Introduksjon til Big data analytics
Hva er Big Data?
Big Data er ikke annet enn et stort volum data. Data kan være av noe slag, dvs. strukturerte data som tall, datoer, gruppe ord osv., Semistrukturert json, XML etc., eller ustrukturerte data som tekst, bilder, videoer osv. Det er så vanskelig å behandle disse dataene ved å bruke en tradisjonell database. Dataene kan samles inn fra forskjellige kilder som sosiale medier, e-post, banktransaksjoner, online shopping, mobile enheter og mange andre kilder. Disse dataene når de samles, manipuleres, lagres og analyseres, kan hjelpe organisasjoner til å få nyttig innsikt for å øke inntektene, få nye og beholde gamle kunder og forbedre driften.
Vi kan definere big data som tre V:
Volum: Mengden data som blir generert hvert sekund. Organisasjoner som sosiale medier, e-handel, samler flyselskaper en enorm mengde data hver dag.
Hastighet: hastigheten som dataene genereres på. Sosiale medier blir brukt av alle, og det vil bli generert masse data hvert sekund fordi folk gjør mange ting over sosiale medier de legger ut kommentarene, som bildene, deler videoene osv.
Variasjon: Data kan være av forskjellige former strukturerte data som numeriske data, ustrukturerte data som tekst, bilder, videoer, økonomiske transaksjoner etc. eller semistrukturerte data som json eller XML.
Hva gjør vi med denne Big Data?
Vi kan bruke disse store dataene til å behandle og trekke noen meningsfylte innsikter ut av dem. Det er forskjellige rammer tilgjengelig for å behandle big data. Nedenfor viser de populære rammene som brukes mye av big data-utviklere og analytikere.
Apache Hadoop: vi kan skrive kart-redusere programmet for å behandle dataene.
Gnist: vi kan skrive gnistprogram for å behandle dataene, ved hjelp av gnist kan vi også behandle strøm av data også.
Apache Flink: dette rammeverket brukes også til å behandle en datastrøm.
Og mange flere som Storm, Samza.
Big Data Analytics:
Big Data analytics er prosessen med å samle inn, organisere og analysere en stor mengde data for å avdekke skjult mønster, korrelasjon og annen meningsfull innsikt. Det hjelper en organisasjon til å forstå informasjonen i dataene deres og bruke den til å gi nye muligheter for å forbedre virksomheten sin, noe som igjen fører til mer effektiv drift, høyere fortjeneste og lykkeligere kunder.
For å analysere et så stort volum av data gjør Big Data analytics-applikasjoner det mulig for store dataanalytikere, dataforskere, prediktive modellerere, statistikere og andre analytiske utøvere å analysere det økende volumet av strukturerte og ustrukturerte data. Det utføres ved hjelp av spesialiserte programvareverktøy og applikasjoner. Ved hjelp av disse verktøyene kan forskjellige dataoperasjoner utføres som data mining, text mining, prediktiv analyse, prognoser etc., alle disse prosessene blir utført separat og er en del av høyytelsesanalyse. Ved å bruke Big Data-analyseverktøy og programvare kan en organisasjon behandle en stor mengde data og gi meningsfull innsikt som gir bedre forretningsavgjørelser i fremtiden.
De viktigste teknologiene bak Big Data Analytics:
Analytics består av forskjellige teknologier som hjelper deg med å få mest mulig verdsatt informasjon fra dataene.
Hadoop: Open source-rammeverket som er mye brukt til å lagre en stor datamengde og kjøre forskjellige applikasjoner på en klynge av maskinvare. Det har blitt en nøkkelteknologi som skal brukes i big data på grunn av den konstante økningen i mangfoldet og volumet av data og den distribuerte datamodellen gir raskere tilgang til data.
Datamining: Når dataene er lagret i datahåndteringssystemet. Du kan bruke data mining-teknikker for å finne mønstrene som brukes til videre analyse og svare på komplekse forretningsspørsmål. Med data mining kan alle repeterende og støyende data fjernes og bare peke på relevant informasjon som brukes for å akselerere tempoet i å ta informerte beslutninger.
Text Mining: Med tekstbryting kan vi analysere tekstdata fra nettet som kommentarene, likes fra sosiale medier og andre tekstbaserte kilder som e-post vi kan identifisere om e-posten er spam. Text Mining bruker teknologier som maskinlæring eller naturlig språkbehandling for å analysere en stor mengde data og oppdage de forskjellige mønstrene.
Predictive Analytics: Predictive analytics bruker data, statistiske algoritmer og maskinlæringsteknikker for å identifisere fremtidige resultater basert på historiske data. Det handler om å gi de beste fremtidige resultatene slik at organisasjoner kan føle seg trygge på sine nåværende forretningsavgjørelser.
Fordelene med Big Data Analytics:
Big Data Analytics har vært populært blant forskjellige organisasjoner. Organisasjonene som netthandel, sosiale medier, helsevesen, bankvirksomhet, underholdningsindustri etc., bruker mye analytics for å forstå forskjellige mønstre, samle inn og utnytte kundenes innsikt, gjenkjenning av svindel, overvåke aktiviteter i finansmarkedet etc.
La oss ta et eksempel på e-handelsnæringen:
e-handelsnæringen som Amazon, Flipkart, Myntra og mange andre nettbutikknettsteder benytter seg av big data.
De samler inn kundedata på flere måter som
- Samle informasjon om gjenstandene som søkes av kunden
- Informasjon om deres preferanser.
- Informasjon om populariteten til produktene og mange andre data
Ved å bruke denne typen data, oppnår organisasjoner noen mønstre og gir den beste kundeservicen som
- som viser de populære produktene som blir solgt.
- Vis produktene som er relatert til produktene som en kunde kjøpte.
- Sørg for sikre pengeoverganger og identifiser om det er noen uredelige transaksjoner.
- Prognose etterspørselen etter produktene og mange flere.
Konklusjon
Big Data er en spillveksler. Mange organisasjoner bruker mer analyse for å drive strategiske handlinger og tilby bedre kundeopplevelse. En liten endring i effektiviteten eller minste besparelser kan føre til et stort overskudd, og det er grunnen til at de fleste organisasjoner går mot big data.
Anbefal artikler:
Dette har vært en guide til Big data Analytics. Her har vi diskutert grunnleggende konsepter som hva som er Big data Analytics, det er fordeler, nøkkelteknologi bak Big data Analytics, etc. Du kan også se på følgende artikkel for å lære mer -
- 5 Utfordringer og løsninger med Big Data Analytics
- Big Data Analytics-verktøy | Du må vite
- Betydningen av Big Data Analytics i gjestfrihet
- Big Data-teknikker
- Introduksjon til Big Data Architecture