Úvod do analýzy velkých dat
Co je Big Data?
Big Data není nic jiného než velký objem dat. Data mohou být jakéhokoli druhu, tj. Strukturovaná data jako čísla, data, skupina slov atd., Polostrukturované json, XML atd., Nebo nestrukturovaná data jako text, obrázky, videa atd. Je tak obtížné zpracovat tato data pomocí tradiční databáze. Data lze shromažďovat z různých zdrojů, jako jsou sociální média, e-maily, bankovní transakce, online nakupování, mobilní zařízení a mnoho dalších zdrojů. Tato data, pokud jsou shromažďována, manipulována, ukládána a analyzována, mohou organizacím pomoci získat užitečné informace o zvýšení jejich příjmů, získání nových a udržení starých zákazníků a zlepšení operací.
Můžeme definovat velká data jako tři Vs:
Svazek: Množství dat, která se generují každou sekundu. Organizace jako sociální média, elektronický obchod a letecké společnosti shromažďují každý den obrovské množství dat.
Rychlost: Rychlost generování dat. Sociální média využívají všichni a každou sekundu bude generováno mnoho dat, protože lidé dělají spoustu věcí přes sociální média, která zveřejňují komentáře, jako jsou fotografie, sdílení videí atd.
Odrůda: Data mohou mít různé formy strukturovaných dat, jako jsou numerická data, nestrukturovaná data jako text, obrázky, videa, finanční transakce atd. Nebo polostrukturovaná data jako json nebo XML.
Co děláme s tímto Big Data?
Tato velká data můžeme použít ke zpracování a načtení z nich smysluplných poznatků. Pro zpracování velkých dat jsou k dispozici různé rámce. Níže je uveden populární rámec, který je široce používán vývojáři a analytiky velkých dat.
Apache Hadoop: můžeme napsat program map-redukovat zpracování dat.
Jiskra: můžeme zpracovat program jisker pro zpracování dat, pomocí jiskry můžeme zpracovat i živý proud dat.
Apache Flink: tento rámec se také používá ke zpracování toku dat.
A mnohem víc, jako Storm, Samza.
Analýza velkých dat:
Analýza velkých dat je proces shromažďování, organizování a analýzy velkého množství dat za účelem odhalení skrytého vzoru, korelace a dalších smysluplných poznatků. Pomáhá organizaci porozumět informacím obsaženým v jejich datech a používat je k poskytování nových příležitostí ke zlepšení jejich podnikání, což zase vede k efektivnějším provozům, vyšším ziskům a šťastnějším zákazníkům.
Pro analýzu tak velkého objemu dat umožňují analytické aplikace Big Data analytikům velkých dat, vědcům dat, prediktivním modelářům, statistikům a dalším analytickým analytikům analyzovat rostoucí objem strukturovaných a nestrukturovaných dat. Provádí se pomocí specializovaných softwarových nástrojů a aplikací. Pomocí těchto nástrojů lze provádět různé operace s daty, jako je dolování dat, dolování textu, prediktivní analýza, predikce atd., Všechny tyto procesy jsou prováděny samostatně a jsou součástí vysoce výkonné analýzy. Použití analytických nástrojů a softwaru Big Data umožňuje organizaci zpracovat velké množství dat a poskytnout smysluplné informace, které v budoucnu zajistí lepší obchodní rozhodnutí.
Klíčové technologie, které stojí za analýzou velkých dat:
Analytics zahrnuje různé technologie, které vám pomohou získat z údajů nejcennější informace.
Hadoop: Open source framework, který se široce používá k ukládání velkého množství dat a spouštění různých aplikací na klastru komoditního hardwaru. Stala se klíčovou technologií pro použití ve velkých datech kvůli neustálému zvyšování rozmanitosti a objemu dat a její distribuovaný výpočetní model poskytuje rychlejší přístup k datům.
Dolování dat: Jakmile jsou data uložena v systému správy dat. Pomocí technik dolování dat můžete zjistit vzorce, které se používají pro další analýzu a odpovídat na složité obchodní otázky. Díky těžbě dat lze odstranit všechna opakující se a hlučná data a poukázat pouze na relevantní informace, které se používají ke zrychlení tempa přijímání informovaných rozhodnutí.
Těžba textu: Díky těžbě textu můžeme analyzovat textová data z webu, jako jsou komentáře, líbí se ze sociálních médií a dalších textových zdrojů, jako je e-mail, který můžeme zjistit, zda je pošta spamem. Text Mining používá technologie jako strojové učení nebo zpracování přirozeného jazyka k analýze velkého množství dat a objevování různých vzorců.
Prediktivní analytika: Prediktivní analytika používá data, statistické algoritmy a techniky strojového učení k identifikaci budoucích výsledků na základě historických dat. Je to všechno o poskytování nejlepších budoucích výsledků, aby se organizace mohly cítit sebejistě ve svá současná obchodní rozhodnutí.
Výhody analýzy velkých dat:
Analýza velkých dat byla oblíbená mezi různými organizacemi. Organizace, jako je elektronický obchod, sociální média, zdravotnictví, bankovnictví, zábavní průmysl atd., Používají analytiky k porozumění různým vzorcům, shromažďování a využívání informací o zákaznících, odhalování podvodů, sledování aktivit na finančních trzích atd.
Vezměme si příklad odvětví elektronického obchodu:
odvětví elektronických obchodů, jako je Amazon, Flipkart, Myntra a mnoho dalších online nákupních webů, využívá velká data.
Shromažďují zákaznická data několika způsoby
- Shromažďujte informace o položkách vyhledávaných zákazníkem
- Informace o jejich preferencích.
- Informace o popularitě produktů a mnoho dalších údajů
Díky těmto druhům dat získají organizace některé vzorce a poskytují nejlepší služby zákazníkům
- zobrazování populárních produktů, které se prodávají.
- zobrazit produkty, které se vztahují k produktům, které si zákazník zakoupil.
- Zajistěte bezpečný převod peněz a zjistěte, zda došlo k podvodným transakcím.
- Prognóza poptávky po produktech a mnoho dalších.
Závěr
Big Data je měnič her. Mnoho organizací používá více analytiků k řízení strategických akcí a nabízí lepší zákaznické zkušenosti. Mírná změna účinnosti nebo nejmenší úspory mohou vést k obrovskému zisku, proto většina organizací směřuje k velkým datům.
Doporučit články:
Toto byl průvodce analýzou velkých dat. Zde jsme diskutovali základní pojmy, jako je to, co je Big Data Analytics, jeho výhody, klíčová technologie za Big Data Analytics atd. Další informace naleznete také v následujícím článku -
- 5 Výzvy a řešení analýzy velkých dat
- Nástroje pro analýzu velkých dat | Musíš vědět
- Význam analýzy velkých dat v pohostinství
- Techniky velkých dat
- Úvod do architektury velkých dat