Bevezetés a Big Data Analytics eszközökbe
A nagy adatanalitika az a folyamat, a változatos és nagy mennyiségű adatkészlet megvizsgálására szolgál, amely felfedi az ismeretlen összefüggéseket, a rejtett mintákat, a piaci trendeket, az ügyfelek preferenciáit és a legtöbb hasznos információt, amely elősegíti és segíti a szervezeteket az üzleti döntések meghozatalában. a Big Data elemzés további információiról. Az adatok feldolgozása nagyon gyors és hatékony. Ez magában foglalja az adatok elemzését és az eredmény felhasználását. Ez kevesebb erőfeszítést és hatékonyságot tesz, ha ez a hagyományos üzleti intelligencia megoldásokkal nem lehetséges.
A nagy adatelemző eszközök fogalma:
A nagy adatelemzési eszközök nagyon fontosak a vállalkozások és a nagyipar számára, mivel a hatalmas adatmennyiséget modern szervezeti eszközök generálják és kezelik a Bigdata eszközöket használva. A Big Data Analytics eszközök segítenek a vállalkozásoknak idő és pénz megtakarításában, valamint betekintést nyerhetnek az adatvezérelt döntések meghozatalában.
A Big Data elemzése a hatalmas adatkészletek (úgynevezett Big Data) összegyűjtésének, összegyűjtésének, szervezésének és elemzésének a teljes folyamata, hogy megfigyeljék / azonosítsák a mintákat és az üzleti döntésekhez szükséges egyéb hasznos információkat. A folyamat - a Big Data elemzése segíti a szervezeteket az adatkészletekben található információk jobb megértésében. A srácnak, aki a Big Data elemzőként dolgozik, általában rendelkeznek ismeretekkel, amelyek az adatok elemzéséből származnak. Az Data Analytics alatt különféle típusú eszközök állnak rendelkezésre, amelyek elősegítik az adatok elemzését, az elemzést, az adatok tisztítását., adatbányászat, adatmegjelenítés, adatintegráció, adattárolás és -kezelés.
A nagy adatok elemzéséhez nagyon nagy teljesítményű elemzésre van szükség. Ezért elemezni kell egy ilyen hatalmas mennyiségű adatot, a Big Data elemzési folyamathoz szükséges speciális szoftveres eszközöket, valamint a prediktív elemzéshez, az adatbányászathoz, a szövegbányászathoz, az előrejelzéshez és az adatok optimalizálásához szükséges alkalmazásokat.
A Big Data Analytics előnyei:
A Big Data Analytics használatának számos előnye van. A nagy adatanalitika emellett a prediktív elemzés, az adatbányászat, a szövegbányászat, az adatok előrejelzése és az optimalizálás nagyteljesítményűsége számos területen segíti a vállalkozásokat abban, hogy új bevételi lehetőségeket teremtsenek az üzleti életben, a termékek hatékonyabb marketingje érdekében., sokkal jobb ügyfélszolgálat biztosításában, az operatív hatékonyság javításában, valamint döntést hozhat a piaci versenytársakkal szembeni versenyelőnyökről.
Annak érdekében, hogy specifikus legyen a Big Data Analytics folyamatban, lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy hatalmas adatmennyiségüket lebontják / szűkítsék a legrelevánsabb információkra, és elemzik azokat a kritikus üzleti döntések megalapozása érdekében. Ez a proaktív üzleti megközelítés átalakító, mivel az elemzők és a döntéshozók számára lehetőséget ad arra, hogy továbblépjen a rendelkezésre álló legjobb tudással és betekintéssel, gyakran valós időben.
Hogyan működik a Big Data Analytics és kulcsfontosságú technológiái:
Mint korábban említettük, a nagy adatelemzési folyamat nem egyetlen tevékenység, amely hatalmas mennyiségű adatot foglal magában. Ehelyett fejlett elemzést végez, amely alkalmazható a nagy adatokra, de a valóságban többféle technológia működik együtt, hogy az információkból származó legtöbb értéket elérjék. Az alábbiakban bemutatjuk azokat a legnagyobb és legfontosabb technológiákat, amelyek bevonják a nagy adatok elemzési folyamatát:
- Adatkezelés
- Adatbányászat
- Hadoop
- Memórián belüli elemzés
- Prediktív elemzés.
- Szövegbányászat
Az N számú nagy adat-elemző eszköz az alábbiakban található a nagy adatok tárolásához és elemzéséhez használt legfontosabb eszközök listája. Ezeket a Big Data Analytics eszközöket tovább lehet osztani két tárolási és lekérdezési / elemzési kategóriába.
-
Apache Hadoop:
Apache Hadoop, nagy adatelemző eszköz, amely egy java alapú ingyenes szoftver keret. Ez elősegíti a hatalmas mennyiségű adat hatékony tárolását egy fürtként ismert tárolóhelyen. Ennek a keretrendszernek a sajátossága, hogy párhuzamosan fut egy fürtön, és képes a hatalmas adatok feldolgozására az összes csomópontban. A Hadoop-ban van egy tárolórendszer, amelyet népszerûen Hadoop elosztott fájlrendszernek (HDFS) hívnak, amely elõsegíti a nagy adatmennyiség felosztását és a fürtben lévõ sok csomópont közötti elosztást. Ezenkívül egy fürtben végzi az adatok replikációs folyamatát, így magas rendelkezésre állást és helyreállítást biztosítva a hiba miatt - ez növeli a hibatoleranciát.
-
KNIME:
A KNIME Analytics platform az adatvezérelt innováció egyik vezető nyílt megoldása. Ez az eszköz segít felfedezni a potenciált, és hatalmas adatmennyiségben rejtőzik el, új betekintést nyújt az enyémre, vagy előrejelzi az új jövőt. A KNIME Analytics Platform eszköz nagyon hasznos eszközkészlet az adattudósok számára.
-
OpenRefine:
Az OpenRefine a Google Finomító néven kerül bevezetésre. Ez az eszköz az egyik hatékony eszköz a rendetlen és nagy mennyiségű adatok kezelésére, amelyek mindegyike magában foglalja: adatok tisztítását, az adatok átalakítását egyik formátumból a másikba, valamint kiterjesztését webszolgáltatásokkal és külső adatokkal. A nyílt finomítási eszköz segíti a nagy adatkészletek könnyű felfedezését.
-
Narancssárga:
Az Orange híres nyílt forráskódú adatmegjelenítés, és segít az adatok elemzésében kezdőnek és a szakértőnek is. Ez az eszköz interaktív munkafolyamatokat biztosít egy nagy eszköztár-opcióval, és létrehozza azt, amely elősegíti az adatok elemzését és megjelenítését. A narancssárga eszköznek sok és különböző megjelenése van, beleértve oszlopdiagramokat, fákat, szórt grafikákat, dendrogramokat, hálózatokat és hőtérképeket.
-
RapidMiner:
A RapidMiner eszköz vizuális programozással működik, és nagymértékben képes az adatok kezelésére, elemzésére és modellezésére. A RapidMiner eszközök megkönnyítik és eredményesebbé teszik az adattudományi csapatokat azáltal, hogy nyílt forrású platformot használnak minden olyan munkájukhoz, mint a gépi tanulás, az adatok előkészítése és a modellek telepítése. Az adattudományi platform egységessége miatt felgyorsítja a teljes analitikai munkafolyamatok létrehozását egyetlen környezetben, amely jelentősen javítja a hatékonyságot és rövid időt vesz igénybe az adattudományi projektek számára.
Néhány példa / terület a Big data Analytics eszközöket használva:
A nagy adatok elemző eszközeire nagy szükség van az üzleti vállalkozásoknak / vállalkozásoknak, amelyek gyors és agilis döntésektől függnek, hogy versenyképesek maradjanak, és valószínűleg a nagy adat elemző eszközök fontosak, míg az üzleti döntések a korábbi üzleti adataik alapján történnek. Az alábbiakban felsorolunk néhány különféle típusú szervezetet, amelyek használhatják ezt a technológiát:
Utazás és vendéglátás:
Az utazási és vendéglátóiparban nagyon fontos és kulcsfontosságú tényező az ügyfelek boldogságának megőrzése, de nehezebb felmérni, hogy az ügyfelek megelégedjék-e. Például az üdülőhelyekben és a kaszinókban nagyon rövid lehetőséget kapnak arra, hogy megváltoztassák az ügyfelek tapasztalatait. Ezért a nagy adatanalitika alkalmazásai lehetővé teszik ügyfelek adatainak gyűjtését, statisztikai elemzések alkalmazását ezen vállalkozások jobb megértése és fejlesztése érdekében.
Kiskereskedelem:
Manapság az ügyfélszolgálat hatalmas fának tűnt fel az elmúlt évtizedekhez képest, a hozzáértő vásárlók mindig folytatják a keresést, és elvárják, hogy a kiskereskedők pontosan megértsék, mit akarnak, és mikor szükségesek ezekre a termékekre. Itt a nagy adatanalitikai technológia kerül a képbe, és segít a kiskereskedőknek az ügyfelek igényeinek teljesítésében.
Kormány:
Kevés van, és egyes kormányzati ügynökségek mindig szembesülnek nagy kihívásokkal, például hogyan kell a költségvetést a közvélemény számára elkészíteni anélkül, hogy a minőség vagy a termelékenység kompromisszuma lenne. Ezért sok ügynökség használ nagy adatelemzést; amely segíti őket a műveletek ésszerűsítésében, miközben pontosabb képet nyújt az ügynökségnek a bűncselekményről, hogy elkerülhető legyen a megvalósítható és jó költségvetés elkészítése.
Egészségügy:
A nagy adatok elemzése az egészségügyi ágazatban is használható. A betegnyilvántartás, a biztosítási információk és az egészségügyi tervek, valamint az egyéb, nehezen kezelhető információk kezelése. Ezért annyira fontos a nagy adatanalitikai technológia alkalmazása az egészségügyi ágazatban.
Következtetés - nagy adatelemző eszközök
A jelenlegi helyzetben az adatmennyiség növekszik, a világ népességének növekedése és a technológia növekedése mellett. Ez egyértelmű jele / jelzése a nagy adat elemzési megoldások egyre szélesebb körű használatának és szükségességének. A Big Data nem csupán a technológia trendje, hanem egy üzleti gyakorlat, amely segít az iparágaknak / vállalkozásoknak abban, hogy ezen a versenyvilágon maradjanak, és proaktív adatközpontú üzleti döntéseikkel hozzák az értékesítés és a marketing csapat teljesítményének javítását, valamint a bevétel növelését.
Ajánlott cikkek:
Ez egy útmutató a nagy adat-elemző eszközökhöz a valós világban. Itt megvitattuk a különféle nagy adat-elemzési eszközöket, például az Apache Hadoop, RapidMine, OpenRefine stb. További tudnivalókat a következő cikkben tekinthet meg -
- Nagy adatelemzés a vendéglátóiparban
- Big Data Vs prediktív elemzés
- Adatbányászat vs szövegbányászat