Увод у велику анализу података
Шта су велики подаци?
Велики подаци нису ништа друго него велика количина података. Подаци могу бити било које врсте, тј. Структурирани подаци попут бројева, датума, групе речи итд., Полуструктурирани јсон, КСМЛ итд., Или неструктурирани подаци попут текста, слика, видео записа итд. Толико је тешко обрадити ове податке користећи традиционална база података. Подаци се могу прикупљати из различитих извора попут друштвених медија, е-поште, банкарских трансакција, интернетске куповине, мобилних уређаја и многих других извора. Ови подаци када се прикупе, манипулишу, складиште и анализирају могу помоћи организацијама да стекну корисне увиде за повећање прихода, стекну нове и задрже старе клијенте и побољшају пословање.
Велике податке можемо дефинисати као три В:
Количина: Количина података која се генерише сваке секунде. Свакодневно организације попут друштвених медија, е-трговине, авиокомпаније прикупљају огромне количине података.
Велоцити: Брзина генерисања података. Друштвени медији користе сви и биће прикупљено пуно података сваке секунде, јер људи раде много ствари преко друштвених медија, објављују коментаре, попут фотографија, деле видео записе итд.
Разноликост: Подаци могу бити различитих облика структуираних података попут нумеричких података, неструктурираних података попут текста, слика, видео записа, финансијских трансакција итд. Или полуструктурираних података попут јсон или КСМЛ.
Шта радимо са овим великим подацима?
Можемо користити ове велике податке да бисмо из њих обрадили и извукли неке значајне увиде. На располагању су разни оквири за обраду великих података. Испод на листи налази се популарни оквир који широко користе програмери великих података и аналитичари.
Апацхе Хадооп: можемо написати мапу-смањити програм за обраду података.
Спарк: можемо да пишемо искре програм за обраду података, користећи искра можемо обрадити и ливе стреам података.
Апацхе Флинк: овај оквир се такође користи за обраду тока података.
И много више попут Олује, Самза.
Биг Дата Аналитицс:
Аналитика великих података је процес прикупљања, организовања и анализирања велике количине података ради откривања скривеног обрасца, корелације и других значајних увида. Помаже организацији да разуме информације садржане у њиховим подацима и да их користи да пружи нове могућности за побољшање пословања што заузврат доводи до ефикаснијег пословања, већих профита и срећнијих купаца.
Да би анализирали тако велику количину података, апликације Биг Дата аналитицс омогућавају великим аналитичарима података, научницима података, предиктивним моделарима, статистичарима и осталим аналитичким извођачима да анализирају растућу количину структурираних и неструктурираних података. Изводи се коришћењем специјализованих софтверских алата и апликација. Употребом ових алата могу се изводити различите операције података као што су вађење података, вађење текста, предиктивна анализа, предвиђање итд., Сви ови процеси се изводе засебно и део су високе перформансе аналитике. Кориштење аналитичких алата и софтвера Биг Дата омогућава организацији обраду велике количине података и пружање смислених увида који пружају боље пословне одлуке у будућности.
Кључне технологије иза Биг Дата Аналитицс:
Аналитика обухвата разне технологије које вам помажу да добијете најцење информације из података.
Хадооп: Оквир отвореног кода који се широко користи за чување велике количине података и покретање различитих апликација на кластеру робног хардвера. Постала је кључна технологија која се користи у великим подацима због сталног повећања разноликости и обима података, а њен дистрибутивни рачунски модел омогућава бржи приступ подацима.
Дата Мининг: Једном када се подаци сачувају у систему управљања подацима. Можете користити технике ископавања података да бисте открили обрасце који се користе за даљу анализу и одговор на сложена пословна питања. Помоћу копања података могу се уклонити сви понављајући и бучни подаци и истакнути само релевантни подаци који се користе за убрзавање темпа доношења информисаних одлука.
Тект Мининг: Помоћу рудања текста можемо анализирати текстуалне податке с веба попут коментара, лајкова са друштвених медија и других извора заснованих на тексту, попут е-поште, коју можемо препознати је ли пошта нежељена пошта. Тект Мининг користи технологије попут машинског учења или обраде природног језика за анализу велике количине података и откривање различитих образаца.
Предиктивна аналитика: Предиктивна аналитика користи податке, статистичке алгоритме и технике машинског учења како би идентификовала будуће исходе на основу историјских података. Све је у томе да обезбедите најбоље будуће резултате како би се организације могле осећати сигурним у своје тренутне пословне одлуке.
Предности Биг Дата Аналитике:
Биг Дата Аналитицс била је популарна међу разним организацијама. Организације попут индустрије е-трговине, друштвених медија, здравствене заштите, банкарства, индустрије забаве итд., Широко користе аналитику за разумевање различитих образаца, прикупљање и коришћење увида клијената, откривање превара, праћење активности на финансијском тржишту итд.
Узмимо пример индустрије е-трговине:
Индустрија е-трговине као што су Амазон, Флипкарт, Минтра и многе друге веб локације за куповину на мрежи користе велике податке.
Прикупљају податке о купцима на више начина
- Прикупите информације о предметима које претражује купац
- Информације о њиховим преференцијама.
- Информације о популарности производа и многи други подаци
Користећи ове врсте података, организације добивају неке обрасце и пружају најбољу услугу купцима као што су
- приказ популарних производа који се продају.
- прикажите производе који су повезани са производима које је купац купио.
- Обезбедите сигурне прелазе новца и утврдите да ли се раде неке лажне трансакције.
- Предвидите потражњу за производима и још много тога.
Закључак
Биг Дата је измењивач игара. Многе организације користе више аналитике да покрену стратешке акције и понуде боље корисничко искуство. Мала промена у ефикасности или најмања уштеда може довести до огромне добити, због чега се већина организација креће ка великим подацима.
Препоручи чланке:
Ово је водич за Аналитику великих података. Овде смо расправљали о основним појмовима попут шта је Биг дата Аналитицс, предности, кључна технологија која стоји иза Биг Дата Аналитицс-а итд. Такође можете погледати следећи чланак да бисте сазнали више -
- 5 Изазови и решења велике аналитике података
- Алатке за велику анализу података | Морате знати
- Важност велике анализе података у угоститељству
- Технике великих података
- Увод у велику архитектуру података