Введение в инструменты анализа больших данных
Аналитика больших данных - это процесс, который используется для изучения различного и большого количества наборов данных, которые позволяют обнаружить неизвестные корреляции, скрытые модели, тенденции рынка, предпочтения клиентов и большую часть полезной информации, которая помогает организациям принимать бизнес-решения на основе на больше информации от анализа больших данных. Возможно обрабатывать данные очень быстро и эффективно. Это включает в себя анализ данных и использование результатов. Это требует меньших усилий и более эффективно там, где это невозможно при использовании более традиционных решений для бизнес-аналитики.
Концепция инструментов анализа больших данных:
Инструменты Big Data Analytics очень важны для предприятий и крупных отраслей, поскольку огромный объем данных будет создаваться и управляться современными организационными инструментами с использованием инструментов Bigdata. Инструменты аналитики больших данных помогают предприятиям экономить время и деньги, а также получать информацию для принятия решений на основе данных.
Аналитика больших данных - это полный процесс сбора, сбора, организации и анализа огромных массивов данных (известных как большие данные) для наблюдения / идентификации шаблонов, а также другой полезной информации, необходимой для деловых решений. Процесс - анализ больших данных помогает организациям лучше понять информацию, которая присутствует в наборах данных. Парень, который работает аналитиками, работающими с большими данными, как правило, обладает знаниями, полученными при анализе данных. В Data Analytics доступны различные типы инструментов, которые помогают улучшить анализ данных, процесс анализа, очистки данных. интеллектуальный анализ данных, визуализация данных, интеграция данных, хранение данных и управление ими.
Для процесса анализа больших данных необходима очень высокопроизводительная аналитика. Следовательно, для анализа такого огромного объема данных необходимы специализированные программные инструменты, необходимые для аналитического процесса Big Data, и приложения для прогнозной аналитики, интеллектуального анализа данных, анализа текста, прогнозирования и оптимизации данных.
Преимущества Big Data Analytics:
Есть много преимуществ использования Big Data Analytics. Этот процесс анализа больших данных с высокой эффективностью в области прогнозной аналитики, интеллектуального анализа данных, анализа текста, прогнозирования этих данных и оптимизации помогает предприятиям получать выгоду во многих областях, включая новые возможности получения прибыли в бизнесе, для более эффективного маркетинга продуктов. в обеспечении гораздо лучшего обслуживания клиентов, в повышении операционной эффективности, а также может принимать решения о конкурентных преимуществах по сравнению с конкурентами рынка
Чтобы быть конкретным в процессе Big Data Analytics, он позволяет предприятиям разбивать / сужать свой огромный объем данных до наиболее релевантной информации и анализировать ее для принятия важных бизнес-решений. Этот упреждающий подход к бизнесу трансформирует, потому что он дает аналитикам и лицам, принимающим решения, возможность двигаться вперед с лучшими доступными знаниями и знаниями, часто в режиме реального времени.
Как работает Big Data Analytics и ее ключевые технологии:
Как упоминалось ранее, процесс анализа больших данных - это не единственное мероприятие, которое охватывает огромный объем данных. Вместо этого это расширенная аналитика, которая может применяться к большим данным, но на самом деле, несколько типов различных технологий работают вместе, чтобы получить максимальную отдачу от информации. Ниже приведены самые важные и важные технологии, которые задействованы в процессе анализа больших данных:
- Управление данными
- Сбор данных
- Hadoop
- Аналитика в памяти
- Прогнозная аналитика.
- Добыча текста
Существует N инструментов Big Data Analytics, ниже приведен список некоторых лучших инструментов, используемых для хранения и анализа больших данных. Эти инструменты для анализа больших данных могут быть в дальнейшем разделены на два типа: хранение и запросы / анализ.
-
Apache Hadoop:
Apache Hadoop, инструмент для анализа больших данных, основанный на Java. Это помогает в эффективном хранении огромного количества данных в месте хранения, известном как кластер. Особенностью этой среды является то, что она работает параллельно в кластере, а также имеет возможность обрабатывать огромные данные на всех узлах в нем. В Hadoop существует система хранения, широко известная как распределенная файловая система Hadoop (HDFS), которая помогает разделить большой объем данных и распределить по многим узлам, присутствующим в кластере. Он также выполняет процесс репликации данных в кластере, что обеспечивает высокую доступность и восстановление после сбоя, что повышает отказоустойчивость.
-
KNIME:
Аналитическая платформа KNIME является одним из ведущих открытых решений для инноваций на основе данных. Этот инструмент помогает раскрыть потенциал и спрятаться в огромном объеме данных, он также используется для свежего понимания или предсказывает новое будущее. Инструмент KNIME Analytics Platform - очень полезный набор инструментов для исследователей данных.
-
OpenRefine:
OpenRefine представлен как Google Refine. Этот инструмент является одним из эффективных инструментов для работы с запутанными и большими объемами данных, которые включают в себя: очистку данных, преобразование этих данных из одного формата в другой, а также расширение его с помощью веб-служб и внешних данных. Открытый инструмент уточнения помогает легко исследовать большие наборы данных.
-
Апельсин:
Orange - это известная визуализация данных с открытым исходным кодом, которая помогает в анализе данных как для начинающих, так и для экспертов. Этот инструмент предоставляет интерактивные рабочие процессы с широким набором инструментов для их создания, который помогает в анализе и визуализации данных. Оранжевый инструмент имеет много разных визуализаций, которые включают гистограммы, деревья, точечные диаграммы, дендрограммы, сети и тепловые карты.
-
RapidMiner:
Инструмент RapidMiner работает с использованием визуального программирования, а также он способен манипулировать, анализировать и моделировать данные. Инструменты RapidMiner упрощают и повышают производительность групп по обработке данных благодаря использованию платформы с открытым исходным кодом для всех их задач, таких как машинное обучение, подготовка данных и развертывание моделей. Из-за ее единообразия в платформе науки данных ускоряется создание целых аналитических рабочих процессов в единой среде, что помогает значительно повысить эффективность и сократить время, затрачиваемое на реализацию проектов по науке о данных.
Некоторые примеры / области с использованием инструментов аналитики больших данных:
Инструменты для анализа больших данных очень нужны бизнесу / предприятиям, которые зависят от быстрых и гибких решений, чтобы оставаться конкурентоспособными, и, скорее всего, инструменты для анализа больших данных важны, в то время как бизнес-решения основываются на их предыдущих бизнес-данных. Ниже приведены некоторые типы организаций, которые могут использовать эту технологию:
Путешествия и гостеприимство:
В сфере путешествий и гостиничного бизнеса очень важно и важно, чтобы клиенты были довольны, но оценить их удовлетворение сложнее. Например, на курортах и в казино у них будет очень короткая возможность изменить качество обслуживания клиентов. Следовательно, приложения для анализа больших данных дают возможность собирать данные о клиентах, применять статистическую аналитику для лучшего понимания и улучшения этих предприятий.
Розничная торговля:
В настоящее время обслуживание клиентов превратилось в огромное дерево по сравнению с прошлыми десятилетиями, знающие покупатели всегда продолжают искать и ожидают, что розничные торговцы точно поймут, чего они хотят, и когда эти продукты им нужны. Здесь технология аналитики больших данных входит в картину и помогает ритейлерам удовлетворять потребности клиентов.
Правительство:
Лишь немногие, и конкретные правительственные учреждения всегда сталкиваются с какой-то большой проблемой, например, как подготовить бюджет для общественности без какого-либо ущерба для качества или производительности. Поэтому многие агентства используют аналитику больших данных; что помогает им упорядочить операции, в то же время давая агентству более правильное представление о преступной деятельности, чтобы избежать подготовки выполнимого и хорошего бюджета.
Здравоохранение:
Аналитика больших данных также может быть использована в сфере здравоохранения. Ведение записей пациентов, их страховой информации и планов медицинского страхования, а также всех других видов информации, которыми сложно управлять. Следовательно, это так важно применение технологии анализа больших данных в индустрии здравоохранения.
Вывод - инструменты для анализа больших данных
В нынешней ситуации объем данных растет вместе с ростом населения мира и ростом технологий. Это явный признак / признак все более широкого использования и необходимости решений для анализа больших данных. Большие данные - это не просто технологический тренд, это бизнес-практика, которая помогает предприятиям и предприятиям оставаться в этом конкурентном мире, чтобы принимать упреждающие бизнес-решения, основанные на данных, для повышения эффективности продаж и эффективности работы команды маркетинга, увеличения доходов.
Рекомендуемые статьи:
Это было руководство по инструментам анализа больших данных в реальном мире. Здесь мы обсудили различные инструменты анализа больших данных, такие как Apache Hadoop, RapidMine, OpenRefine и т. Д. Чтобы узнать больше, вы также можете посмотреть следующую статью:
- Аналитика больших данных в индустрии гостеприимства
- Большие данные против прогнозирующей аналитики
- Data Mining против Text Mining