Bevezetés a nagy adatok elemzésébe
Mi az a Big Data?
A Big Data nem más, mint nagy mennyiségű adat. Az adatok bármilyen lehetnek, azaz strukturált adatok, például számok, dátumok, szavak csoportja stb., Félig strukturált json, XML stb., Vagy strukturálatlan adatok, például szöveg, képek, videók stb. Annyira nehéz ezeket az adatokat feldolgozni egy hagyományos adatbázis. Az adatok különféle forrásokból gyűjthetők, mint például a közösségi média, e-mailek, banki tranzakciók, online vásárlás, mobil eszközök és sok más forrás. Ezek az adatok gyűjtése, manipulálása, tárolása és elemzése segíthet a szervezeteknek hasznos betekintést szerezni bevételük növelésében, új ügyfelek megszerzésében, régi ügyfelek megtartásában és a működés javításában.
A nagy adatokat három V-ként definiálhatjuk:
Forgalom: Az a mennyiség, amelyet másodpercenként generálnak. Minden nap olyan szervezetek, mint a szociális média, az e-kereskedelem, a légitársaságok hatalmas mennyiségű adatot gyűjtenek.
Sebesség: Az adat előállítási sebessége. A közösségi médiát mindenki használja, és minden másodpercben sok adat keletkezik, mert az emberek sok dolgot csinálnak a közösségi médián keresztül, és megjegyzéseket tesznek, például képeket, megosztják a videókat stb.
Változat: Az adatok lehetnek különféle formában strukturált adatok, például numerikus adatok, strukturálatlan adatok, például szöveg, képek, videók, pénzügyi tranzakciók stb., Vagy félig strukturált adatok, például json vagy XML.
Mit csinálunk ezzel a nagy adattal?
Ezt a nagy adatot felhasználhatjuk feldolgozásra, és értelmi betekintést vonhatunk belőle. Különböző keretek állnak rendelkezésre a nagy adatok feldolgozására. Az alábbiakban felsoroljuk a népszerű keretrendszert, amelyet a nagy adatfejlesztők és elemzők széles körben használnak.
Apache Hadoop: írhatunk térképcsökkentő programot az adatok feldolgozására.
Spark: Spark programot írhatunk az adatok feldolgozására, a spark segítségével az élő adatfolyamot is feldolgozhatjuk.
Apache Flink: ezt a keretet az adatfolyam feldolgozására is használják.
És még sok más, mint a Vihar, Samza.
Big Data Analytics:
A Big Data elemzése nagy mennyiségű adat gyűjtésének, szervezésének és elemzésének a folyamata a rejtett minták, összefüggések és más értelmes betekintések feltárása érdekében. Segít a szervezeteknek megérteni az adataikban szereplő információkat, és új lehetőségeket kínálnak üzleti fejlődésük fejlesztésére, ami viszont hatékonyabb működést, nagyobb nyereséget és boldogabb ügyfeleket eredményez.
Egy ilyen nagy adatmennyiség elemzéséhez a Big Data elemző alkalmazások lehetővé teszik a nagy adatok elemzőinek, adattudósoknak, prediktív modellezőknek, statisztikusoknak és más elemzőknek, hogy elemezzék a strukturált és nem strukturált adatok növekvő mennyiségét. Speciális szoftver eszközökkel és alkalmazásokkal hajtják végre. Ezen eszközök használatával különféle adatműveletek végezhetők, például adatbányászat, szövegbányászat, prediktív elemzés, előrejelzés stb., Ezeket a folyamatokat külön-külön hajtják végre, és a nagyteljesítményű elemzés részét képezik. A Big Data elemző eszközök és szoftverek használata lehetővé teszi a szervezet számára, hogy nagy mennyiségű adatot dolgozzon fel, és értelmes betekintést nyújtson, amely jobb üzleti döntéseket hoz a jövőben.
A Big Data Analytics alapvető technológiái:
Az Analytics különféle technológiákat foglal magában, amelyek segítenek abban, hogy az adatokból legértékesebb információt szerezzenek.
Hadoop: Nyílt forráskódú keret, amelyet széles körben használnak nagy mennyiségû adat tárolására és különféle alkalmazások futtatására árucikk-hardverfürtön. Az adat változatosságának és mennyiségének folyamatos növekedése miatt kulcsfontosságú technológiává vált a nagy adatokban, és elosztott számítási modellje gyorsabb hozzáférést biztosít az adatokhoz.
Adatbányászat: Az adatok tárolása az adatkezelő rendszerben. Az adatbányászati technikákkal felfedezheti a további elemzéshez használt mintákat, és válaszolhat összetett üzleti kérdésekre. Az adatbányászással az összes ismétlődő és zajos adat eltávolítható, és csak a releváns információkra mutat rá, amelyeket felgyorsítanak a megalapozott döntések meghozatalának üteméhez.
Szövegbányászat: A szövegbányászattal elemezhetjük az internetes szöveges adatokat, például a megjegyzéseket, a közösségi médiából származó kedvelt elemeket és más szöveg-alapú forrásokat, például az e-maileket, amelyek alapján megállapíthatjuk, hogy a levél spam-e. A Text Mining olyan technológiákat használ, mint a gépi tanulás vagy a természetes nyelvfeldolgozás, hogy nagy mennyiségű adatot elemezhessen és felfedezzék a különféle mintákat.
Prediktív elemzés: A prediktív elemzés adatokat, statisztikai algoritmusokat és gépi tanulási technikákat használ a jövőbeli eredmények azonosításához a történeti adatok alapján. Arról szól, hogy biztosítsuk a legjobb jövőbeli eredményeket, hogy a szervezetek magabiztosan érezzék magukat üzleti döntéseikben.
A Big Data Analytics előnyei:
A Big Data Analytics népszerű volt a különböző szervezetek körében. Az olyan szervezetek, mint az e-kereskedelem, a szociális média, az egészségügy, a banki, a szórakoztatóipar stb., Széles körben használják az analitikát, hogy megértsék a különféle mintákat, gyűjtsék és hasznosítsák az ügyfelek betekintését, csalások észlelését, a pénzügyi piaci tevékenységek figyelését stb.
Vegyünk egy példát az e-kereskedelemről:
Az elektronikus kereskedelem, például az Amazon, a Flipkart, a Myntra és sok más online vásárlási oldal nagy adatot használ fel.
Több módon gyűjtik az ügyfelek adatait
- Gyűjtsön információkat az ügyfél által keresett elemekről
- Információ a preferenciáikról.
- Információ a termékek népszerűségéről és sok más adat
Az ilyen típusú adatok felhasználásával a szervezetek levezethetnek bizonyos mintákat és a lehető legjobb ügyfélszolgálatot nyújtják
- az értékesített népszerű termékek bemutatása.
- mutassa meg azokat a termékeket, amelyek kapcsolódnak az ügyfelek által vásárolt termékekhez.
- Biztosítson biztonságos pénzátutalásokat, és azonosítsa, ha csalárd tranzakciókat hajtanak végre.
- Előrejelölje a termékek és még sok más keresletét.
Következtetés
A Big Data egy játékváltó. Sok szervezet több elemzést használ a stratégiai tevékenységek irányításához és a jobb vevői élmény biztosításához. A hatékonyság kis változása vagy a legkisebb megtakarítás hatalmas nyereséget eredményezhet, ezért a legtöbb szervezet halad a nagy adatforgalom felé.
Cikkek ajánlása:
Ez egy útmutató a nagy adat-elemzéshez. Itt megvitattuk az olyan alapvető fogalmakat, mint például a Big Data Analytics, annak előnyei, a Big Data Analytics mögött meghúzódó technológia stb. További információkért a következő cikket is megnézheti -
- 5 A nagy adatelemzés kihívásai és megoldásai
- Big Data Analytics eszközök | Tudnod kell
- A nagy adatelemzés fontossága a vendéglátásban
- Big Data technikák
- Bevezetés a Big Data architektúrába