Uvod u veliku analizu podataka
Što su veliki podaci?
Veliki podaci nisu ništa drugo nego velika količina podataka. Podaci mogu biti bilo koje vrste, tj. Strukturirani podaci poput brojeva, datuma, grupe riječi itd., Polustrukturirani json, XML itd. Ili nestrukturirani podaci poput teksta, slika, video zapisa itd. Toliko je teško obraditi te podatke pomoću tradicionalna baza podataka. Podaci se mogu prikupljati iz različitih izvora poput društvenih medija, e-pošte, bankarskih transakcija, internetske kupovine, mobilnih uređaja i mnogih drugih izvora. Ovi podaci kada se prikupe, manipuliraju, pohrane i analiziraju mogu pomoći organizacijama da steknu korisne spoznaje za povećanje prihoda, stjecanje novih i zadržavanje starih kupaca i poboljšanje poslovanja.
Velike podatke možemo definirati kao tri V:
Količina: Količina podataka koja se generira svake sekunde. Svakodnevno organizacije poput društvenih medija, e-trgovine, aviokompanije prikupljaju ogromnu količinu podataka.
Velocity: brzina generiranja podataka. Društveni mediji koriste svi i prikupit će se puno podataka svake sekunde jer ljudi rade puno toga na društvenim mrežama, objavljuju komentare, poput fotografija, dijele videozapise itd.
Raznolikost: Podaci mogu biti različitih oblika strukturiranih podataka poput numeričkih podataka, nestrukturiranih podataka poput teksta, slika, video zapisa, financijskih transakcija itd. Ili polustrukturiranih podataka poput json ili XML.
Što radimo s ovim velikim podacima?
Ove velike podatke možemo iskoristiti za obradu i iz nje izvući neke značajne uvide. Na raspolaganju su razni okviri za obradu velikih podataka. Ispod popisa nalazi se popularni okvir koji široko koriste programeri velikih podataka i analitičari.
Apache Hadoop: možemo pisati karte-smanjiti program za obradu podataka.
Iskra: možemo napisati iskra programa za obradu podataka, koristeći iskra možemo obraditi i live stream podataka.
Apache Flink: ovaj se okvir koristi i za obradu toka podataka.
I još mnogo toga poput Oluje, Samza.
Analitika velikih podataka:
Analiza velikih podataka proces je prikupljanja, organiziranja i analiziranja velike količine podataka radi otkrivanja skrivenog obrasca, korelacije i drugih značajnih uvida. Pomaže organizaciji da razumije podatke sadržane u njihovim podacima i koristi ih za pružanje novih prilika za poboljšanje poslovanja što zauzvrat dovodi do učinkovitijeg poslovanja, većeg profita i sretnijih kupaca.
Da bi analizirali tako veliku količinu podataka, aplikacije Big Data analytics omogućuju analitičarima velikih podataka, znanstvenicima podataka, prediktivnim modelarima, statističarima i ostalim analitičkim subjektima analizu rastuće količine strukturiranih i nestrukturiranih podataka. Izvodi se pomoću specijaliziranih softverskih alata i aplikacija. Upotrebom ovih alata mogu se izvoditi različite podatkovne operacije kao što su vađenje podataka, vađenje teksta, prediktivna analiza, predviđanje itd., Svi se ti procesi izvode zasebno i dio su visoko-uspješne analize. Korištenje analitičkih alata i softvera Big Data omogućuje organizaciji obradu velike količine podataka i pružanje smislenih uvida koji pružaju bolje poslovne odluke u budućnosti.
Ključne tehnologije iza Big Data Analytics:
Analitika obuhvaća različite tehnologije koje vam pomažu da dobijete najviše vrijednosti podataka.
Hadoop: Okvir otvorenog koda koji se široko koristi za pohranu velike količine podataka i pokretanje različitih aplikacija na klasteru robnog hardvera. Postala je ključna tehnologija koja se koristi u velikim podacima zbog stalnog porasta raznolikosti i volumena podataka, a njegov distribucijski računalni model omogućava brži pristup podacima.
Data Mining: Jednom kada su podaci pohranjeni u sustavu za upravljanje podacima. Pomoću tehnika iskopavanja podataka možete otkriti obrasce koji se koriste za daljnju analizu i odgovoriti na složena poslovna pitanja. Pomoću kopanja podataka mogu se ukloniti svi ponavljajući i bučni podaci te istaknuti samo relevantni podaci koji se koriste za ubrzavanje tempa donošenja informiranih odluka.
Text Mining: Pomoću rudanja teksta možemo analizirati tekstualne podatke s weba poput komentara, lajkova s društvenih medija i drugih izvora temeljenih na tekstu, poput e-pošte i možemo utvrditi je li pošta neželjena pošta. Text Texting koristi tehnologije poput strojnog učenja ili obrade prirodnog jezika za analizu velike količine podataka i otkrivanje različitih obrazaca.
Prediktivna analitika: Prediktivna analitika koristi podatke, statističke algoritme i tehnike strojnog učenja za prepoznavanje budućih rezultata na temelju povijesnih podataka. Sve je u osiguravanju najboljih budućih rezultata kako bi se organizacije mogle osjećati sigurnim u svoje trenutne poslovne odluke.
Prednosti Big Data Analytics:
Big Data Analytics bila je popularna među raznim organizacijama. Organizacije poput industrije e-trgovine, društvenih medija, zdravstva, bankarstva, industrije zabave itd. Uvelike koriste analitiku za razumijevanje različitih obrazaca, prikupljanje i korištenje uvida klijenata, otkrivanje prijevara, nadzor aktivnosti na financijskom tržištu itd.
Uzmimo primjer industrije e-trgovine:
Industrija e-trgovine kao što su Amazon, Flipkart, Myntra i mnoge druge web stranice za kupovinu na mreži koriste velike podatke.
Prikupljaju podatke o kupcima na nekoliko načina, poput
- Prikupite podatke o predmetima koje pretražuje kupac
- Informacije o njihovim preferencijama.
- Informacije o popularnosti proizvoda i mnogi drugi podaci
Koristeći ove vrste podataka, organizacije dobivaju neke obrasce i pružaju najbolju uslugu kupcima kao što su
- prikazujući popularne proizvode koji se prodaju.
- prikažite proizvode koji su povezani sa proizvodima koje je kupac kupio.
- Omogućite sigurne prijelaze novca i utvrdite postoje li neke lažne transakcije.
- Prognozirajte potražnju za proizvodima i još mnogo toga.
Zaključak
Big Data je izmjenjivač igara. Mnoge organizacije koriste više analitike da pokrenu strateške akcije i ponude bolje korisničko iskustvo. Neznatna promjena u učinkovitosti ili najmanja ušteda može dovesti do ogromne dobiti, zbog čega se većina organizacija kreće prema velikim podacima.
Preporučiti članke:
Ovo je vodič za Analitiku velikih podataka. Ovdje smo raspravljali o osnovnim pojmovima kao što je Big Data Analytics, prednosti, ključna tehnologija iza Big Data Analytics itd. Također možete pogledati sljedeći članak kako biste saznali više -
- 5 Izazovi i rješenja analitike velikih podataka
- Veliki alati za analizu podataka | Moraš znati
- Važnost analitike velikih podataka u ugostiteljstvu
- Tehnike velikih podataka
- Uvod u veliku arhitekturu podataka