Въведение в анализа на големите данни
Какво е Big Data?
Големите данни не са нищо друго освен голям обем данни. Данните могат да бъдат от всякакъв вид, т.е. структурирани данни като числа, дати, група от думи и т.н., полуструктурирани json, XML и т.н., или неструктурирани данни като текст, изображения, видеоклипове и т.н. Толкова е трудно да се обработват тези данни с помощта на традиционна база данни. Данните могат да бъдат събрани от различни източници като социални медии, имейли, банкови транзакции, онлайн пазаруване, мобилни устройства и много други източници. Тези данни, когато се събират, манипулират, съхраняват и анализират, могат да помогнат на организациите да получат полезна информация за увеличаване на приходите си, придобиване на нови и задържане на стари клиенти и подобряване на операциите.
Можем да определим големите данни като три Vs:
Обем: Количеството данни, което се генерира всяка секунда. Всеки ден организации като социалните медии, електронната търговия, авиокомпаниите събират огромно количество данни.
Скорост: Скоростта, с която се генерират данните. Social Media се използва от всички и ще има много данни, генерирани всяка секунда, защото хората правят много неща в социалните медии, те публикуват коментарите, като снимките, споделят видеоклиповете и т.н.
Разнообразие: Данните могат да бъдат от различни форми, структурирани данни като числови данни, неструктурирани данни като текст, изображения, видеоклипове, финансови транзакции и т.н. или полуструктурирани данни като json или XML.
Какво правим с тези големи данни?
Можем да използваме тези големи данни, за да обработим и да извлечем някои смислени прозрения от тях. Налични са различни рамки за обработка на големите данни. По-долу списък предоставя популярната рамка, която се използва широко от големи разработчици на данни и анализатори.
Apache Hadoop: можем да напишем карта-намали програмата за обработка на данните.
Искри: можем да напишем искра програма за обработка на данните, като използваме искра, можем да обработим и потока на живо.
Apache Flink: тази рамка се използва и за обработка на поток от данни.
И още много като Буря, Самза.
Анализ на големи данни:
Анализът на големи данни е процесът на събиране, организиране и анализ на голямо количество данни за разкриване на скрит модел, корелация и други смислени прозрения. Той помага на организацията да разбере информацията, съдържаща се в техните данни, и да я използва, за да предостави нови възможности за подобряване на своя бизнес, което от своя страна води до по-ефективни операции, по-големи печалби и по-щастливи клиенти.
За да анализират такъв голям обем от данни, приложенията за анализ на големи данни позволяват на анализаторите на големи данни, учени по данни, прогнозиращи моделисти, статистици и други аналитични изпълнители да анализират нарастващия обем от структурирани и неструктурирани данни. Извършва се с помощта на специализирани софтуерни инструменти и приложения. С помощта на тези инструменти могат да се извършват различни операции с данни като извличане на данни, извличане на текст, прогнозионен анализ, прогнозиране и т.н., всички тези процеси се извършват отделно и са част от високоефективния анализ. Използването на аналитични инструменти и софтуер за големи данни дава възможност на организацията да обработва голям обем данни и да предостави смислена информация, която предоставя по-добри бизнес решения в бъдеще.
Основните технологии, стоящи зад анализа на големите данни:
Анализът включва различни технологии, които ви помагат да получите най-ценената информация от данните.
Hadoop: рамката с отворен код, която се използва широко за съхранение на голям обем данни и стартиране на различни приложения в клъстер от хардуер на стоки. Тя се превърна в ключова технология, която се използва при големи данни, поради постоянното увеличаване на разнообразието и обема на данните, а нейният разпределен изчислителен модел осигурява по-бърз достъп до данни.
Извличане на данни : След като данните се съхраняват в системата за управление на данни. Можете да използвате техники за извличане на данни, за да откриете моделите, които се използват за допълнителен анализ и да отговорите на сложни бизнес въпроси. С извличането на данни всички повтарящи се и шумни данни могат да бъдат премахнати и да се посочи само съответната информация, която се използва за ускоряване на темпото на вземане на информирани решения.
Text Mining: С помощта на текстовото извличане можем да анализираме текстовите данни от мрежата като коментарите, харесванията от социалните медии и други текстови източници, като имейл, можем да идентифицираме дали пощата е спам. Text Mining използва технологии като машинно обучение или обработка на естествен език, за да анализира голямо количество данни и да открие различните модели.
Прогнозна аналитика: прогнозната анализа използва данни, статистически алгоритми и техники за машинно обучение, за да идентифицира бъдещи резултати въз основа на исторически данни. Всичко е в осигуряването на най-добри бъдещи резултати, така че организациите да могат да се чувстват уверени в своите текущи бизнес решения.
Предимства на Big Data Analytics:
Big Data Analytics е популярен сред различни организации. Организации като индустрията за електронна търговия, социалните медии, здравеопазването, банковото дело, индустрията на развлеченията и т.н., широко използват аналитиката за разбиране на различни модели, събиране и използване на клиентски прозрения, откриване на измами, наблюдение на дейностите на финансовите пазари и др.
Нека вземем пример за индустрията за електронна търговия:
Индустрията за електронна търговия като Amazon, Flipkart, Myntra и много други сайтове за онлайн пазаруване използват големи данни.
Те събират клиентски данни по няколко начина като
- Съберете информация за артикулите, търсени от клиента
- Информация относно техните предпочитания.
- Информация за популярността на продуктите и много други данни
Използвайки тези видове данни, организациите получават някои модели и осигуряват най-доброто обслужване на клиентите като
- показване на популярните продукти, които се продават.
- покажете продуктите, които са свързани с продуктите, които клиент е купил.
- Осигурете сигурни преходи на пари и установете дали има извършени измамни транзакции.
- Прогнозирайте търсенето на продуктите и много други.
заключение
Big Data е смяна на игри. Много организации използват повече анализи, за да управляват стратегически действия и предлагат по-добро клиентско изживяване. Лека промяна в ефективността или най-малките спестявания може да доведе до огромна печалба, поради което повечето организации се насочват към големи данни.
Препоръчайте статии:
Това е ръководство за анализи на големи данни. Тук сме обсъдили основни понятия като какво е Анализ на големи данни, предимства, ключова технология зад Big Data Analytics и др. Можете също да разгледате следната статия, за да научите повече -
- 5 предизвикателства и решения на анализа на големи данни
- Големи инструменти за анализ на данни | Трябва да знаеш
- Значение на големите анализи на данни в гостоприемството
- Техники за големи данни
- Въведение в голямата архитектура на данни