Úvod do nástrojů pro analýzu velkých dat
Analytika velkých dat je proces, který se používá k zkoumání rozmanitého a velkého množství datových souborů, které odhalují neznámé korelace, skryté vzorce, trendy na trhu, preference zákazníků a většinu užitečných informací, díky nimž organizace pomáhají přijímat obchodní rozhodnutí na další informace z analýzy velkých dat. Je možné zpracovávat data velmi rychle a efektivně. To zahrnuje analýzu dat a využití výsledku. Díky tradičním řešením podnikové inteligence je to menší úsilí a efektivnější tam, kde to není možné.
Koncept nástrojů Big Data Analytics:
Nástroje Big Data Analytics jsou pro podniky a průmyslová odvětví velmi důležité, protože obrovský objem dat bude generován a spravován pomocí moderních organizačních nástrojů využívajících nástroje Bigdata. Nástroje velké analýzy dat pomáhají firmám šetřit čas a peníze a také získávat informace o rozhodováních založených na datech.
Big Data analytics je kompletní proces sběru, shromažďování, organizace a analýzy obrovských souborů dat (známých jako Big Data) za účelem pozorování / identifikace modelů a také dalších užitečných informací potřebných pro obchodní rozhodnutí. Proces - Big Data analytics pomáhá organizacím lépe porozumět informacím, které jsou obsaženy v souborech dat. Ten, kdo pracuje jako analytici pracující s Big Data, obvykle bude mít znalosti, které pocházejí z analýzy dat. V rámci Data Analytics jsou k dispozici různé typy nástrojů, které pomáhají vylepšit data analyzující proces, kterým je analýza dat, čištění dat, dolování dat, vizualizace dat, integrace dat, ukládání a správa dat.
Pro proces analýzy velkých dat je zapotřebí velmi výkonná analýza. Proto analyzovat tak obrovský objem dat, specializované softwarové nástroje potřebné pro analytický proces Big Data a aplikace pro prediktivní analýzu, dolování dat, dolování textu, předpovídání a optimalizaci dat.
Výhody analýzy velkých dat:
Použití analýzy velkých dat má mnoho výhod. Tento proces analýzy velkých dat s vysokým výkonem v prediktivní analytice, dolování dat, dolování textu, předpovídání těchto dat a optimalizace pomáhá podnikům získat výhody v mnoha oblastech, které zahrnují nové příležitosti k příjmu v podnikání, pro efektivnější marketing produktů, při poskytování mnohem lepších služeb zákazníkům, při zlepšování provozní efektivity a také se mohou rozhodovat o konkurenčních výhodách oproti konkurentům na trhu.
Abychom byli konkrétní v procesu analýzy velkých dat, umožňuje podnikům rozdělit / zúžit svůj obrovský objem dat na nejdůležitější informace a analyzovat je, aby informovaly o důležitých obchodních rozhodnutích. Tento proaktivní přístup k podnikání je transformativní, protože dává analytikům a tvůrcům rozhodnutí sílu postupovat vpřed s nejlepšími dostupnými znalostmi a poznatky, často v reálném čase.
Jak funguje služba Big Data Analytics a její klíčové technologie:
Jak již bylo zmíněno dříve, proces velké analýzy dat není jedinou činností, která zahrnuje obrovský objem dat. Místo toho je to pokročilá analytika, která může být aplikována na velká data, ale ve skutečnosti několik typů různých technologií společně pracuje na dosažení co nejvyšší hodnoty z informací. Níže jsou uvedeny největší a důležité technologie, které se podílejí na procesu analýzy velkých dat:
- Správa dat
- Dolování dat
- Hadoop
- Analytika v paměti
- Prediktivní analytika.
- Těžba textu
Existuje 'N' počet nástrojů Big Data Analytics, níže je seznam některých nejlepších nástrojů používaných k ukládání a analýze velkých dat. Tyto nástroje Big Data Analytics lze dále rozdělit do dvou úložišť a dotazování / analýzy.
-
Apache Hadoop:
Apache Hadoop, velký nástroj pro analýzu dat, který je svobodným softwarovým rámcem založeným na javě. Pomáhá při účinném ukládání obrovského množství dat na úložném místě známém jako klastr. Zvláštností tohoto rámce je to, že běží paralelně na klastru a má také schopnost zpracovávat obrovská data napříč všemi uzly v něm. V Hadoopu je úložný systém, známý pod názvem Hadoop Distributed File System (HDFS), který pomáhá rozdělit velké množství dat a distribuovat je na mnoha uzlech přítomných v klastru. Provádí také proces replikace dat v klastru, čímž poskytuje vysokou dostupnost a zotavení z poruchy - což zvyšuje odolnost proti chybám.
-
ČAS:
Platforma KNIME Analytics je jedním z předních otevřených řešení pro inovace založené na datech. Tento nástroj pomáhá při objevování potenciálu a skryté v obrovském množství dat, také provádí důl pro nové poznatky, nebo předpovídá nové budoucnosti. Nástroj KNIME Analytics Platform je velmi užitečným nástrojem pro vědce v oblasti dat.
-
OpenRefine:
OpenRefine je představen jako Google Refine. Tento nástroj je jedním z účinných nástrojů pro práci na chaotickém a velkém objemu dat, které všechny zahrnují: čištění dat, jejich transformace z jednoho formátu do druhého a také jejich rozšíření o webové služby a externí data. Otevřený nástroj pro upřesnění pomáhá snadno prozkoumat velké soubory dat.
-
Oranžový:
Orange je slavná vizualizace dat s otevřeným zdrojovým kódem a pomáhá při analýze dat pro začátečníky i odborníky. Tento nástroj poskytuje interaktivní pracovní toky s velkou možností sady nástrojů k vytvoření stejného nástroje, které pomáhá při analýze a vizualizaci dat. Oranžový nástroj má mnoho různých vizualizací, mezi něž patří sloupcové grafy, stromy, rozptylové grafy, dendrogramy, sítě a tepelné mapy.
-
RapidMiner:
Nástroj RapidMiner pracuje s využitím vizuálního programování a také je schopen manipulovat, analyzovat a modelovat data. Nástroje RapidMiner usnadňují a produkují týmy pro vědu o datu pomocí open-source platformy pro všechny jejich úkoly, jako je strojové učení, předpracování dat a nasazení modelů. Díky své jednotnosti v platformě datových věd urychluje budování úplných analytických pracovních toků v jediném prostředí, které pomáhá výrazně zlepšit efektivitu a krátké trvání času na hodnotu pro projekty datové vědy.
Některé příklady / oblasti využívající nástroje Big Data Analytics:
Nástroje pro velkou analýzu dat potřebují podniky / podniky, které závisí na rychlých a obratných rozhodnutích zůstat konkurenceschopnými, a nástroje pro analýzu velkých dat jsou s největší pravděpodobností důležité, zatímco obchodní rozhodnutí jsou založena na jejich předchozích obchodních údajích. Níže uvádíme několik různých typů organizací, které mohou tuto technologii využít:
Cestování a pohostinnost:
V cestovním ruchu a pohostinství je velmi důležitým a klíčovým faktorem udržení spokojenosti zákazníků, ale obtížnější je odhadnout, zda je zákazník spokojen. Například v resortech a kasinech budou mít velmi krátké rozpětí příležitosti obrátit zkušenosti zákazníků. Aplikace aplikace Big Data Analytics proto umožňují shromažďovat údaje o zákaznících, používat statistické analýzy k lepšímu porozumění a zlepšení těchto podniků.
Maloobchodní:
V dnešní době se zákaznický servis ve srovnání s minulými desetiletími objevil jako obrovský strom. Zkušení nakupující neustále hledají a očekávají, že maloobchodníci přesně pochopí, co chtějí a kdy to tyto produkty potřebují. Zde přichází na scénu technologie velkých datových analýz a pomáhá maloobchodníkům splnit požadavky zákazníků.
Vláda:
Existuje jen málo konkrétních vládních agentur, které vždy čelí velkým výzvám, jako je způsob přípravy rozpočtu pro veřejnost bez jakýchkoli kompromisů v kvalitě nebo produktivitě. Mnoho agentur proto používá analýzu velkých dat; což jim pomáhá při zefektivňování operací a zároveň poskytuje agentuře přesnější pohled na trestnou činnost, aby se vyhnuli přípravě proveditelného a dobrého rozpočtu.
Zdravotní péče:
Analytiku velkých dat lze také použít ve zdravotnictví. Vedení záznamů o pacientech, jejich pojistných informacích a zdravotních plánech a také všech ostatních typů informací, které je obtížné spravovat. Proto je to tak důležité aplikace technologie velkých datových analýz ve zdravotnictví.
Závěr - Nástroje pro analýzu velkých dat
V současné situaci roste objem dat spolu s růstem světové populace a technologickým růstem. To je jasný znak / náznak stále častěji používaného řešení a nutnosti řešení Big Data Analysis. Big Data není jen trend technologie, ale je to obchodní praxe, která pomáhá průmyslům / podnikům zůstat v tomto konkurenčním světě a přijímat jejich proaktivní datově orientovaná obchodní rozhodnutí o zlepšení výkonnosti prodejních a marketingových týmů a zvýšení výnosů.
Doporučené články:
Toto byl průvodce nástroji Big Data Analytics Analytics ve skutečném světě. Zde jsme diskutovali o různých nástrojích pro analýzu velkých dat, jako jsou Apache Hadoop, RapidMine, OpenRefine atd. Další informace naleznete také v následujícím článku -
- Analýza velkých dat v pohostinství
- Prediktivní analýza Big Data Vs
- Těžba dat vs těžba textu