Sissejuhatus suurandmete analüüsi tööriistadesse
Suurandmete analüüs on protsess, seda kasutatakse mitmesuguste ja suure hulga andmekogumite uurimiseks, et avastada tundmatuid seoseid, varjatud mustreid, turusuundumusi, klientide eelistusi ja enamikku kasulikku teavet, mis paneb organisatsioone aitama äriotsuste tegemisel lisateabe kohta suurandmete analüüsist. Andmeid on võimalik töödelda väga kiiresti ja tõhusalt. See hõlmab andmete analüüsimist ja tulemuse kasutamist. See teeb vähem pingutusi ja efektiivsemaks seal, kus traditsiooniliste äriluure lahenduste abil see pole võimalik.
Suurte andmete analüüsi tööriistade kontseptsioon:
Suurte andmeanalüüsi tööriistad on ettevõtete ja suurtööstuste jaoks väga olulised, kuna tohutu andmemaht luuakse ja hallatakse tänapäevaste organisatsioonivahenditega, kasutades Bigdata tööriistu. Big Data Analyticsi tööriistad aitavad ettevõtetel säästa aega ja raha ning saada ka teadmisi andmepõhiste otsuste tegemiseks.
Big Data analüütika on hiiglaslike andmekogumite (tuntud kui Big Data) kogumise, kogumise, korrastamise ja analüüsimise protsess, et jälgida ja tuvastada mustreid ja ka muud äriotsuste tegemiseks vajalikku kasulikku teavet. Protsess - suurandmete analüüs aitab organisatsioonidel paremini mõista andmekogumites sisalduvat teavet. Tüüpiliselt Big Dataga analüütikutena töötaval tüüpil on teadmised, mis saadakse andmete analüüsimisel. Andmeanalüüsi all on saadaval erinevat tüüpi tööriistu, mis aitavad parandada andmete analüüsimist protsessi, mis on andmete analüüs, andmete puhastamine, andmete kaevandamine, andmete visualiseerimine, andmete integreerimine, andmete salvestamine ja haldamine.
Suurandmete analüüsi jaoks on vaja väga suure jõudlusega analüüse. Seetõttu tuleb analüüsida nii suurt andmemahtu, spetsiaalseid tarkvaravahendeid, mis on vajalikud suurandmete analüüsi protsessiks, ja ennustava analüüsi, andmete kaevandamise, teksti kaevandamise, prognoosimise ja andmete optimeerimise rakendusi.
Suurandmete analüüsi eelised:
Big Data Analyticsi kasutamisel on palju eeliseid. See suurandmete analüüsi protsess, mis hõlmab suure jõudlusega ennustavat analüütikat, andmete kaevandamist, teksti kaevandamist, nende andmete prognoosimist ja optimeerimist, aitab ettevõtetel saada kasu paljudest valdkondadest, mis hõlmab ka uusi tulu saamise võimalusi ettevõttes, toodete efektiivsemaks turustamiseks, pakkudes palju paremat klienditeenindust, parandades tegevuse efektiivsust ja samuti saab teha otsuseid konkurentsieeliste kohta turukonkurentide ees.
Et olla suurandmete analüüsi protsessis konkreetne, võimaldab see ettevõtetel jaotada / kitsendada oma tohutu andmemahu kõige olulisema teabeni ja analüüsib seda kriitiliste äriotsuste tegemiseks. See ennetav lähenemisviis ettevõtlusele on ümberkujundav, kuna see annab analüütikutele ja otsustajatele võimaluse liikuda edasi parimate olemasolevate teadmiste ja teadmistega, sageli reaalajas.
Kuidas Big Data Analytics töötab ja millised on selle peamised tehnoloogiad:
Nagu varem mainitud, ei ole suurandmete analüüsi protsess üksainus tegevus, mis hõlmab tohutut andmemahtu. Selle asemel arenenud analüütika, mida saab kasutada suurte andmete jaoks, kuid tegelikkuses töötavad mitut tüüpi erinevad tehnoloogiad koos, et saada infost suurim väärtus. Allpool on toodud suurimad ja olulisemad tehnoloogiad, mis hõlmavad suurandmete analüüsi protsessi:
- Andmehaldus
- Andmete kaevandamine
- Hadoop
- Mälusisene analüüs
- Ennustav analüüs.
- Teksti kaevandamine
Suurandmete analüüsi tööriistu on N-arv. Allpool on loetelu mõnedest peamistest suurandmete salvestamiseks ja analüüsimiseks kasutatavatest tööriistadest. Neid suurandmete analüüsi tööriistu saab liigitada kaheks salvestuseks ja päringuks / analüüsiks.
-
Apache Hadoop:
Apache Hadoop, suur andmeanalüüsi tööriist, mis on javapõhine vaba tarkvara raamistik. See aitab tohutul hulgal andmeid tõhusalt säilitada klastrina tuntud mälukohas. Selle raamistiku eripära on see, et see töötab klastris paralleelselt ja sellel on ka võime töödelda tohutuid andmeid kõigis selle sõlmedes. Hadoopis on salvestussüsteem, mida rahvapäraselt tuntakse Hadoopi hajutatud failisüsteemi (HDFS) nime all. See aitab jagada suures mahus andmeid ja levitada klastri paljudes sõlmedes. Samuti täidab see klastris olevate andmete replikatsiooniprotsessi, pakkudes seega kõrget kättesaadavust ja tõrkest taastumist - mis suurendab tõrketaluvust.
-
TEHNIKA:
KNIME Analyticsi platvorm on üks juhtivaid andmepõhise innovatsiooni avatud lahendusi. See tööriist aitab avastada potentsiaali ja on peidetud tohututesse andmemahtudesse, see teeb ka minu värskeid teadmisi või ennustab uusi tulevikke. KNIME Analyticsi platvormi tööriist on andmeteadlastele väga kasulik abivahend.
-
OpenRefine:
OpenRefine tuuakse sisse kui Google Täpsusta. See tööriist on üks tõhusaid vahendeid räpase ja suure andmemahu nimel töötamiseks, mis kõik hõlmab järgmist: andmete puhastamine, nende andmete teisendamine ühest vormingust teise ning nende laiendamine veebiteenuste ja väliste andmetega. Avatud täpsustusriist aitab hõlpsalt uurida suuri andmekogumeid.
-
Oranž:
Orange on kuulus avatud lähtekoodiga andmete visualiseerimine ja aitab andmete analüüsimisel nii algajale kui ka asjatundjale. See tööriist pakub interaktiivseid töövooge suure tööriistakastiga, et luua see, mis aitab andmete analüüsimisel ja visualiseerimisel. Oranžil tööriistal on palju ja erinevaid visuaale, mis hõlmavad tulpdiagramme, puid, hajuvusgraafikuid, dendrogramme, võrke ja soojuskaarte.
-
RapidMiner:
RapidMineri tööriist töötab visuaalse programmeerimise abil ning on ka palju võimeline andmetega manipuleerima, analüüsima ja modelleerima. RapidMineri tööriistad muudavad infotehnoloogia meeskonnad hõlpsamaks ja produktiivsemaks, kasutades avatud lähtekoodiga platvormi kõigi oma tööülesannete jaoks, nagu masinõpe, andmete ettevalmistamine ja mudelite juurutamine. Kuna infotehnoloogia platvorm on ühtne, võimaldab see kiirendada terviklike analüütiliste töövoogude loomist ühes keskkonnas, mis aitab dramaatiliselt parandada efektiivsust ja lühikest aega andmete teadusprojektide väärtustamiseks.
Mõned näited / alad, kus kasutatakse suurandmete analüüsi tööriistu:
Suurandmete analüüsi tööriistad vajavad väga palju äriettevõtteid / ettevõtteid, mis sõltuvad kiiretest ja paindlikest otsustest, et konkurentsis püsida, ning tõenäoliselt on suurandmete analüüsi tööriistad olulised, samas kui äriotsused põhinevad nende varasematel äriandmetel. Allpool on toodud mõned eri tüüpi organisatsioonid, kes saavad seda tehnoloogiat kasutada:
Reisimine ja külalislahkus:
Reisi- ja hotellinduse valdkonnas on klientide rahulolu hoidmine väga oluline ja võtmetegur, kuid kliendi rahulolu suurendamine on raskem. Näiteks puhkekeskustes ja kasiinodes on neil väga lühike võimalus kliendikogemuse muutmiseks. Seetõttu annavad suurandmete analüütika rakendused võimaluse koguda kliendi andmeid, rakendada statistilist analüütikat nende ettevõtete paremaks mõistmiseks ja parendamiseks.
Jaemüük:
Tänapäeval on klienditeenindus tõusnud eelmiste aastakümnetega võrreldes tohutu puuks, teadlikud ostjad jätkavad otsimist ja ootavad, et jaemüüjad mõistaksid täpselt, mida nad tahavad ja millal need tooted vajavad. Siin tuleb pilti suurandmete analüüsi tehnoloogia ja see aitab jaemüüjatel klientide nõudmisi täita.
Valitsus:
Neid on vähe ja konkreetsed valitsusasutused seisavad alati silmitsi mõne suure väljakutsega, näiteks kuidas koostada üldsuse eelarve ilma kvaliteedi- või tootlikkusekompromisse tegemata. Seetõttu kasutavad paljud agentuurid suurandmete analüüsi; mis aitab neil toiminguid sujuvamaks muuta, andes agentuurile korrektsema ülevaate kuritegelikust tegevusest, et vältida teostatava ja hea eelarve koostamist.
Tervishoid:
Suurandmete analüüsi saab kasutada ka tervishoiu valdkonnas. Patsientide registrite, nende kindlustus- ja terviseplaanide ning ka igasuguse muu raskesti hallatava teabe pidamine. Seetõttu on suurandmete analüüsi tehnoloogia nii olulised rakendused tervishoiutööstuses.
Järeldus - suurandmete analüüsi tööriistad
Praeguses olukorras kasvab andmemaht koos maailma rahvastiku kasvu ja tehnoloogia kasvuga. See on selge märk / viide suurandmete analüüsi lahenduste üha laialdasemale kasutamisele ja vajalikkusele. Suurandmed pole lihtsalt tehnoloogia suundumus, vaid see on äritava, mis aitab tööstustel / ettevõtetel püsida selles konkurentsitihedas maailmas, et teha ennetavaid andmepõhiseid äriotsuseid müügi- ja turundusmeeskonna toimimise parandamiseks ning tulude suurendamiseks.
Soovitatavad artiklid:
See on olnud suurandmete analüüsi tööriistade juhend reaalses maailmas. Siin oleme arutanud erinevaid suuri andmeanalüüsi tööriistu nagu Apache Hadoop, RapidMine, OpenRefine jne. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmist artiklit -
- Suur andmeanalüüs külalislahkuse valdkonnas
- Suurandmed vs ennustav analüüs
- Andmete kaevandamine vs teksti kaevandamine