Введение в аналитику больших данных
Что такое большие данные?
Большие данные - это не что иное, как большой объем данных. Данные могут быть любого типа, т.е. структурированные данные, такие как числа, даты, группы слов и т. Д., Полуструктурированные json, XML и т. Д., Или неструктурированные данные, такие как текст, изображения, видео и т. Д. Обработка этих данных с использованием традиционная база данных. Данные можно собирать из различных источников, таких как социальные сети, электронные письма, банковские транзакции, покупки в Интернете, мобильные устройства и многие другие источники. Эти данные, когда они собираются, обрабатываются, хранятся и анализируются, могут помочь организациям получить полезную информацию для увеличения своих доходов, приобретения новых и удержания старых клиентов и улучшения операций.
Мы можем определить большие данные как три V:
Объем: объем данных, генерируемых каждую секунду. Ежедневно такие организации, как социальные сети, бизнес в сфере электронной коммерции, авиакомпании собирают огромное количество данных.
Скорость: скорость, с которой генерируются данные. Социальные сети используются всеми, и каждую секунду будет создаваться множество данных, потому что люди много чего делают в социальных сетях, публикуют комментарии, такие как фотографии, делятся видео и т. Д.
Разнообразие: данные могут представлять собой структурированные данные различных форм, такие как числовые данные, неструктурированные данные, такие как текст, изображения, видео, финансовые транзакции и т. Д., Или полуструктурированные данные, такие как json или XML.
Что мы делаем с этими большими данными?
Мы можем использовать эти большие данные, чтобы обработать их и извлечь из них значимые выводы. Для обработки больших данных доступны различные платформы. Ниже приведен список популярных платформ, которые широко используются разработчиками и аналитиками больших данных.
Apache Hadoop: мы можем написать карту-уменьшить программу для обработки данных.
Spark: мы можем написать программу Spark для обработки данных, используя Spark, мы также можем обрабатывать поток данных в реальном времени.
Apache Flink: эта платформа также используется для обработки потока данных.
И многим другим нравится Шторм, Самза.
Аналитика больших данных:
Аналитика больших данных - это процесс сбора, организации и анализа большого количества данных с целью выявления скрытых закономерностей, корреляции и других значимых идей. Это помогает организации понять информацию, содержащуюся в ее данных, и использовать ее, чтобы предоставить новые возможности для улучшения своего бизнеса, что, в свою очередь, приводит к более эффективной работе, более высокой прибыли и более счастливым клиентам.
Для анализа такого большого объема данных аналитические приложения Big Data позволяют аналитикам больших данных, специалистам по анализу данных, специалистам по прогнозированию, статистикам и другим аналитическим исполнителям анализировать растущий объем структурированных и неструктурированных данных. Это выполняется с использованием специализированных программных средств и приложений. Используя эти инструменты, можно выполнять различные операции с данными, такие как анализ данных, анализ текста, прогнозный анализ, прогнозирование и т. Д., Все эти процессы выполняются отдельно и являются частью высокопроизводительной аналитики. Использование аналитических инструментов и программного обеспечения для больших данных позволяет организации обрабатывать большие объемы данных и предоставлять значимые сведения, которые позволяют принимать более эффективные бизнес-решения в будущем.
Ключевые технологии, лежащие в основе аналитики больших данных:
Аналитика включает в себя различные технологии, которые помогают вам получать наиболее ценную информацию из данных.
Hadoop: платформа с открытым исходным кодом, которая широко используется для хранения большого объема данных и запуска различных приложений на кластере стандартного оборудования. Это стало ключевой технологией, которая будет использоваться в больших данных из-за постоянного увеличения разнообразия и объема данных, а ее модель распределенных вычислений обеспечивает более быстрый доступ к данным.
Сбор данных: после того, как данные сохранены в системе управления данными. Вы можете использовать методы интеллектуального анализа данных, чтобы обнаружить шаблоны, которые используются для дальнейшего анализа, и ответить на сложные бизнес-вопросы. С помощью интеллектуального анализа данных можно удалить все повторяющиеся и зашумленные данные и указать только соответствующую информацию, которая используется для ускорения принятия обоснованных решений.
Text Mining. С помощью Text Mining мы можем анализировать текстовые данные из Интернета, такие как комментарии, лайки из социальных сетей и другие текстовые источники, такие как электронная почта, которые мы можем определить, если почта является спамом. Text Mining использует такие технологии, как машинное обучение или обработка естественного языка, для анализа большого количества данных и обнаружения различных закономерностей.
Предиктивная аналитика. Предиктивная аналитика использует данные, статистические алгоритмы и методы машинного обучения для определения будущих результатов на основе исторических данных. Все дело в том, чтобы обеспечить наилучшие результаты в будущем, чтобы организации могли чувствовать уверенность в своих текущих бизнес-решениях.
Преимущества Big Data Analytics:
Аналитика больших данных была популярна среди различных организаций. Такие организации, как индустрия электронной коммерции, социальные сети, здравоохранение, банковское дело, индустрия развлечений и т. Д., Широко используют аналитику для понимания различных моделей, сбора и использования информации о клиентах, выявления мошенничества, мониторинга деятельности на финансовом рынке и т. Д.
Давайте рассмотрим пример индустрии электронной коммерции:
Индустрия электронной коммерции, такая как Amazon, Flipkart, Myntra и многие другие интернет-магазины, использует большие данные.
Они собирают данные о клиентах несколькими способами, такими как
- Собрать информацию о товарах, найденных клиентом
- Информация об их предпочтениях.
- Информация о популярности продуктов и многие другие данные
Используя эти виды данных, организации получают некоторые шаблоны и обеспечивают лучшее обслуживание клиентов, такое как
- отображение популярных продуктов, которые продаются.
- показать товары, которые относятся к товарам, купленным покупателем.
- Обеспечьте безопасные денежные переводы и определите, есть ли какие-либо мошеннические транзакции.
- Прогнозируем спрос на продукцию и многое другое.
Вывод
Big Data меняет правила игры. Многие организации используют больше аналитики для стратегических действий и повышения качества обслуживания клиентов. Небольшое изменение в эффективности или минимальная экономия могут привести к огромной прибыли, поэтому большинство организаций переходят на большие данные.
Рекомендовать статьи:
Это было руководство по аналитике больших данных. Здесь мы обсудили основные понятия, такие как аналитика больших данных, ее преимущества, ключевые технологии, лежащие в основе аналитики больших данных, и т. Д. Чтобы узнать больше, вы также можете посмотреть следующую статью:
- 5 проблем и решений аналитики больших данных
- Инструменты аналитики больших данных | Ты должен знать
- Важность аналитики больших данных в сфере гостеприимства
- Методы больших данных
- Введение в архитектуру больших данных