Inleiding tot Big Data Analytics
Big Data is een term die verwijst naar een enorme hoeveelheid gegevens, variërend van Terabytes tot zelfs Exabyte en meer. Het proces van het analyseren van gegevenssets over de informatie die ze bevatten om conclusies te trekken, vaak met de ondersteuning van gespecialiseerde technologieën en hulpmiddelen, wordt Big Data Analytics genoemd. Het wordt veel gebruikt in bedrijfsindustrieën en andere organisaties om betere zakelijke conclusies te trekken.
Definitie
Het belangrijkste hier is wat de organisaties doen met deze beschikbare gegevens? Met snelgroeiende technologieën is het een nachtmerrie voor bedrijven om zinvolle inzichten te ontlenen aan gegevens die dagelijks worden gegenereerd. Met de introductie van het Big Data-analyseconcept verzamelt een organisatie gegevens van verschillende externe bronnen zoals mobiele apparaten, feeds van sociale media, meetinstrumenten, voorspellingsrapporten, IoT-apparaten, relationele databaseservers en verschillende andere bronnen. Deze gegevens kunnen op een betere manier worden geformatteerd, gemanipuleerd en geanalyseerd om oplossingen te bieden voor bedrijfsproblemen, kennis te vergaren over de klantentrend, sentimentele analyse van mensen, omzet te verhogen en de operationele prestaties te verbeteren.
Inzicht in de V's van Big Data
Laten we eens kijken naar de populaire V's van Big Data.
1. VOLUME
Het verwerken en verwerken van een grote hoeveelheid gegevens is een veel voorkomend probleem. Big data maakt gebruik van andere technologieën zoals Hadoop, Apache Spark en HDFS om de taken op hun gemak uit te voeren.
2. SNELHEID
Organisaties verzamelen gegevens met hoge snelheid om onmiddellijke resultaten te verwerken. Big Data kan dit aan om naadloze verwerking en resultaten te bieden. Beurzen en weerrapporten zijn enkele van de realtime voorbeelden.
3. SOORT
- Gestructureerde gegevens
De gegevensset met een vooraf ingesteld formaat, afgeleid van een relationele database. Bijvoorbeeld het salarisoverzicht van een werknemer met een vooraf gedefinieerd schema van dingen.
- Ongestructureerde gegevens
Dit zijn willekeurige gegevens zonder de juiste indeling of uitlijning. Ze vereisen meer verwerkingstijd. Voorbeelden hiervan zijn Google-zoekopdrachten, enquêtes op sociale media, videostreams.
- Semi-gestructureerde gegevens
Het is een combinatie van zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens. Ze hebben een goede structuur maar missen de vereiste definitie.
Hoe wordt werk eenvoudiger gemaakt?
Voordat Big Data-analyses ontstonden, werd een lineaire en een lijn-voor-lijn analyse uitgevoerd op de beschikbare gegevens. Later werd de introductie van het computerleven gemakkelijk gemaakt met Excel-spreadsheets. De gebruikers moesten de verschillende records in een tabel zetten en het vereiste onderzoek uitvoeren om een zinvol rapport te verkrijgen. Big Data-analyse was op veel verschillende manieren een spelwisselaar. Uitgebreide gegevenssets tot terabyte kunnen worden verwerkt en geanalyseerd. Complexe zoekopdrachten en algoritmen worden toegepast. Rapporten worden gegenereerd met een beter resultaat met bijna nul storingen. Al deze in enkele minuten tot uren, afhankelijk van de grootte van de ingevoerde gegevens.
Topbedrijven die Big Data Analytics gebruiken
Big data-analyse wordt gebruikt in een breed scala van domeinen zoals Productie, Gezondheidszorg, Energie, Verzekeringen, Sport, enz. Enkele van de topbedrijven die Big Data-analyse gebruiken, worden hieronder vermeld:
- IBM
- Microsoft
- Amazone
- HP onderneming
- Teradata
Componenten van Big Data Analytics
Er zijn verschillende tools van derden, zoals hieronder vermeld, beschikbaar om de analyse uit te voeren op de gegevens die beschikbaar zijn bij bronnen. Ze zijn in staat om op zichzelf te staan en ook met de samenwerking van andere componenten.
- Hadoop
- HDFS
- SQOOP
- Kaart verkleinen
- Apache Vonk / Storm
- Google Big Query
- Amazon Kinesis
Gebruik cases van Big Data Analytics
- Management kan betere beslissingen nemen.
- De trends van klantbehoeften herkennen en relevant blijven.
- Laag risico resultaten.
- Beslissingsvalidatie.
- Doelgroep wordt geïdentificeerd.
Werken met Big Data Analytics
Met behulp van tools van derden, zoals Hadoop, Spark, kunnen we grote gegevenssets op externe opslag laden. De gegevens worden verwerkt op basis van door mensen geschreven vragen. Het business intelligence-team maakt gebruik van deze rapporten om het voorspellingspatroon te begrijpen en eerdere fouten te corrigeren. De gegevens kunnen worden gevisualiseerd om nuttige beslissingen te nemen.
voordelen
- Bedrijfsdoelstellingen kunnen volledig worden begrepen.
- Leer de betekenis achter getallen.
- Analyseer de grondoorzaken van eerdere fouten.
- Inzichten over toekomstige resultaten met behulp van eenvoudig te begrijpen taal.
- Draag bij aan het nemen van perfecte beslissingen.
Pre-Benodigdheden
Er zijn geen vereisten voor het gebruik van Big Data-analyses. Basiskennis van programmeertalen zoals Java of Python zou nuttig zijn. Inzicht in hoe databases werken en primaire zoekopdrachten zijn voldoende. Er zijn andere talen op hoog niveau zoals Spark, Pig die gemakkelijk te leren en te gebruiken zijn. De gebruiker moet technisch correct zijn in het gebruik hiervan om de gewenste uitvoer te krijgen.
Waarom wordt big data-analyse gebruikt?
Big Data-analyse wordt gebruikt om de applicaties en services te verbeteren om betere resultaten te bieden. Verschillende kostenefficiënte oplossingen kunnen worden afgeleid. Met de snel veranderende omgeving is het essentieel om de eisen van de klant te begrijpen.
Reikwijdte van Big Data Analytics
Gegevensanalyse wordt nooit ouderwets en met de nieuwste technologieën neemt het exponentieel toe. Er is een enorme vereiste voor professionals op het gebied van Big Data Analytics. Het evolueert met een enorm groeipotentieel. Data-analisten worden de besluitvormers van de bedrijven met het juiste gebruik van Big Data-technologieën.
Noodzaak van Big Data Analytics
Tegenwoordig zijn gegevens in verschillende vormen. Veel van de analytische oplossingen waren in het verleden niet mogelijk vanwege de implementatiekosten en het gebrek aan professionals. Met Big Data kunnen analyses complexe algoritmen uitvoeren op machinegegevens binnen een tijdsinterval. Deze hebben veel realtime use cases zoals fraudedetectie, doelgroep op een wereldwijd platform, webadvertenties, etc.
Doelgroep voor Big Data Analytics
Organisaties die gebruikmaken van big data-analyse en de componenten ervan om het volgende te bereiken:
- Voorspellen van toekomstige trends en gedragspatronen van klanten.
- Analyseer, begrijp en presenteer gegevens op nuttige manieren.
- Om concurrenten bij te houden en relevant te blijven in de markt.
- Neem krachtige beslissingen.
Conclusie
Met de groeiende vraag en concurrentie is het essentieel dat een professional op de hoogte blijft. Door op efficiënte wijze Big Data-analyse te gebruiken, kunnen zowel het individu als de organisatie op verschillende manieren profiteren. De analisten krijgen een beter begrip van de industrie en geven dit ook aan de werknemers door. Een beslissing kan worden genomen op basis van rapporten in plaats van te vertrouwen op gissingen en intuïties.
Aanbevolen artikelen
Dit is een handleiding voor Big Data Analytics geweest. Hier bespreken we de definitie van Big Data Analytics, componenten en topbedrijven die Big Data Analytics gebruiken. U kunt ook het volgende artikel bekijken voor meer informatie -
- Big Data Analytics-salaris
- Wat is big data-technologie?
- Big Data Analytics-voorbeelden
- Wat is Big data en Hadoop