Uvod v analitiko velikih podatkov
Kaj so veliki podatki?
Big Data ni nič drugega kot velik obseg podatkov. Podatki so lahko kakršne koli vrste, npr. Strukturirani podatki, kot so številke, datumi, skupina besed itd., Polstrukturirani json, XML itd. Ali nestrukturirani podatki, kot so besedilo, slike, videoposnetki itd. Te podatke je tako težko obdelati z uporabo tradicionalna baza podatkov. Podatki se lahko zbirajo iz različnih virov, kot so družbeni mediji, elektronska pošta, bančne transakcije, spletno nakupovanje, mobilne naprave in številni drugi viri. Ti podatki, ko so zbrani, manipulirani, shranjeni in analizirani, lahko pomagajo organizacijam, da pridobijo koristne vpoglede, da povečajo svoje prihodke, pridobijo nove in obdržijo stare stranke ter izboljšajo poslovanje.
Velike podatke lahko definiramo kot tri V:
Obseg: Količina podatkov, ki se ustvari vsako sekundo. Vsakodnevno organizacije, kot so družbeni mediji, elektronsko poslovanje, letalske družbe, zbirajo ogromno podatkov.
Hitrost: Hitrost generiranja podatkov. Socialni mediji uporabljajo vsi in veliko podatkov se bo ustvarilo vsako sekundo, ker ljudje počnejo veliko stvari prek družbenih medijev, objavljajo komentarje, kot so fotografije, delijo video posnetke itd.
Raznolikost: Podatki so lahko različnih oblik strukturiranih podatkov, kot so numerični podatki, nestrukturirani podatki, kot so besedilo, slike, videoposnetki, finančne transakcije itd. Ali polstrukturirani podatki, kot sta json ali XML.
Kaj počnemo s temi velikimi podatki?
Te velike podatke lahko uporabimo za obdelavo in iz njih potegnemo nekaj pomembnih spoznanj. Za obdelavo velikih podatkov so na voljo različni okviri. Spodnji seznam ponuja priljubljen okvir, ki ga široko uporabljajo razvijalci podatkov in analitiki.
Apache Hadoop: lahko napišemo zemljevid-zmanjšamo program za obdelavo podatkov.
Iskra: lahko pišemo iskri program za obdelavo podatkov, s pomočjo iskra pa lahko obdelamo tudi prenos podatkov v živo.
Apache Flink: ta okvir se uporablja tudi za obdelavo toka podatkov.
In še marsikdo kot Storm, Samza.
Analiza velikih podatkov:
Analiza velikih podatkov je postopek zbiranja, organiziranja in analiziranja velike količine podatkov za odkrivanje skritih vzorcev, korelacije in drugih pomembnih spoznanj. Organizaciji pomaga razumeti podatke, ki jih vsebujejo njihovi podatki, in jih uporablja za zagotavljanje novih priložnosti za izboljšanje poslovanja, kar posledično vodi do učinkovitejšega poslovanja, večjega dobička in srečnejših kupcev.
Za analizo tako velike količine podatkov aplikacije Big Data analytics omogočajo velikemu analitiku podatkov, podatkovnim strokovnjakom, napovednim modelarjem, statistikom in drugim analitičnim izvajalcem, da analizirajo naraščajoči obseg strukturiranih in nestrukturiranih podatkov. Izvaja se s pomočjo specializiranih programskih orodij in aplikacij. Z uporabo teh orodij se lahko izvajajo različne podatkovne operacije, kot so pridobivanje podatkov, rudarjenje besedil, napovedna analiza, napovedovanje itd., Vsi ti procesi se izvajajo ločeno in so del visokozmogljive analitike. Uporaba analitičnih orodij in programske opreme Big Data omogoča organizaciji, da obdeluje veliko količino podatkov in nudi pomembne vpoglede, ki v prihodnosti zagotavljajo boljše poslovne odločitve.
Ključne tehnologije za Big Data Analytics:
Google Analytics vključuje različne tehnologije, ki vam pomagajo pridobiti najbolj cenjene podatke.
Hadoop: odprtokodni okvir, ki se široko uporablja za shranjevanje velike količine podatkov in zagon različnih aplikacij na gruči blagovne strojne opreme. Zaradi nenehnega povečevanja raznolikosti in obsega podatkov je postala ključna tehnologija, ki se uporablja pri velikih podatkih, njen distribucijski računalniški model pa omogoča hitrejši dostop do podatkov.
Data Mining: Ko so podatki shranjeni v sistemu za upravljanje podatkov. S pomočjo tehnik rudarjenja podatkov lahko odkrijete vzorce, ki se uporabljajo za nadaljnjo analizo in odgovor na zahtevna poslovna vprašanja. S podatkovnim rudarjenjem je mogoče odstraniti vse ponavljajoče se in hrupne podatke ter opozoriti le na ustrezne podatke, ki se uporabljajo za pospešitev hitrosti sprejemanja premišljenih odločitev.
Text Mining: S pomočjo rudarjenja besedil lahko analiziramo besedilne podatke iz spleta, kot so komentarji, všečki iz družabnih medijev in drugih virov, ki temeljijo na besedilu, kot je e-pošta, za katero lahko ugotovimo, ali je pošta neželena pošta. Besedilo rudarjenja uporablja tehnologije, kot sta strojno učenje ali obdelava naravnega jezika, da analizira veliko količino podatkov in odkrije različne vzorce.
Prediktivna analitika: Predvidevna analitika uporablja podatke, statistične algoritme in tehnike strojnega učenja za prepoznavanje prihodnjih rezultatov na podlagi preteklih podatkov. Vse gre za zagotavljanje najboljših prihodnjih rezultatov, da se organizacije počutijo samozavestne pri svojih trenutnih poslovnih odločitvah.
Prednosti storitve Big Data Analytics:
Big Data Analytics je bil priljubljen med različnimi organizacijami. Organizacije, kot so industrija e-trgovine, socialni mediji, zdravstvo, bančništvo, zabavna industrija itd., Pogosto uporabljajo analitiko za razumevanje različnih vzorcev, zbiranje in uporabo vpogleda strank, odkrivanje prevar, spremljanje dejavnosti na finančnem trgu itd.
Vzemimo primer industrije e-trgovine:
Industrija e-trgovine, kot so Amazon, Flipkart, Myntra in številna druga spletna mesta za spletno nakupovanje, uporablja velike podatke.
Podatke o kupcih zbirajo na več načinov
- Zberite podatke o izdelkih, ki jih je stranka iskala
- Informacije o njihovih željah.
- Informacije o priljubljenosti izdelkov in številni drugi podatki
Z uporabo teh vrst podatkov organizacije pridobijo nekaj vzorcev in zagotavljajo najboljšo storitev za stranke, kot je
- prikaz priljubljenih izdelkov, ki se prodajajo.
- prikažite izdelke, ki so povezani z izdelki, ki jih je kupila stranka.
- Omogočite varne prehode z denarjem in ugotovite, ali je prišlo do kakšnih goljufivih transakcij.
- Napoved povpraševanja po izdelkih in še veliko več.
Zaključek
Big Data je menjalnik iger. Mnoge organizacije uporabljajo več analitike za usmerjanje strateških ukrepov in ponujajo boljšo uporabniško izkušnjo. Majhna sprememba učinkovitosti ali najmanjši prihranek lahko privede do velikega dobička, zato večina organizacij napreduje k velikim podatkom.
Priporočite članke:
To je vodnik za Big Data Analytics. Tu smo razpravljali o osnovnih pojmih, na primer, kaj je Big data Analytics, njene prednosti, ključna tehnologija za Big Data Analytics itd. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednji članek -
- 5 izzivi in rešitve analitike velikih podatkov
- Orodja za analizo velikih podatkov | Moraš vedeti
- Pomen analitike velikih podatkov v gostoljubju
- Tehnike velikih podatkov
- Uvod v arhitekturo velikih podatkov
