Inleiding tot Big data-analyse
Wat is big data?
Big Data is niets anders dan een grote hoeveelheid gegevens. Gegevens kunnen van elke soort zijn, dwz gestructureerde gegevens zoals getallen, datums, groep woorden enz., Semi-gestructureerde json, XML enz., Of ongestructureerde gegevens zoals tekst, afbeeldingen, video's enz. Het is zo moeilijk om deze gegevens te verwerken met een traditionele database. De gegevens kunnen worden verzameld uit verschillende bronnen, zoals sociale media, e-mails, banktransacties, online winkelen, mobiele apparaten en vele andere bronnen. Deze gegevens, wanneer verzameld, gemanipuleerd, opgeslagen en geanalyseerd, kunnen organisaties helpen om nuttige inzichten te krijgen om hun omzet te vergroten, nieuwe te werven en oude klanten te behouden en de bedrijfsvoering te verbeteren.
We kunnen big data definiëren als drie V's:
Volume: de hoeveelheid gegevens die elke seconde wordt gegenereerd. Elke dag verzamelen organisaties zoals sociale media, e-commerce, luchtvaartmaatschappijen een enorme hoeveelheid gegevens.
Snelheid: de snelheid waarmee de gegevens worden gegenereerd. Social Media wordt door iedereen gebruikt en er worden elke seconde veel gegevens gegenereerd omdat mensen veel dingen doen via sociale media, ze posten de opmerkingen, zoals de foto's, delen de video's enz.
Verscheidenheid: gegevens kunnen verschillende vormen hebben, gestructureerde gegevens zoals numerieke gegevens, ongestructureerde gegevens zoals tekst, afbeeldingen, video's, financiële transacties enz. Of semi-gestructureerde gegevens zoals json of XML.
Wat doen we met deze big data?
We kunnen deze big data gebruiken om er een aantal zinvolle inzichten uit te verwerken en te verkrijgen. Er zijn verschillende frameworks beschikbaar om de big data te verwerken. Onderstaande lijst biedt het populaire framework dat op grote schaal wordt gebruikt door big data-ontwikkelaars en analisten.
Apache Hadoop: we kunnen een kaart schrijven om het programma te verkleinen om de gegevens te verwerken.
Spark: we kunnen een spark-programma schrijven om de gegevens te verwerken, met behulp van Spark kunnen we ook een livestream van gegevens verwerken.
Apache Flink: dit framework wordt ook gebruikt om een datastroom te verwerken.
En nog veel meer, zoals Storm, Samza.
Big Data Analytics:
Big Data-analyse is het proces van het verzamelen, organiseren en analyseren van een grote hoeveelheid gegevens om verborgen patronen, correlaties en andere betekenisvolle inzichten te ontdekken. Het helpt een organisatie de informatie in hun gegevens te begrijpen en te gebruiken om nieuwe kansen te bieden om hun bedrijf te verbeteren, wat op zijn beurt leidt tot een efficiëntere bedrijfsvoering, hogere winsten en gelukkiger klanten.
Om zo'n grote hoeveelheid gegevens te analyseren, kunnen Big Data-analysetoepassingen big data-analisten, datawetenschappers, voorspellende modelleerders, statistici en andere analytische performers in staat stellen het groeiende volume van gestructureerde en ongestructureerde gegevens te analyseren. Het wordt uitgevoerd met behulp van gespecialiseerde softwaretools en -applicaties. Met behulp van deze tools kunnen verschillende gegevensbewerkingen worden uitgevoerd, zoals datamining, tekstmining, voorspellende analyse, forecasting enz. Al deze processen worden afzonderlijk uitgevoerd en maken deel uit van hoogwaardige analyses. Met behulp van Big Data-analysehulpmiddelen en -software kan een organisatie een grote hoeveelheid gegevens verwerken en zinvolle inzichten verschaffen die betere zakelijke beslissingen in de toekomst bieden.
De belangrijkste technologieën achter Big Data Analytics:
Analytics omvat verschillende technologieën die u helpen de meest waardevolle informatie uit de gegevens te halen.
Hadoop: het open source framework dat op grote schaal wordt gebruikt om een grote hoeveelheid gegevens op te slaan en verschillende applicaties op een cluster van commodity hardware te draaien. Het is een belangrijke technologie geworden voor gebruik in big data vanwege de constante toename van de verscheidenheid en het volume van data en het gedistribueerde computermodel biedt snellere toegang tot data.
Datamining: zodra de gegevens zijn opgeslagen in het gegevensbeheersysteem. U kunt dataminingtechnieken gebruiken om de patronen te ontdekken die worden gebruikt voor verdere analyse en om complexe zakelijke vragen te beantwoorden. Met datamining kunnen alle repetitieve en lawaaierige gegevens worden verwijderd en wordt alleen de relevante informatie aangegeven die wordt gebruikt om het besluitvormingsproces te versnellen.
Tekstmining: Met text mining kunnen we de tekstgegevens van internet analyseren, zoals reacties, likes van sociale media en andere tekstgebaseerde bronnen zoals e-mail. We kunnen vaststellen of de e-mail spam is. Text Mining maakt gebruik van technologieën zoals machinaal leren of natuurlijke taalverwerking om een grote hoeveelheid gegevens te analyseren en de verschillende patronen te ontdekken.
Predictive Analytics: Predictive Analytics maakt gebruik van gegevens, statistische algoritmen en technieken voor machinaal leren om toekomstige resultaten te identificeren op basis van historische gegevens. Het gaat erom de beste toekomstige resultaten te bieden, zodat organisaties vertrouwen kunnen hebben in hun huidige zakelijke beslissingen.
Voordelen van Big Data Analytics:
Big Data Analytics is populair geweest bij verschillende organisaties. De organisaties zoals de e-commerce-industrie, sociale media, gezondheidszorg, banken, entertainmentindustrieën, enz., Maken op grote schaal gebruik van analyses om verschillende patronen te begrijpen, het verzamelen en gebruiken van klantinzichten, fraudedetectie, monitoring van financiële marktactiviteiten enz.
Laten we een voorbeeld nemen van de e-commerce-industrie:
e-commerce-industrie zoals Amazon, Flipkart, Myntra en vele andere online winkelsites maken gebruik van big data.
Ze verzamelen klantgegevens op verschillende manieren zoals
- Verzamel informatie over de door de klant gezochte items
- Informatie over hun voorkeuren.
- Informatie over de populariteit van de producten en vele andere gegevens
Met dit soort gegevens ontlenen organisaties bepaalde patronen en bieden ze de beste klantenservice zoals
- het weergeven van de populaire producten die worden verkocht.
- toon de producten die gerelateerd zijn aan de producten die een klant heeft gekocht.
- Zorg voor veilige geldovergangen en identificeer of er frauduleuze transacties worden gedaan.
- Voorspelling van de vraag naar de producten en nog veel meer.
Conclusie
Big Data is een spelwisselaar. Veel organisaties gebruiken meer analyses om strategische acties te stimuleren en een betere klantervaring te bieden. Een kleine verandering in de efficiëntie of de kleinste besparingen kunnen leiden tot een enorme winst, wat de reden is dat de meeste organisaties op weg zijn naar big data.
Artikelen aanbevelen:
Dit is een handleiding voor Big data Analytics geweest. Hier hebben we basisconcepten besproken, zoals wat Big Data Analytics is, de voordelen ervan, de belangrijkste technologie achter Big Data Analytics, enz. U kunt ook het volgende artikel bekijken voor meer informatie -
- 5 uitdagingen en oplossingen van Big Data Analytics
- Big Data Analytics Tools | Je moet weten
- Het belang van big data-analyse in de horeca
- Big Data-technieken
- Inleiding tot big data-architectuur