Uvod u velike alate za analizu podataka
Analitika velikih podataka je postupak, koristi se za ispitivanje raznolike i velike količine podataka koji otkrivaju nepoznate korelacije, skrivene obrasce, tržišne trendove, preferencije kupaca i većinu korisnih informacija koje čine i pomažu organizacijama u donošenju poslovnih odluka o više informacija iz analize velikih podataka. Moguće je vrlo brzo i učinkovito obraditi podatke. To uključuje analizu podataka i korištenje rezultata. To čini manje napora i učinkovitije tamo gdje to nije moguće s tradicionalnijim rješenjima za poslovnu inteligenciju.
Koncept alata Analitika velikih podataka:
Alat Big Data Analytics vrlo je važan za poduzeća i industrije velikih razmjera jer će ogromna količina podataka biti generirana i upravljana modernim organizacijskim alatima pomoću Bigdata alata. Veliki alati za analizu podataka pomažu tvrtkama u uštedi vremena i novca, kao i stjecanju uvida za donošenje odluka zasnovanih na podacima.
Big Data analytics kompletan je proces prikupljanja, prikupljanja, organiziranja i analiziranja ogromnih skupova podataka (poznatih kao Big Data) kako bi se promatrali / identificirali obrasci i ostale korisne informacije potrebne za poslovne odluke. Postupak - Analitika velikih podataka pomaže organizacijama da bolje razumiju informacije koje se nalaze unutar skupova podataka. Tip koji radi kao analitičar koji radi s velikim podacima obično će imati znanje koje dolazi iz analize podataka. Postoje različite vrste alata koji se nalaze u okviru analitike podataka koji pomažu u poboljšanju podataka koji analiziraju proces koji je analiza podataka, čišćenje podataka, vađenje podataka, vizualizacija podataka, integracija podataka, pohrana podataka i upravljanje.
Za postupak analitike velikih podataka, potrebna je vrlo analitika visokih performansi. Stoga analiziramo tako ogromnu količinu podataka, specijalizirane softverske alate potrebne za proces analitike velikih podataka i aplikacije za prediktivnu analitiku, vađenje podataka, vađenje teksta, predviđanje i optimizaciju podataka.
Prednosti Big Data Analytics:
Mnogo je prednosti upotrebe usluge Big Data Analytics. Ovaj postupak analitike velikih podataka s visokim učinkom u prediktivnoj analitici, vađenju podataka, vađenju teksta, predviđanju tih podataka i optimizaciji pomaže poduzećima u ostvarivanju koristi u mnogim područjima, što uključuje nove mogućnosti prihoda u poslovanju, za učinkovitije marketing proizvoda, u pružanju puno bolje usluge kupcima, poboljšanju operativne učinkovitosti i također može donositi odluke o konkurentnim prednostima u odnosu na tržišne konkurente.
Kako bi bio specifičan za proces Big Data Analytics, omogućava tvrtkama da razgrane / suže svoj ogromni volumen podataka na najrelevantnije podatke i analizira ih kako bi obavio kritične poslovne odluke. Ovaj proaktivni pristup poslu transformativan je jer daje analitičarima i donositeljima odluka snagu da napreduju s najboljim dostupnim znanjem i uvidima, često u stvarnom vremenu.
Kako funkcionira Big Data Analytics i njene ključne tehnologije:
Kao što je spomenuto ranije, proces analize velikih podataka nije pojedinačna aktivnost koja obuhvaća ogroman broj podataka. Umjesto toga, napredna analitika koja se može primijeniti na velikim podacima, ali u stvarnosti nekoliko vrsta različitih tehnologija djeluje zajedno kako bi se informacija postigla najviše. Ispod su najveće i najvažnije tehnologije koje uključuju proces analize velikih podataka:
- Upravljanje podatcima
- Iskopavanje podataka
- Hadoop
- Analitika u memoriji
- Prediktivna analitika.
- Iskopavanje teksta
Postoji 'N' broj alata Big Data Analytics, u nastavku je popis nekih najboljih alata koji se koriste za pohranu i analizu velikih podataka. Ove se velike alatke za analizu podataka mogu dalje klasificirati u dva pohranjivanja i upita / analize.
-
Apache Hadoop:
Apache Hadoop, veliki alat za analizu podataka koji je java baziran slobodni softverski okvir. Pomaže u učinkovitoj pohrani ogromne količine podataka na skladište poznato kao klaster. Posebnost ovog okvira je što se paralelno izvodi na klasteru i također ima mogućnost obrade ogromnih podataka na svim čvorovima u njemu. U Hadoopu postoji sustav za pohranu popularno poznat kao Hadoop distribuirani datotečni sustav (HDFS), koji pomaže u razdvajanju velike količine podataka i distribuciji po mnogim čvorovima koji su prisutni u klasteru. Također provodi proces replikacije podataka u klasteru, što osigurava visoku dostupnost i oporavak nakon kvara - što povećava toleranciju pogreške.
-
KNIME:
KNIME Analytics platforma jedno je od vodećih otvorenih rješenja za inovacije usmjerene na podatke. Ovaj alat pomaže u otkrivanju potencijala i skrivenih u ogromnoj količini podataka, ali također služi i za nove uvide ili predviđa novu budućnost. Alat KNIME Analytics Platform vrlo je koristan alatni alat za znanstvenike podataka.
-
OpenRefine:
OpenRefine je predstavljen kao Google Refine. Ovaj je alat jedan od učinkovitih alata za rad na neurednom i velikom obujmu podataka, koji svi uključuju: čišćenje podataka, transformaciju tih podataka iz jednog formata u drugi, kao i za njihovo proširivanje s web uslugama i vanjskim podacima. Otvoreni alat za pročišćavanje pomaže vam da lako istražite velike skupove podataka.
-
Naranča:
Narančasta je poznata vizualizacija podataka otvorenog koda i pomaže u analizi podataka za početnike i stručnjaka. Ovaj alat omogućuje interaktivne tijekove rada s velikom opcijom alata za stvaranje takvih koji pomažu u analizi i vizualizaciji podataka. Narančasti alat ima mnogo i različitih vizualizacija, koje uključuju šipkove, drveće, rasute parcele, dendrograme, mreže i toplotne karte.
-
RapidMiner:
Alat RapidMiner djeluje koristeći vizualno programiranje i također je u mogućnosti manipulirati, analizirati i modelirati podatke. Alati RapidMiner čine timove za znanost podataka lakšim i produktivnijim korištenjem platforme otvorenog koda za sve njihove poslove kao što su strojno učenje, priprema podataka i implementacija modela. Zbog jednoobraznosti platforma za znanost o podacima ubrzava izgradnju cjelovitih analitičkih tijekova rada u jednom okruženju što pomaže u dramatičnom poboljšanju učinkovitosti i kratkog trajanja vrijednosti za znanstvenoistraživačke projekte.
Neki od primjera / područja koja upotrebljavaju alate Big Data Analytics:
Veliki alati za analizu podataka jako su potrebni poslovnim subjektima koji ovise o brzim i okretnim odlukama da bi ostali konkurentni, a najvjerojatnije su alati za analizu velikih podataka važni dok se poslovne odluke temelje na njihovim prethodnim poslovnim podacima. Ispod su neke od različitih vrsta organizacija koje mogu koristiti ovu tehnologiju:
Putovanja i gostoprimstvo:
U poslu na putovanjima i ugostiteljstvima vrlo je važan i ključan čimbenik da se kupci usreće, ali teže je zadovoljiti kupce. Na primjer, u odmaralištima i kockarnicama imat će vrlo kratak niz prilika za preokret kupca. Stoga aplikacije velike analize podataka omogućuju prikupljanje podataka o klijentima, primjenu statističke analitike za bolje razumijevanje i poboljšanje ovih poslova.
Maloprodaja:
Danas je služba za korisnike postala ogromno stablo u usporedbi s prošlim desetljećima, dobro upućeni kupci stalno pretražuju i očekuju da trgovci razumiju točno što žele i kada im ti proizvodi trebaju. Ovdje se pojavljuje velika tehnologija za analizu podataka i pomaže trgovcima u ispunjavanju zahtjeva kupaca.
Vlada:
Malo je slučajeva, a pojedine vladine agencije uvijek su suočene s velikim izazovima poput pripreme proračuna za javnost bez ikakvog kompromisa u pogledu kvalitete ili produktivnosti. Stoga mnoge agencije koriste analitiku velikih podataka; što im pomaže u pojednostavljivanju operacija, a agenciji pruža ispravniji pogled na kriminalne aktivnosti kako bi se izbjeglo pripremanje izvedivog i dobrog proračuna.
Zdravstvo:
Analiza velikih podataka može se koristiti i u zdravstvenoj industriji. Održavanje evidencija o pacijentima, njihovih podataka o osiguranju i zdravstvenih planova kao i svih ostalih vrsta informacija koje su teško upravljati. Otuda su tako važne primjene velike tehnologije za analizu podataka u zdravstvu.
Zaključak - Veliki alati za analizu podataka
U trenutnoj situaciji, količina podataka raste zajedno s rastom svjetskog stanovništva i tehnološkim rastom. Ovo je jasan znak / pokazatelj sve raširenije uporabe i potrebe rješenja Big Data Analysis. Big Data nije samo trend tehnologije, već je to poslovna praksa koja pomaže industrijama / poduzeću da ostanu u ovom konkurentnom svijetu donose svoje proaktivne poslovne odluke utemeljene na podacima kako bi poboljšali prodaju i marketing tim, povećali prihod.
Preporučeni članci:
Ovo je vodič za stvarne alate za analizu velikih podataka u stvarnom svijetu. Ovdje smo raspravljali o različitim analitičkim alatima za velike podatke poput Apache Hadoop, RapidMine, OpenRefine itd. Također možete pogledati sljedeći članak kako biste saznali više -
- Analitika velikih podataka u ugostiteljstvu
- Big Data Vs Predictive Analytics
- Data Mining vs Text Rudarstvo