Въведение в инструментите за големи анализи на данни
Анализът на големи данни е процесът, той се използва за изследване на разнообразното и голямо количество набори от данни, които разкриват непознати корелации, скрити модели, тенденции на пазара, предпочитания на клиентите и повечето полезна информация, която прави и помага на организациите да вземат базирани бизнес решения за повече информация от анализ на големи данни. Възможно е да се обработват данни много бързо и ефективно. Това включва анализ на данните и използване на резултата. Това прави по-малко усилия и по-ефективно, когато това не е възможно с по-традиционни решения за бизнес разузнаване.
Концепцията за инструменти за големи данни Анализ:
Големите инструменти за анализ на данни са много важни за предприятията и мащабните индустрии, тъй като огромният обем от данни ще бъде генериран и управляван от съвременни организационни инструменти, използващи Bigdata инструменти. Големите инструменти за анализ на данни помагат на предприятията да спестят време и пари, а също и да придобият информация за вземане на решения, управлявани от данни.
Анализът на големи данни е цялостният процес на събиране, събиране, организиране и анализ на огромните набори от данни (известни като Big Data), за да се наблюдават / идентифицират моделите, както и друга полезна информация, необходима за бизнес решения. Процесът - Big Data analytics помага на организациите да разбират по-добре информацията, която присъства в наборите от данни. Човекът, който работи като анализатори, работещи с Big Data, обикновено ще има знанията, които идват от анализирането на данните. Съществуват различни видове инструменти в Data Analytics, които помагат за подобряване на данните, анализиращи процеса, които са анализ на данни, изчистване на данни., извличане на данни, визуализация на данни, интегриране на данни, съхранение на данни и управление.
За процеса на анализиране на големи данни има нужда от много високоефективен анализ. Оттук трябва да се анализира такъв огромен обем от данни, специализирани софтуерни инструменти, необходими за процеса на анализиране на големи данни и приложения за прогнозна анализа, извличане на данни, извличане на текст, прогнозиране и оптимизация на данни.
Предимства на Big Data Analytics:
Има много предимства от използването на Big Data Analytics. Този процес на анализиране на големи данни с висока ефективност в прогнозната аналитика, извличане на данни, извличане на текст, прогнозиране на тези данни и оптимизация помага на предприятията да се възползват в много области, което включва нови възможности за приходи в бизнеса, за по-ефективно маркетинг на продуктите, като предоставя много по-добро обслужване на клиентите, подобрява оперативната ефективност и също така може да взема решения за конкурентни предимства пред пазарните конкуренти.
За да бъде специфичен за процеса на Big Data Analytics, той дава възможност на предприятията да разграждат / стесняват огромния си обем от данни до най-подходящата информация и ги анализират, за да информират критични бизнес решения. Този проактивен подход към бизнеса е трансформативен, защото дава на анализаторите и на лицата, вземащи решения, възможността да продължат напред с най-добрите налични знания и прозрения, често в реално време.
Как работи Big Data Analytics и основните му технологии:
Както бе споменато по-рано, процесът на анализиране на големи данни не е единична дейност, която обхваща огромен обем от данни. Вместо това е усъвършенствана аналитика, която може да се приложи към големи данни, но в действителност няколко вида различни технологии работят заедно, за да постигнат най-голяма полза от информацията. По-долу са най-големите и важни технологии, които участват в процеса на анализ на големи данни:
- Управление на данни
- Извличане на данни
- Hadoop
- Анализ на паметта
- Прогнозна аналитичност.
- Извличане на текст
Има „N“ брой инструменти за големи данни Анализ, по-долу е списъкът на някои от най-добрите инструменти, използвани за съхраняване и анализ на Big Data. Тези инструменти за големи анализи на данни могат да бъдат допълнително класифицирани в две съхранение и запитване / анализ.
-
Apache Hadoop:
Apache Hadoop, голям инструмент за анализ на данни, който е базирана на Java програма за свободен софтуер. Той помага за ефективно съхранение на огромно количество данни на място за съхранение, известно като клъстер. Особеността на тази рамка е, че работи паралелно на клъстер и също така има възможност да обработва огромни данни във всички възли в него. В Hadoop има система за съхранение, известна като Hadoop разпределена файлова система (HDFS), която помага да се разделят големият обем данни и да се разпределят между много възли, присъстващи в клъстер. Той също така изпълнява процеса на репликация на данните в клъстер, като по този начин осигурява висока наличност и възстановяване от отказа - което увеличава отказоустойчивостта.
-
KNIME:
Платформата KNIME Analytics е едно от водещите отворени решения за иновации, базирани на данни. Този инструмент помага за откриване на потенциала и скрити в огромен обем от данни, той също така изпълнява мина за свеж поглед или прогнозира новите бъдещи. Инструментът платформа KNIME Analytics е много полезен набор от инструменти за учени с данни.
-
OpenRefine:
OpenRefine се въвежда като Google Refine. Този инструмент е един от ефективните инструменти за работа върху разхвърляния и голям обем от данни, който включва: почистване на данни, трансформиране на тези данни от един формат в друг, както и извършване на разширяването му с уеб услуги и външни данни. Отвореният инструмент за усъвършенстване помага лесно да се проучат големи масиви от данни.
-
Orange:
Orange е известна визуализация на данни с отворен код и помага в анализа на данни за начинаещи, както и за експерта. Този инструмент предоставя интерактивни работни процеси с голям вариант на инструментариум за създаване на същия, който помага при анализиране и визуализиране на данни. Оранжевият инструмент има много и различни визуализации, които включват лентови диаграми, дървета, разпръснати парцели, дендрограми, мрежи и топлинни карти.
-
RapidMiner:
Инструментът RapidMiner работи с помощта на визуално програмиране, а също така е много способен да манипулира, анализира и моделира данните. Инструментите RapidMiner правят екипите за научни данни по-лесни и продуктивни, като използват платформа с отворен код за всички техни задачи като машинно обучение, подготовка на данни и внедряване на модели. Поради еднаквостта си в платформата за научни данни, се ускорява в изграждането на цялостни аналитични работни процеси в единна среда, което помага за драстично подобряване на ефективността и краткото време, което да даде стойност на проектите за научни данни.
Някои от примерите / областите, използващи инструменти за големи данни Анализ:
Големите инструменти за анализ на данни много се нуждаят от бизнес / предприятия, които зависят от бързите и пъргави решения, за да останат конкурентни и най-вероятно инструментите за анализ на големи данни са важни, докато бизнес решенията се основават на предишните им бизнес данни. По-долу са някои от различните видове организации, които могат да се възползват от тази технология:
Пътуване и гостоприемство:
В бизнеса с пътувания и хотелиерство е много важен и ключов фактор за поддържане на клиентите щастливи, но е по-трудно да се прецени удовлетворяването на клиентите. Например в курортите и казината те ще имат много кратък период от време, за да се обърнат на клиентите. Следователно приложенията на Big data analytics дават възможност за събиране на клиентски данни, прилагане на статистически анализи за по-добро разбиране и подобряване на тези бизнеси.
На дребно:
В днешно време обслужването на клиентите се превърна като огромно дърво в сравнение с минали десетилетия, знаещите купувачи винаги продължават да търсят и очакват търговците на дребно да разберат какво точно искат и кога тези продукти се нуждаят от това. Тук технологията за големи анализи на данни влиза в картината и помага на търговците да посрещнат нуждите на клиентите.
правителство:
Малко са и правителствените агенции винаги са изправени пред голямо предизвикателство като това как да подготвят бюджета за обществото без никакви компромиси с качеството или производителността. Следователно много агенции използват анализи на големи данни; което им помага в рационализирането на операциите, като същевременно дава на агенцията по-правилен поглед върху престъпната дейност, за да избегне подготовката на изпълним и добър бюджет.
Здравеопазване:
Анализът на големи данни може да се използва и в здравната индустрия. Поддържане на пациентските записи, техните застрахователни данни и здравни планове, както и всички други видове информация, които са трудни за управление. Следователно това са толкова важни приложения на технологията за анализ на големи данни в здравната индустрия.
Заключение - Големи инструменти за анализ на данни
В настоящата ситуация обемът на данни нараства заедно с растежа на световното население и нарастването на технологиите. Това е ясен знак / индикация за все по-широко използване и необходимост от решения за анализ на големи данни. Big Data не е само тенденция на технологиите, но е бизнес практика, която помага на индустриите / предприятията да останат в този конкурентен свят да вземат своите проактивни данни, базирани на данни, бизнес решения за подобряване на продажбите и маркетинговия екип, увеличаване на приходите.
Препоръчани статии:
Това е ръководство за инструментите за големи анализи на данни в реалния свят. Тук сме обсъдили различните инструменти за големи анализи на данни като Apache Hadoop, RapidMine, OpenRefine и др. Можете също да разгледате следната статия, за да научите повече -
- Анализ на големи данни в хотелиерството
- Big Data Vs Predictive Analytics
- Data Mining vs Text Mining