Introduktion till Big Data Analytics-verktyg
Big data analytics är processen, den används för att undersöka den varierade och stora mängden datauppsättningar som för att avslöja okända korrelationer, dolda mönster, marknadstrender, kundpreferenser och det mesta av användbar information som gör och hjälper organisationer att fatta affärsbeslut baserade på mer information från Big Data-analys. Det är möjligt att behandla data mycket snabbt och effektivt. Det inkluderar att analysera data och använda resultatet. Detta gör en mindre ansträngning och effektivare där det inte är möjligt med mer traditionella lösningar för affärsintelligens.
Konceptet med Big data Analytics-verktyg:
Big Data Analytics-verktyg är mycket viktiga för företag och storskaliga industrier på grund av den enorma volymen Data kommer att genereras och hanteras av moderna organisationsverktyg med hjälp av Bigdata-verktyg. Big Data Analytics-verktyg hjälper företag att spara tid och pengar och också få insikter för att fatta datadrivna beslut.
Big Data-analys är den kompletta processen för insamling, insamling, organisering och analys av de enorma uppsättningarna av data (känd som Big Data) för att observera / identifiera mönstren och även annan användbar information som behövs för affärsbeslut. Processen - Big Data-analys hjälper organisationer att bättre förstå den information som finns i datamängden. Killen som arbetar som analytiker som arbetar med Big Data har vanligtvis kunskap som kommer från att analysera data. Det finns olika typer av verktyg som finns under Data Analytics som hjälper till att förbättra dataanalysen processen som är dataanalys, datarengöring, data mining, datavisualisering, dataintegration, datalagring och hantering.
För processen med big data-analys krävs det mycket högpresterande analys. Därför att analysera en sådan enorm datamängd, specialiserade mjukvaruverktyg som krävs för Big Data-analysprocess och applikationer för prediktiv analys, data mining, text mining, prognoser och dataoptimering.
Fördelarna med Big Data Analytics:
Det finns många fördelar med att använda Big Data Analytics. Denna process med stordataanalys med hög prestanda inom prediktiv analys, data mining, text mining, prognostisering av dessa data och optimering hjälper företagen att få nytta på många områden som inkluderar nya intäktsmöjligheter i affärer, för mer effektiv marknadsföring av produkterna, genom att tillhandahålla mycket bättre kundservice, förbättra effektiviteten i verksamheten och också kunna fatta beslut om konkurrensfördelar jämfört med konkurrenter på marknaden.
För att vara specifik på Big Data Analytics-processen gör det det möjligt för företag att fördela / begränsa sin enorma datamängd till den mest relevanta informationen och analysera den för att informera viktiga affärsbeslut. Denna proaktiva strategi för företag är transformativ eftersom den ger analytiker och beslutsfattare makt att gå vidare med bästa tillgängliga kunskap och insikter, ofta i realtid.
Hur Big Data Analytics fungerar och dess viktigaste tekniker:
Som nämnts tidigare är en stordataanalysprocess inte en enda aktivitet som omfattar en enorm datamängd. Istället avancerade analyser som kan tillämpas på stora data, men i verkligheten arbetar flera typer av olika tekniker tillsammans för att uppnå det mesta värdet av information. Nedan visas de största och viktiga teknologier som involverar i big data-analysprocess:
- Datahantering
- Data mining
- Hadoop
- Analys i minnet
- Predictive analytics.
- Textbrytning
Det finns ett antal Big Data Analytics-verktyg, nedan är listan över några av de bästa verktygen som används för att lagra och analysera Big Data. Dessa Big Data Analytics-verktyg kan vidare klassificeras i två lagring och fråga / analys.
-
Apache Hadoop:
Apache Hadoop, ett stordataanalysverktyg som är ett java-baserat fria programvaroramverk. Det hjälper till effektiv lagring av enorma mängder data på en lagringsplats som kallas ett kluster. Det speciella med detta ramverk är att det körs parallellt på ett kluster och har också en förmåga att bearbeta enorma data över alla noder i den. Det finns ett lagringssystem i Hadoop, populärt känt som Hadoop Distribuerat filsystem (HDFS), som hjälper till att dela upp den stora datamängden och distribuera över många noder som finns i ett kluster. Den utför också replikeringsprocessen för data i ett kluster, vilket ger hög tillgänglighet och återhämtning från felet - vilket ökar feltoleransen.
-
KNIME:
KNIME Analytics-plattformen är en av de ledande öppna lösningarna för datadriven innovation. Detta verktyg hjälper till att upptäcka potentialen och dolda i en enorm mängd data, det utför också min för ny insikt, eller förutsäger den nya framtiden. Verktyget KNIME Analytics Platform är mycket användbart verktygslåda för datavetare.
-
OpenRefine:
OpenRefine introduceras som Google Refine. Detta verktyg är ett av de effektiva verktygen för att arbeta med den smutsiga och stora volymen data, som alla inkluderar: rensningsdata, omvandla dessa data från ett format till ett annat, och även för att utvidga dem med webbtjänster och extern data. Det öppna förfina verktyget hjälper dig att utforska stora datamängder enkelt.
-
Orange:
Orange är berömd datavisualisering med öppen källkod och hjälper till med dataanalys för nybörjare och för experten. Det här verktyget tillhandahåller interaktiva arbetsflöden med ett stort verktygslådealternativ för att skapa samma som hjälper till vid analys och visualisering av data. Ett orange verktyg har många och olika visualiseringar, som inkluderar stapeldiagram, träd, spridplott, till dendrogram, nätverk och värmekartor.
-
RapidMiner:
RapidMiner-verktyget använder visuell programmering och det är också mycket kapabelt att manipulera, analysera och modellera data. RapidMiner-verktyg gör datavetenskapsteam enklare och produktiva genom att använda en öppen källkodsplattform för alla sina jobb som maskininlärning, datapreparation och modellinstallation. På grund av dess enhetlighet i datavetenskapsplattformen gör det snabbare i en byggnad av kompletta analytiska arbetsflöden i en enda miljö som hjälper till att dramatiskt förbättra effektiviteten och kort tid att värdera för datavetenskapliga projekt.
Några av exemplen / områdena med Big Data Analytics-verktyg:
Big data-analysverktyg är mycket i behov av företag / företag som beror på snabba och smidiga beslut för att förbli lika konkurrenskraftiga, och troligtvis är big data-analysverktyg viktiga medan affärsbeslut baseras på deras tidigare affärsdata. Nedan följer några av de olika typerna av organisationer som kan använda sig av denna teknik:
Resor och gästfrihet:
Inom rese- och gästfrihetsbranschen är det en mycket viktig och nyckelfaktor att hålla kunderna nöjda, men att göra kunden tillfredsställande är svårare att mäta. I Resorts och kasinon kommer de till exempel att ha en mycket kort möjlighet att vända kundupplevelsen. Därför ger Big Data-analyser möjligheter att samla in kunddata, tillämpa statistisk analys för att bättre förstå och förbättra dessa företag.
Detaljhandeln:
Nuförtiden har kundservice framträtt som ett stort träd jämfört med de senaste decennierna, kunniga köpare fortsätter alltid att söka och förväntar sig att detaljhandlare ska förstå exakt vad de vill och när dessa produkter behöver det. Här kommer Big Data Analytics-teknik in i bilden och hjälper återförsäljarna att uppfylla kundernas krav.
Regering:
Det finns få och vissa myndigheter står inför en stor utmaning som att förbereda budgeten för allmänheten utan att kompromissa med kvalitet eller produktivitet. Därför använder många byråer big data-analys; vilket hjälper dem att effektivisera verksamheten och samtidigt ge byrån en mer korrekt bild av kriminell verksamhet för att undvika att förbereda en genomförbar och bra budget.
Sjukvård:
Big data-analys kan också användas inom sjukvårdsindustrin. Att hålla patientjournaler, deras försäkringsinformation och hälsoplaner och även alla andra typer av information som är svåra att hantera. Därför är det så viktiga tillämpningar av big data-analysteknik i sjukvårdsindustrin.
Slutsats - Big data Analytics-verktyg
I den nuvarande situationen ökar datamängden tillsammans med världsbefolkningstillväxten och tekniktillväxten. Detta är ett tydligt tecken / indikation på allt mer utbredd användning och nödvändighet av Big Data-analyslösningar. Big Data är inte bara en trend med teknik utan det är en affärspraxis som hjälper branscherna / företagen att stanna i denna konkurrenskraftiga värld för att fatta sina proaktiva datadrivna affärsbeslut om att förbättra försäljnings- och marknadsföringsteamets prestanda, öka intäkterna.
Rekommenderade artiklar:
Detta har varit en guide till Big Data Analytics-verktyg i den verkliga världen. Här har vi diskuterat olika Big Data Analytics-verktyg som Apache Hadoop, RapidMine, OpenRefine, etc. Du kan också titta på följande artikel för att lära dig mer -
- Big Data Analytics inom gästfrihetsindustrin
- Big Data kontra prediktiv analys
- Data Mining vs Text Mining