Introduzione agli strumenti di analisi dei Big Data
L'analisi dei big data è il processo, viene utilizzata per esaminare la vasta e varia serie di set di dati che consentono di scoprire correlazioni sconosciute, modelli nascosti, tendenze del mercato, preferenze dei clienti e la maggior parte delle informazioni utili che rendono e aiutano le organizzazioni a prendere decisioni aziendali basate su ulteriori informazioni dall'analisi dei Big data. È possibile elaborare i dati in modo molto rapido ed efficiente. Ciò include l'analisi dei dati e l'utilizzo del risultato. Ciò rende uno sforzo minore e più efficiente laddove non è possibile con soluzioni di business intelligence più tradizionali.
Il concetto di strumenti di analisi dei Big Data:
Gli strumenti di analisi dei Big Data sono molto importanti per le aziende e le industrie su larga scala a causa dell'enorme volume di dati che verranno generati e gestiti da strumenti organizzativi moderni che utilizzano strumenti Bigdata. Gli strumenti di Big Data Analytics aiutano le aziende a risparmiare tempo e denaro e anche a ottenere informazioni dettagliate per prendere decisioni basate sui dati.
L'analisi dei Big Data è il processo completo di raccolta, raccolta, organizzazione e analisi delle enormi serie di dati (noti come Big Data) per osservare / identificare i modelli e anche altre informazioni utili necessarie per le decisioni aziendali. Il processo: l'analisi dei Big Data aiuta le organizzazioni a comprendere meglio le informazioni presenti all'interno degli insiemi di dati. Chi lavora come analista che lavora con i Big Data in genere avrà le conoscenze che derivano dall'analisi dei dati. Ci sono diversi tipi di strumenti disponibili in Data Analytics che aiutano a migliorare i dati analizzando il processo che sono l'analisi dei dati, la pulizia dei dati, data mining, visualizzazione dei dati, integrazione dei dati, archiviazione dei dati e gestione.
Per il processo di analisi dei big data, è necessario disporre di analisi ad alte prestazioni. Quindi, per analizzare un così grande volume di dati, sono necessari strumenti software specializzati per il processo di analisi dei Big Data e applicazioni per analisi predittive, data mining, text mining, previsioni e ottimizzazione dei dati.
Vantaggi dell'analisi dei Big Data:
Ci sono molti vantaggi nell'uso di Big Data Analytics. Questo processo di analisi dei big data con elevate prestazioni in analisi predittiva, data mining, text mining, previsione di dati e ottimizzazione aiuta le aziende a ottenere benefici in molte aree che includono nuove opportunità di guadagno nel business, per una più efficace commercializzazione dei prodotti, nel fornire un servizio clienti molto migliore, nel migliorare l'efficienza operativa e può anche prendere decisioni sui vantaggi competitivi rispetto ai concorrenti del mercato.
Essere specifico sul processo di analisi dei Big Data, consente alle aziende di suddividere / restringere il loro enorme volume di dati alle informazioni più rilevanti e di analizzarle per informare le decisioni aziendali critiche. Questo approccio proattivo al business è trasformativo perché offre agli analisti e ai decisori il potere di andare avanti con le migliori conoscenze e conoscenze disponibili, spesso in tempo reale.
Come funziona Big Data Analytics e le sue tecnologie chiave:
Come accennato in precedenza, un processo di analisi dei big data non è una singola attività che comprende un enorme volume di dati. Si tratta invece di un'analisi avanzata che può essere applicata a dati di grandi dimensioni, ma in realtà diversi tipi di tecnologie diverse lavorano insieme per ottenere il massimo valore dalle informazioni. Di seguito sono elencate le tecnologie più grandi e importanti che coinvolgono nel processo di analisi dei big data:
- Gestione dati
- Estrazione dei dati
- Hadoop
- Analisi in memoria
- Analisi predittiva.
- Estrazione di testo
Esiste un numero "N" di strumenti di analisi dei Big Data, di seguito è riportato l'elenco di alcuni dei principali strumenti utilizzati per archiviare e analizzare i Big Data. Questi strumenti di analisi dei Big Data possono essere ulteriormente classificati in due Archiviazione e Query / Analisi.
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Apache Hadoop:
Apache Hadoop, uno strumento di analisi dei big data che è un framework di software libero basato su Java. Aiuta a conservare efficacemente una grande quantità di dati in un luogo di archiviazione noto come cluster. La particolarità di questo framework è che funziona in parallelo su un cluster e ha anche la capacità di elaborare enormi dati su tutti i nodi in esso. Esiste un sistema di archiviazione in Hadoop popolarmente noto come Hadoop Distributed File System (HDFS), che aiuta a dividere il grande volume di dati e distribuire su molti nodi presenti in un cluster. Esegue inoltre il processo di replica dei dati in un cluster fornendo quindi elevata disponibilità e ripristino dall'errore, aumentando la tolleranza agli errori.
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KNIME:
La piattaforma di analisi KNIME è una delle principali soluzioni aperte per l'innovazione basata sui dati. Questo strumento aiuta a scoprire il potenziale e nascosto in un enorme volume di dati, esegue anche il mio per approfondimenti nuovi o predice i nuovi futuri. Lo strumento della piattaforma di analisi KNIME è un toolbox molto utile per i data scientist.
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OpenRefine:
OpenRefine è stato introdotto come Google Refine. Questo strumento è uno degli strumenti efficienti per lavorare sul grande e disordinato volume di dati, che includono tutti: la pulizia dei dati, la trasformazione di tali dati da un formato all'altro e anche per estenderli con servizi Web e dati esterni. Lo strumento di perfezionamento aperto consente di esplorare facilmente grandi set di dati.
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Arancia:
Orange è la famosa visualizzazione di dati open source e aiuta nell'analisi dei dati per principianti e per esperti. Questo strumento fornisce flussi di lavoro interattivi con una grande opzione di toolbox per creare lo stesso che aiuta nell'analisi e nella visualizzazione dei dati. Uno strumento arancione ha molte e diverse visualizzazioni, che includono grafici a barre, alberi, grafici a dispersione, a dendrogrammi, reti e mappe di calore.
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RapidMiner:
Lo strumento RapidMiner funziona utilizzando la programmazione visiva ed è inoltre in grado di manipolare, analizzare e modellare i dati. Gli strumenti RapidMiner rendono i team di data science più facili e produttivi utilizzando una piattaforma open source per tutti i loro lavori come apprendimento automatico, preparazione dei dati e implementazione del modello. A causa della sua uniformità nella piattaforma di data science accelera in un edificio di flussi di lavoro analitici completi in un unico ambiente che aiuta a migliorare drasticamente l'efficienza e la breve durata del valore per i progetti di data science.
Alcuni degli esempi / aree che utilizzano strumenti di analisi dei Big data:
Gli strumenti di analisi dei big data necessitano moltissimo delle imprese / imprese che dipendono da decisioni rapide e agili per rimanere competitivi, e molto probabilmente gli strumenti di analisi dei big data sono importanti mentre le decisioni aziendali si basano sui loro precedenti dati aziendali. Di seguito sono riportati alcuni dei diversi tipi di organizzazioni che possono utilizzare questa tecnologia:
Viaggi e ospitalità:
Nel settore dei viaggi e dell'ospitalità, è un fattore molto importante e chiave per soddisfare i clienti, ma è più difficile valutare la soddisfazione dei clienti. Ad esempio, nei resort e nei casinò, avranno un'opportunità molto breve per cambiare l'esperienza del cliente. Quindi le applicazioni dell'analisi dei Big Data offrono la possibilità di raccogliere i dati dei clienti, applicare l'analisi statistica per comprendere meglio e migliorare queste attività.
Al dettaglio:
Al giorno d'oggi, il servizio clienti è emerso come un albero enorme rispetto ai decenni passati, gli acquirenti esperti continuano a cercare e si aspettano che i rivenditori capiscano esattamente cosa vogliono e quando quei prodotti ne hanno bisogno. Qui la tecnologia di analisi dei big data entra in scena e aiuta i rivenditori a soddisfare le esigenze dei clienti.
Governo:
Esistono poche e particolari agenzie governative che affrontano sempre una grande sfida come preparare il bilancio per il pubblico senza compromessi in termini di qualità o produttività. Quindi molte agenzie usano l'analisi dei big data; che li aiuta a semplificare le operazioni dando all'agenzia una visione più corretta dell'attività criminale per evitare di preparare un bilancio fattibile e buono.
Assistenza sanitaria:
L'analisi dei big data può essere utilizzata anche nel settore sanitario. Mantenimento dei registri dei pazienti, delle loro informazioni assicurative e dei piani sanitari e anche di tutti gli altri tipi di informazioni che sono difficili da gestire. Quindi sono applicazioni così importanti della tecnologia di analisi dei big data nel settore sanitario.
Conclusione: strumenti di analisi dei big data
Nella situazione attuale, il volume di dati sta crescendo insieme alla crescita della popolazione mondiale e alla crescita tecnologica. Questo è un chiaro segno / indicazione dell'uso sempre più diffuso e della necessità delle soluzioni di analisi dei Big Data. I Big Data non sono solo una tendenza della tecnologia, ma sono una pratica aziendale che aiuta le industrie / imprese a rimanere in questo mondo competitivo per prendere decisioni proattive basate sui dati per migliorare le prestazioni del team di vendita e marketing, aumentare le entrate.
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Questa è stata una guida agli strumenti di analisi dei Big Data nel mondo reale. Qui abbiamo discusso i diversi strumenti di analisi dei Big Data come Apache Hadoop, RapidMine, OpenRefine, ecc. Puoi anche leggere il seguente articolo per saperne di più -
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