Introduktion till Big Data Analytics
Vad är Big Data?
Big Data är inget annat än en stor mängd data. Data kan vara av alla slag, dvs. strukturerade data som nummer, datum, grupp av ord etc., semistrukturerad json, XML etc., eller ostrukturerad data som text, bilder, videor etc. Det är så svårt att bearbeta dessa data med hjälp av en traditionell databas. Uppgifterna kan samlas in från olika källor som sociala medier, e-post, banktransaktioner, online shopping, mobila enheter och många andra källor. Dessa data när de samlas in, manipuleras, lagras och analyseras kan hjälpa organisationer att få användbar insikt för att öka sina intäkter, få nya och behålla gamla kunder och förbättra verksamheten.
Vi kan definiera big data som tre V: er:
Volym: Mängden data som genereras varje sekund. Varje dag samlar organisationer som sociala medier, e-handel, flygbolag en enorm mängd data.
Hastighet: Den hastighet med vilken data genereras. Sociala medier används av alla och det kommer att finnas massor av data som genereras varje sekund eftersom människor gör en hel del saker över sociala medier de publicerar kommentarerna, som foton, delar videor etc.
Variation: Data kan vara av olika former strukturerade data som numeriska data, ostrukturerade data som text, bilder, videor, finansiella transaktioner etc. eller semistrukturerade data som json eller XML.
Vad gör vi med denna Big Data?
Vi kan använda dessa stora data för att bearbeta och dra några meningsfulla insikter ur den. Det finns olika ramverk för att bearbeta big data. Listan nedan ger det populära ramverket som används allmänt av big data-utvecklare och analytiker.
Apache Hadoop: vi kan skriva kart-reducera programmet för att bearbeta data.
Spark: vi kan skriva gnistprogram för att bearbeta data, med hjälp av gnista kan vi också bearbeta dataström.
Apache Flink: detta ramverk används också för att bearbeta en dataström.
Och många fler som Storm, Samza.
Big Data Analytics:
Big Data-analys är processen för att samla in, organisera och analysera en stor mängd data för att avslöja dolda mönster, korrelation och andra meningsfulla insikter. Det hjälper en organisation att förstå informationen i deras data och använda den för att ge nya möjligheter att förbättra sin verksamhet vilket i sin tur leder till effektivare verksamhet, högre vinster och lyckligare kunder.
För att analysera en så stor mängd data möjliggör Big Data-analysapplikationer big data-analytiker, datavetare, prediktiva modellerare, statistiker och andra analytiska artister att analysera den växande volymen av strukturerade och ostrukturerade data. Det utförs med specialiserade programverktyg och applikationer. Med hjälp av dessa verktyg kan olika dataoperationer utföras som data mining, text mining, prediktiv analys, prognos etc., alla dessa processer utförs separat och är en del av högpresterande analys. Genom att använda Big Data-analysverktyg och programvara kan en organisation bearbeta en stor mängd data och ge meningsfulla insikter som ger bättre affärsbeslut i framtiden.
De viktigaste teknologierna bakom Big Data Analytics:
Analytics består av olika tekniker som hjälper dig att få mest värderad information från data.
Hadoop: Den öppna källkodsramen som används i stor utsträckning för att lagra en stor mängd data och köra olika applikationer på ett kluster av varuhårdvara. Det har blivit en nyckelteknologi som ska användas i big data på grund av den ständiga ökningen i mängden och datamängden och dess distribuerade datormodell ger snabbare tillgång till data.
Data Mining: När data lagras i datahanteringssystemet. Du kan använda data mining-tekniker för att upptäcka mönstren som används för vidare analys och svara på komplexa affärsfrågor. Med data mining kan alla repetitiva och bullriga data tas bort och påpekas endast relevant information som används för att påskynda takten för att fatta välgrundade beslut.
Textbrytning: Med textbrytning kan vi analysera textdata från webben som kommentarer, gillade från sociala medier och andra textbaserade källor som e-post som vi kan identifiera om e-posten är skräppost. Text Mining använder teknik som maskininlärning eller naturlig språkbearbetning för att analysera en stor mängd data och upptäcka de olika mönstren.
Predictive Analytics: Predictive analytics använder data, statistiska algoritmer och maskininlärningstekniker för att identifiera framtida resultat baserat på historiska data. Det handlar om att tillhandahålla bästa framtida resultat så att organisationer kan känna sig säkra i sina nuvarande affärsbeslut.
Fördelarna med Big Data Analytics:
Big Data Analytics har varit populärt bland olika organisationer. Organisationerna som e-handelsbranschen, sociala medier, hälso- och sjukvård, bank-, underhållningsindustrier osv. Använder i stort sett analyser för att förstå olika mönster, samla in och utnyttja kundens insikter, bedrägeri upptäckt, övervaka finansiella marknadsaktiviteter etc.
Låt oss ta ett exempel på e-handelsbranschen:
e-handelsbranschen som Amazon, Flipkart, Myntra och många andra online-shoppingsajter använder sig av big data.
De samlar in kunddata på flera sätt
- Samla information om de objekt som sökts av kunden
- Information om deras preferenser.
- Information om produktens popularitet och många andra data
Med hjälp av den här typen av data erhåller organisationer vissa mönster och tillhandahåller den bästa kundservice som
- visar de populära produkterna som säljs.
- visa de produkter som är relaterade till de produkter som en kund köpte.
- Ge säkra pengarövergångar och identifiera om det finns några bedrägliga transaktioner.
- Prognos efterfrågan på produkterna och många fler.
Slutsats
Big Data är en spelväxlare. Många organisationer använder mer analys för att driva strategiska åtgärder och erbjuda bättre kundupplevelse. En liten förändring i effektiviteten eller minsta besparingar kan leda till en enorm vinst, varför de flesta organisationer går mot big data.
Rekommendera artiklar:
Detta har varit en guide till Big data Analytics. Här har vi diskuterat grundläggande begrepp som är Big data Analytics, det är fördelar, nyckelteknologi bakom Big data Analytics, etc. Du kan också titta på följande artikel för att lära dig mer -
- 5 Utmaningar och lösningar för Big Data Analytics
- Big Data Analytics-verktyg | Du måste veta
- Betydelsen av Big Data Analytics i gästfrihet
- Big Data-tekniker
- Introduktion till Big Data Architecture