Introduzione all'analisi dei big data
Cosa sono i Big Data?
I big data non sono altro che un grande volume di dati. I dati potrebbero essere di qualsiasi tipo, ovvero dati strutturati come numeri, date, gruppi di parole ecc., Json semistrutturato, XML ecc. O dati non strutturati come testo, immagini, video ecc. È così difficile elaborare questi dati utilizzando un database tradizionale. I dati possono essere raccolti da varie fonti come social media, e-mail, transazioni bancarie, acquisti online, dispositivi mobili e molte altre fonti. Questi dati, quando raccolti, manipolati, archiviati e analizzati, possono aiutare le organizzazioni a ottenere informazioni utili per aumentare le proprie entrate, acquisire nuovi clienti e fidelizzare vecchi clienti e migliorare le operazioni.
Possiamo definire i big data come tre V:
Volume: la quantità di dati che viene generata ogni secondo. Ogni giorno organizzazioni come i social media, il commercio elettronico, le compagnie aeree raccolgono un'enorme quantità di dati.
Velocità: la velocità con cui vengono generati i dati. I social media vengono utilizzati da tutti e ogni secondo verranno generati molti dati perché le persone fanno molte cose sui social media, postano i commenti, come le foto, condividono i video ecc.
Varietà: i dati potrebbero essere di varie forme dati strutturati come dati numerici, dati non strutturati come testo, immagini, video, transazioni finanziarie ecc. O dati semi-strutturati come json o XML.
Cosa stiamo facendo con questi Big Data?
Possiamo usare questi big data per elaborare e trarne alcune informazioni significative. Esistono vari framework disponibili per elaborare i big data. L'elenco che segue fornisce il popolare framework ampiamente utilizzato dagli sviluppatori e dagli analisti di big data.
Apache Hadoop: possiamo scrivere una mappa per ridurre il programma per elaborare i dati.
Spark: possiamo scrivere il programma spark per elaborare i dati, usando spark possiamo elaborare anche il flusso live di dati.
Apache Flink: questo framework viene utilizzato anche per elaborare un flusso di dati.
E molti altri come Storm, Samza.
Big Data Analytics:
L'analisi dei Big Data è il processo di raccolta, organizzazione e analisi di una grande quantità di dati per scoprire schemi nascosti, correlazioni e altri approfondimenti significativi. Aiuta un'organizzazione a comprendere le informazioni contenute nei propri dati e ad utilizzarle per fornire nuove opportunità per migliorare la propria attività che a sua volta porta a operazioni più efficienti, profitti più elevati e clienti più felici.
Per analizzare un così grande volume di dati, le applicazioni di analisi dei Big Data consentono ad analisti di big data, data scientist, modellisti predittivi, statistici e altri esecutori analitici di analizzare il volume crescente di dati strutturati e non strutturati. Viene eseguito utilizzando strumenti e applicazioni software specializzati. Utilizzando questi strumenti è possibile eseguire varie operazioni sui dati come data mining, text mining, analisi predittiva, previsioni ecc., Tutti questi processi vengono eseguiti separatamente e fanno parte di analisi ad alte prestazioni. L'utilizzo di strumenti e software di analisi dei Big Data consente a un'organizzazione di elaborare una grande quantità di dati e fornire approfondimenti significativi che forniscono decisioni aziendali migliori in futuro.
Le tecnologie chiave alla base di Big Data Analytics:
Analytics comprende varie tecnologie che ti aiutano a ottenere le informazioni più preziose dai dati.
Hadoop: il framework open source ampiamente utilizzato per archiviare una grande quantità di dati ed eseguire varie applicazioni su un cluster di hardware di base. È diventata una tecnologia chiave da utilizzare nei big data a causa del costante aumento della varietà e del volume dei dati e il suo modello di calcolo distribuito fornisce un accesso più rapido ai dati.
Data mining: una volta archiviati i dati nel sistema di gestione dei dati. È possibile utilizzare le tecniche di data mining per scoprire i modelli utilizzati per ulteriori analisi e rispondere a domande aziendali complesse. Con il data mining, tutti i dati ripetitivi e rumorosi possono essere rimossi e indicare solo le informazioni pertinenti utilizzate per accelerare il ritmo delle decisioni informate.
Estrazione del testo: con l'estrazione del testo, possiamo analizzare i dati di testo dal web come i commenti, i Mi piace dai social media e altre fonti basate su testo come l'e-mail che possiamo identificare se la posta è spam. Text Mining utilizza tecnologie come l'apprendimento automatico o l'elaborazione del linguaggio naturale per analizzare una grande quantità di dati e scoprire i vari schemi.
Analisi predittiva: l' analisi predittiva utilizza dati, algoritmi statistici e tecniche di apprendimento automatico per identificare i risultati futuri basati su dati storici. Si tratta di fornire i migliori risultati futuri in modo che le organizzazioni possano sentirsi sicure nelle loro attuali decisioni commerciali.
Vantaggi dell'analisi dei Big Data:
Big Data Analytics è stato popolare tra le varie organizzazioni. Organizzazioni come l'industria dell'e-commerce, i social media, l'assistenza sanitaria, il settore bancario, l'industria dell'intrattenimento, ecc., Stanno ampiamente utilizzando l'analisi per comprendere vari modelli, raccogliendo e utilizzando le opinioni dei clienti, il rilevamento delle frodi, il monitoraggio delle attività dei mercati finanziari ecc.
Facciamo un esempio del settore dell'e-commerce:
e-commerce come Amazon, Flipkart, Myntra e molti altri siti di shopping online fanno uso di big data.
Raccolgono i dati dei clienti in diversi modi come
- Raccogliere informazioni sugli articoli cercati dal cliente
- Informazioni relative alle loro preferenze.
- Informazioni sulla popolarità dei prodotti e molti altri dati
Utilizzando questo tipo di dati, le organizzazioni derivano alcuni schemi e forniscono il miglior servizio clienti simile
- mostrando i prodotti popolari che vengono venduti.
- mostra i prodotti correlati ai prodotti acquistati da un cliente.
- Fornire transizioni di denaro sicure e identificare se sono in corso transazioni fraudolente.
- Prevedi la domanda per i prodotti e molti altri.
Conclusione
Big Data è un punto di svolta. Molte organizzazioni utilizzano più analisi per guidare azioni strategiche e offrire una migliore esperienza al cliente. Un leggero cambiamento nell'efficienza o minori risparmi può portare a un enorme profitto, motivo per cui la maggior parte delle organizzazioni si sta muovendo verso i big data.
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