Introduksjon til Big Data Analytics-verktøy
Big data analytics er prosessen, den brukes til å undersøke den varierte og store mengden datasett som for å avdekke ukjente korrelasjoner, skjulte mønstre, markedstrender, kundepreferanser og mest mulig nyttig informasjon som gjør og hjelpe organisasjoner til å ta forretningsbeslutninger basert på mer informasjon fra Big data-analyse. Det er mulig å behandle data veldig raskt og effektivt. Det inkluderer analyse av dataene og gjøre bruk av resultatet. Dette gjør en mindre innsats og mer effektiv der det ikke er mulig med mer tradisjonelle business intelligence-løsninger.
Konseptet med Big data Analytics-verktøy:
Big Data Analytics-verktøy er veldig viktig for bedrifter og storskala næringer på grunn av det enorme volumet av data som vil bli generert og administrert av moderne organisasjonsverktøy ved hjelp av Bigdata-verktøy. Big Data Analytics-verktøy hjelper bedrifter med å spare tid og penger, og også i å få innsikt i å ta datadrevne beslutninger.
Big Data-analyse er den komplette prosessen med å samle, samle, organisere og analysere de enorme datasettene (kjent som Big Data) for å observere / identifisere mønstrene og også annen nyttig informasjon som trengs for forretningsbeslutninger. Prosessen - Big Data-analyse hjelper organisasjoner med å bedre forstå informasjonen som finnes i datasettene. Fyren som jobber som analytikere som jobber med Big Data, vil vanligvis ha kunnskapen som kommer fra å analysere dataene. Det er forskjellige typer verktøy som er tilgjengelige under Data Analytics som hjelper til med å forbedre dataanalysen prosessen som er dataanalyse, datarensing, data mining, data visualisering, data integrasjon, data lagring og administrasjon.
For prosessen med big data-analyse er det behov for svært høyytelsesanalyse. Derfor å analysere et så stort volum av data, spesialiserte programvareverktøy som kreves for Big Data analytics prosess og applikasjoner for prediktiv analyse, data mining, text mining, prognoser og data optimalisering.
Fordelene med Big Data Analytics:
Det er mange fordeler med å bruke Big Data Analytics. Denne prosessen med big data-analyse med høy ytelse innen prediktiv analyse, data mining, text mining, prognoser for disse dataene og optimalisering hjelper bedriftene med å få fordeler på mange områder som inkluderer nye inntektsmuligheter i virksomheten, for mer effektiv markedsføring av produktene, ved å tilby mye bedre kundeservice, forbedre driftseffektiviteten og kan også ta beslutninger om konkurransefortrinn fremfor markedets konkurrenter.
For å være spesifikk på Big Data Analytics-prosessen, gjør det bedrifter mulig å fordele / begrense sitt enorme datamengde til den mest relevante informasjonen og analysere den for å informere viktige forretningsavgjørelser. Denne proaktive tilnærmingen til virksomheten er transformativ fordi den gir analytikere og beslutningstakere makten til å komme videre med den beste kunnskapen og innsikten som er tilgjengelig, ofte i sanntid.
Slik fungerer Big Data Analytics og dens viktigste teknologier:
Som nevnt tidligere, er en big data analytics-prosess ikke en eneste aktivitet som omfatter et stort datamengde. I stedet avanserte analyser som kan brukes på store data, men i virkeligheten jobber flere typer forskjellige teknologier sammen for å oppnå mest mulig verdi av informasjon. Nedenfor er de største og viktige teknologiene som involverer i big data-analyseprosessen:
- Dataledelse
- Datautvinning
- Hadoop
- Analyse i minnet
- Prediktiv analyse.
- Tekst gruvedrift
N 'antall Big Data Analytics-verktøy, nedenfor er listen over noen av de beste verktøyene som brukes til å lagre og analysere Big Data. Disse Big Data Analytics-verktøyene kan videre klassifiseres i to lagring og spørring / analyse.
-
Apache Hadoop:
Apache Hadoop, et stort dataanalyseverktøy som er et javabasert rammeverk for gratis programvare. Det hjelper til effektiv lagring av enorme datamengder på et lagringssted kjent som en klynge. Den spesielle egenskapen til dette rammeverket er at det kjøres parallelt på en klynge og har også en evne til å behandle enorme data på tvers av alle noder i det. Det er et lagringssystem i Hadoop, populært kjent som Hadoop Distribuert filsystem (HDFS), som hjelper deg med å dele opp det store datamengden og distribuere over mange noder som er til stede i en klynge. Den utfører også kopieringsprosessen av data i en klynge, og gir dermed høy tilgjengelighet og gjenoppretting fra feilen - noe som øker feiltoleransen.
-
KNIME:
KNIME Analytics-plattformen er en av de ledende åpne løsningene for datadrevet innovasjon. Dette verktøyet hjelper deg med å oppdage potensialet og gjemmes i et enormt datamengde, det utfører også mitt for ny innsikt, eller spår den nye fremtiden. Verktøyet KNIME Analytics Platform er veldig nyttig verktøykasse for dataforskere.
-
OpenRefine:
OpenRefine introduseres som Google Refine. Dette verktøyet er et av de effektive verktøyene for å jobbe med det rotete og store volumet av data, som alle inkluderer: rensing av data, transformering av disse dataene fra ett format til et annet, og også for å utføre det med webtjenester og eksterne data. Det åpne raffineringsverktøyet hjelper deg med å utforske store datasett enkelt.
-
Oransje:
Orange er kjent datavisualisering med åpen kildekode og hjelper i dataanalyse både for nybegynnere og ekspert. Dette verktøyet gir interaktive arbeidsflyter med et stort verktøykasse-alternativ for å lage det samme som hjelper i analyse og visualisering av data. Et oransje verktøy har mange og forskjellige visualiseringer, som inkluderer søylediagrammer, trær, spredte tomter, til dendrogrammer, nettverk og varmekart.
-
RapidMiner:
RapidMiner-verktøyet bruker visuell programmering, og det er også mye i stand til å manipulere, analysere og modellere dataene. RapidMiner-verktøy gjør datavitenskapsteam enklere og produktive ved å bruke en åpen kildekodeplattform for alle sine jobber som maskinlæring, dataforberedelse og modelldistribusjon. På grunn av ensartetheten i datavitenskapelig plattform gjør akselerasjoner i en bygning av komplette analytiske arbeidsflyter i et enkelt miljø som hjelper dramatisk å forbedre effektiviteten og kort varighet av tid til verdi for datavitenskapelige prosjekter.
Noen av eksemplene / områdene som bruker Big data Analytics-verktøy:
Big data-analyseverktøy har veldig behov for virksomheter / bedrifter som er avhengige av raske og smidige beslutninger for å holde seg like konkurransedyktige, og mest sannsynlig er big data-analyseverktøy viktig mens forretningsavgjørelser er basert på deres tidligere forretningsdata. Nedenfor er noen av de forskjellige typer organisasjoner som kan benytte seg av denne teknologien:
Reise og gjestfrihet:
I reise- og gjestfrihetsvirksomheten er det en veldig viktig og nøkkelfaktor å holde kundene fornøyde, men det er vanskeligere å måle å tilfredsstille kundene. For eksempel i Resorts og kasinoer vil de ha et veldig kort spenn av en mulighet til å snu kundeopplevelse. Derfor gir applikasjoner av Big data analytics muligheten til å samle inn kundedata, anvende statistisk analyse for bedre å forstå og forbedre disse virksomhetene.
Detaljhandel:
I dag har kundeservice vist seg som et stort tre sammenlignet med de siste tiårene, kunnskapsrike kjøpere fortsetter alltid å søke og forventer at detaljister skal forstå nøyaktig hva de vil ha og når disse produktene trenger det. Her kommer Big data analytics-teknologi inn i bildet og hjelper forhandlerne med å imøtekomme kundenes krav.
Myndighetene:
Det er få, og bestemte offentlige etater står alltid overfor en stor utfordring som å forberede budsjettet for publikum uten kompromisser om kvalitet eller produktivitet. Derfor bruker mange byråer big data-analyse; noe som hjelper dem med å effektivisere driften og samtidig gi byrået et mer korrekt syn på kriminell virksomhet for å unngå å utarbeide et gjennomførbart og godt budsjett.
Helsevesen:
Big data analytics kan også brukes i helsevesenet. Opprettholde pasientjournaler, deres forsikringsinformasjon og helseplaner og også all annen type informasjon som er vanskelig å håndtere. Derfor er det så viktige anvendelser av big data analytics-teknologi i helsevesenet.
Konklusjon - Big data Analytics-verktøy
I dagens situasjon vokser datamengden sammen med verdensbefolkningsvekst og teknologivekst. Dette er et tydelig tegn / indikasjon på stadig mer utbredt bruk og nødvendighet av Big Data Analyseløsninger. Big Data er ikke bare en trend med teknologi, men det er en forretningspraksis som hjelper bransjene / bedriften å holde seg i denne konkurransedyktige verden for å ta sine proaktive datadrevne forretningsavgjørelser for å forbedre salgs- og markedsføringsresultatene, øke inntektene.
Anbefalte artikler:
Dette har vært en guide til Big data-analyseverktøy i den virkelige verden. Her har vi diskutert forskjellige Big data Analytics-verktøy som Apache Hadoop, RapidMine, OpenRefine, etc. Du kan også se på følgende artikkel for å lære mer -
- Big Data Analytics i gjestfrihetsbransjen
- Big Data vs prediktiv analyse
- Data Mining vs Text Mining