitiko velikih podatkov; kar jim pomaga pri racionalizaciji dejavnosti, hkrati pa agenciji daje pravilnejši pogled na kriminalne dejavnosti, da se izogne pripravi izvedljivega in dobrega proračuna.
Skrb za zdravje:
Analiza velikih podatkov se lahko uporablja tudi v zdravstveni industriji. Vzdrževanje pacientovih evidenc, njihovih zavarovalnih informacij in zdravstvenih načrtov ter tudi vseh drugih vrst informacij, ki jih je težko upravljati. Zato so tako pomembne aplikacije tehnologije za analizo velikih podatkov v zdravstveni industriji.
Zaključek - Velika orodja za analitične podatke
V trenutnih razmerah količina podatkov raste skupaj z rastjo svetovnega prebivalstva in tehnološko rastjo. To je jasen znak / pokazatelj vse bolj razširjene uporabe in potrebe rešitev Big Data Analysis. Big Data ni samo trend tehnologije, ampak je poslovna praksa, ki podjetjem / podjetjem pomaga, da ostanejo v tem konkurenčnem svetu, da sprejmejo svoje proaktivne poslovne odločitve, ki temeljijo na podatkih, da izboljšajo prodajo in uspešnost tržnega tima, povečajo prihodke.
Priporočeni članki:
To je vodnik za orodja za analizo velikih podatkov v resničnem svetu. Tu smo razpravljali o različnih orodjih analitike za velike podatke, kot so Apache Hadoop, RapidMine, OpenRefine itd. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednji članek -
- Analiza velikih podatkov v gostinstvu
- Big Data Vs Predictive Analytics
- Data Mining vs Text Rudarstvo