Sissejuhatus suurandmete analüüsi
Mis on suurandmed?
Suurandmed pole midagi muud kui suur andmemaht. Andmed võivad olla mis tahes tüüpi, st struktureeritud andmed, nagu numbrid, kuupäevad, sõnarühm jne, poolstruktureeritud json, XML jne, või struktureerimata andmed, näiteks tekst, pildid, videod jne. Neid andmeid on nii keeruline töödelda traditsiooniline andmebaas. Andmeid saab koguda erinevatest allikatest, nagu sotsiaalmeedia, e-posti aadressid, pangatehingud, veebiostud, mobiilseadmed ja paljud muud allikad. Need andmed kogumisel, manipuleerimisel, säilitamisel ja analüüsimisel võivad aidata organisatsioonidel saada kasulikku teavet oma tulude suurendamiseks, uute klientide saamiseks ja vanade klientide hoidmiseks ning tegevuse parandamiseks.
Saame määratleda suurandmed kolme V-na:
Maht: igal sekundil genereeritav andmemaht. Iga päev koguvad sellised organisatsioonid nagu sotsiaalmeedia, e-äri, lennuettevõtted tohutul hulgal andmeid.
Kiirus: Andmete genereerimise kiirus. Sotsiaalmeediat kasutavad kõik ja igal sekundil genereeritakse palju andmeid, kuna inimesed teevad sotsiaalmeedias palju asju, postitavad kommentaare, näiteks fotosid, jagavad videoid jne.
Mitmekesisus: andmed võivad olla mitmesugusel kujul struktureeritud andmed, näiteks arvandmed, struktureerimata andmed, näiteks tekst, pildid, videod, finantstehingud jne, või poolstruktureeritud andmed, näiteks json või XML.
Mida me selle Big Dataga teeme?
Saame neid suurandmeid kasutada töödelda ja sellest sisulisi teadmisi saada. Suurandmete töötlemiseks on saadaval erinevad raamistikud. Allpool toodud loend sisaldab populaarset raamistikku, mida laialdaselt kasutavad suurandmete arendajad ja analüütikud.
Apache Hadoop: andmete töötlemiseks saame kirjutada programmi vähendamise programmi.
Spark: andmete töötlemiseks saame kirjutada sädeprogrammi, sädeme abil saame töödelda ka andmete reaalajas voogu.
Apache Flink: seda raamistikku kasutatakse ka andmevoo töötlemiseks.
Ja palju muud, nagu Storm, Samza.
Big Data Analytics:
Suurandmete analüüs on suure hulga andmete kogumise, korraldamise ja analüüsimise protsess varjatud mustri, korrelatsiooni ja muude oluliste teadmiste paljastamiseks. See aitab organisatsioonil mõista nende andmetes sisalduvat teavet ja kasutada seda uute võimaluste loomiseks oma ettevõtte parendamiseks, mis omakorda toob kaasa tõhusama tegevuse, suurema kasumi ja õnnelikumad kliendid.
Nii suure andmemahu analüüsimiseks võimaldavad Big Data analüüsirakendused suurandmete analüütikutel, andmeteadlastel, ennustavatel modelleerijatel, statistikutel ja muudel analüütilistel analüüsida struktureeritud ja struktureerimata andmete kasvavat mahtu. Selle teostamiseks kasutatakse spetsiaalseid tarkvaravahendeid ja rakendusi. Neid tööriistu kasutades saab teha mitmesuguseid andmeoperatsioone, näiteks andmete kaevandamine, teksti kaevandamine, ennustav analüüs, prognoosimine jne. Kõik need protsessid viiakse läbi eraldi ja on osa suure jõudlusega analüüsist. Big Data analüütiliste tööriistade ja tarkvara kasutamine võimaldab organisatsioonil töödelda suurt hulka andmeid ja pakkuda asjalikke teadmisi, mis pakuvad tulevikus paremaid äriotsuseid.
Suurandmete analüüsi põhitehnoloogiad:
Analytics hõlmab erinevaid tehnoloogiaid, mis aitavad teil saada andmetest kõige väärtuslikumat teavet.
Hadoop: avatud lähtekoodiga raamistik, mida kasutatakse laialdaselt suure hulga andmete salvestamiseks ja mitmesuguste rakenduste käitamiseks kaubaartiklite klastris. Sellest on saanud suurandmetes kasutatav põhitehnoloogia, kuna andmete mitmekesisus ja maht pidevalt suurenevad ning selle hajutatud arvutusmudel pakub kiiremat juurdepääsu andmetele.
Andmete kaevandamine: kui andmed on andmehaldussüsteemi salvestatud. Andmete kaevandamise tehnikaid saate kasutada edasise analüüsi jaoks kasutatavate mustrite leidmiseks ja keerukatele äriküsimustele vastamiseks. Andmete kaevandamisega saab kõik korduvad ja mürarikkad andmed eemaldada ja tuua välja ainult asjakohane teave, mida kasutatakse teadlike otsuste tegemise kiirendamiseks.
Teksti kaevandamine: teksti kaevandamise abil saame veebist teksti andmeid analüüsida nagu kommentaare, sotsiaalmeedias meeldivaid tekste ja muid tekstipõhiseid allikaid (nt e-kirjad), mille abil saame tuvastada, kas kirjad on rämpspost. Tekstikaevandamine kasutab selliseid tehnoloogiaid nagu masinõpe või loomulik keeletöötlus, et analüüsida suurt hulka andmeid ja avastada erinevaid mustreid.
Ennustav analüüs: ennustav analüütika kasutab andmeid, statistilisi algoritme ja masinõppe tehnikaid, et tuvastada tulevaste tulemuste põhjal ajaloolised andmed. Selle eesmärk on pakkuda parimaid tulevasi tulemusi, et organisatsioonid tunneksid end oma praegustes äriotsustes kindlalt.
Suurandmete analüüsi eelised:
Big Data Analytics on olnud populaarne erinevate organisatsioonide seas. Sellised organisatsioonid nagu e-kaubandus, sotsiaalmeedia, tervishoid, pangandus, meelelahutustööstus jne kasutavad laialdaselt analüütikat, et mõista erinevaid mustreid, koguda ja kasutada klientide teadmisi, pettuste tuvastamist, jälgida finantsturu tegevusi jne.
Võtame näiteks e-kaubanduse tööstuse:
e-kaubanduse ettevõtted, nagu Amazon, Flipkart, Myntra ja paljud teised veebipoodide veebisaidid, kasutavad suurandmeid.
Nad koguvad kliendiandmeid mitmel viisil, näiteks
- Koguge teavet kliendi otsitud esemete kohta
- Teave nende eelistuste kohta.
- Teave toodete populaarsuse ja paljude muude andmete kohta
Seda tüüpi andmeid kasutades saavad organisatsioonid mõned mustrid ja pakuvad parimat klienditeenindust
- müüdavate populaarsete toodete kuvamine.
- näidata tooteid, mis on seotud toodetega, mille klient ostis.
- Esitage turvalised rahaülekanded ja tehke kindlaks, kas on tehtud pettusi.
- Prognoosige nõudlust toodete järele ja palju muud.
Järeldus
Big Data on mängude vahetaja. Paljud organisatsioonid kasutavad strateegiliste tegevuste juhtimiseks ja parema kliendikogemuse pakkumiseks rohkem analüütikat. Tõhususe väike muutus või väikseim kokkuhoid võib tuua tohutu kasumi, mistõttu liigub enamik organisatsioone suurandmete poole.
Soovita artikleid:
See on olnud suurandmete analüüsi juhend. Siin oleme arutanud põhimõisteid, näiteks, mis on suurandmete analüüs, selle eelised, suurandmete analüüsi põhitehnoloogia jne. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmist artiklit -
- 5 suurandmete analüüsi väljakutsed ja lahendused
- Suurte andmeanalüüsi tööriistad | Sa pead teadma
- Suurandmete analüüsi tähtsus külalislahkuses
- Suurandmete tehnikad
- Sissejuhatus suurandmete arhitektuuri