Einführung in die Big Data Analytics-Tools
Big-Data-Analyse ist der Prozess, mit dem die vielfältigen und großen Datenmengen untersucht werden, um unbekannte Korrelationen, verborgene Muster, Markttrends, Kundenpräferenzen und die meisten nützlichen Informationen aufzudecken, die Unternehmen bei der Entscheidungsfindung unterstützen Weitere Informationen finden Sie unter Big Data-Analyse. Es ist möglich, Daten sehr schnell und effizient zu verarbeiten. Dazu gehört es, die Daten zu analysieren und das Ergebnis zu nutzen. Dies macht weniger Aufwand und effizienter, wenn dies mit herkömmlichen Business-Intelligence-Lösungen nicht möglich ist.
Das Konzept der Big Data Analytics-Tools:
Big-Data-Analytics-Tools sind für Unternehmen und Großunternehmen von großer Bedeutung, da mit Bigdata-Tools große Datenmengen von modernen Organisationstools generiert und verwaltet werden. Big Data Analytics-Tools helfen Unternehmen, Zeit und Geld zu sparen und Erkenntnisse für datenbasierte Entscheidungen zu gewinnen.
Big Data-Analyse ist der vollständige Prozess des Sammelns, Sammelns, Organisierens und Analysierens der riesigen Datenmengen (Big Data) zur Beobachtung / Identifizierung der Muster und anderer nützlicher Informationen, die für Geschäftsentscheidungen benötigt werden. Der Prozess - Big Data Analytics hilft Unternehmen dabei, die in den Datensätzen enthaltenen Informationen besser zu verstehen. Der Typ, der als Analyst arbeitet und mit Big Data arbeitet, hat in der Regel das Wissen, das aus der Analyse der Daten stammt. Unter Data Analytics stehen verschiedene Tools zur Verfügung, mit deren Hilfe die Datenanalyse und die Datenbereinigung verbessert werden können, Data Mining, Datenvisualisierung, Datenintegration, Datenspeicherung und -verwaltung.
Für den Prozess der Big-Data-Analyse sind sehr leistungsfähige Analysen erforderlich. Zur Analyse eines so großen Datenvolumens sind daher spezielle Softwaretools für Big Data-Analyseprozesse und Anwendungen für Predictive Analytics, Data Mining, Text Mining, Forecasting und Datenoptimierung erforderlich.
Vorteile von Big Data Analytics:
Die Verwendung von Big Data Analytics bietet viele Vorteile. Dieser Prozess der Big Data-Analyse mit leistungsstarken Funktionen für Predictive Analytics, Data Mining, Text Mining, Prognose dieser Daten und Optimierung hilft den Unternehmen, in vielen Bereichen Vorteile zu erzielen, einschließlich neuer Umsatzmöglichkeiten für eine effektivere Vermarktung der Produkte Durch die Bereitstellung eines viel besseren Kundenservice, durch die Verbesserung der betrieblichen Effizienz und durch Entscheidungen über Wettbewerbsvorteile gegenüber Wettbewerbern auf dem Markt.
Spezifisch für den Big Data Analytics-Prozess können Unternehmen ihr großes Datenvolumen auf die relevantesten Informationen beschränken und analysieren, um wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dieser proaktive Geschäftsansatz ist transformativ, da er Analysten und Entscheidungsträgern die Möglichkeit gibt, häufig in Echtzeit mit den besten verfügbaren Kenntnissen und Erkenntnissen voranzukommen.
So funktioniert Big Data Analytics und seine Schlüsseltechnologien:
Wie bereits erwähnt, handelt es sich bei einem Big-Data-Analyseprozess nicht um eine einzelne Aktivität, die ein großes Datenvolumen umfasst. Stattdessen wurde die Analyse weiterentwickelt, die auf große Datenmengen angewendet werden kann. In Wirklichkeit arbeiten jedoch verschiedene Arten von Technologien zusammen, um den größtmöglichen Nutzen aus Informationen zu ziehen. Im Folgenden sind die größten und wichtigsten Technologien aufgeführt, die in den Prozess der Big Data-Analyse einbezogen sind:
- Datenmanagement
- Data Mining
- Hadoop
- In-Memory-Analyse
- Predictive Analytics.
- Text Mining
Es gibt 'N' Anzahl von Big Data Analytics-Tools. Nachfolgend finden Sie eine Liste der wichtigsten Tools zum Speichern und Analysieren von Big Data. Diese Big Data Analytics-Tools können außerdem in zwei Bereiche unterteilt werden: Speicherung und Abfrage / Analyse.
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Apache Hadoop:
Apache Hadoop, ein Big-Data-Analyse-Tool, das auf Java basiert und ein kostenloses Software-Framework ist. Es hilft bei der effektiven Speicherung großer Datenmengen in einem Speicherort, der als Cluster bezeichnet wird. Die Besonderheit dieses Frameworks besteht darin, dass es auf einem Cluster parallel ausgeführt wird und auch große Datenmengen über alle Knoten hinweg verarbeiten kann. In Hadoop gibt es ein Speichersystem, das im Volksmund als Hadoop Distributed File System (HDFS) bezeichnet wird und mit dessen Hilfe das große Datenvolumen auf mehrere in einem Cluster vorhandene Knoten verteilt werden kann. Es führt auch den Replikationsprozess von Daten in einem Cluster durch und bietet so eine hohe Verfügbarkeit und Wiederherstellung nach dem Ausfall - was die Fehlertoleranz erhöht.
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KNIME:
Die KNIME Analytics Platform ist eine der führenden offenen Lösungen für datengetriebene Innovationen. Dieses Tool hilft bei der Entdeckung des Potenzials und verbirgt sich in einem riesigen Datenvolumen. Es liefert auch neue Erkenntnisse oder prognostiziert die neuen Zukunftsaussichten. Das KNIME Analytics Platform-Tool ist eine sehr hilfreiche Toolbox für Datenwissenschaftler.
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OpenRefine:
OpenRefine wird als Google Refine eingeführt. Dieses Tool ist eines der effizientesten Tools, um mit dem chaotischen und großen Datenvolumen umzugehen, das Folgendes umfasst: Bereinigen von Daten, Umwandeln dieser Daten von einem Format in ein anderes und Erweitern dieser Daten mit Webdiensten und externen Daten. Mit dem offenen Verfeinerungstool können Sie große Datenmengen auf einfache Weise durchsuchen.
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Orange:
Orange ist eine bekannte Open-Source-Datenvisualisierung und hilft sowohl Anfängern als auch Experten bei der Datenanalyse. Dieses Tool bietet interaktive Workflows mit einer großen Toolbox-Option zum Erstellen derselben, die bei der Analyse und Visualisierung von Daten hilft. Ein orangefarbenes Werkzeug verfügt über viele und verschiedene Visualisierungen, darunter Balkendiagramme, Bäume, Streudiagramme, Dendrogramme, Netzwerke und Wärmekarten.
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RapidMiner:
Das RapidMiner-Tool arbeitet mit visueller Programmierung und ist außerdem in der Lage, die Daten zu manipulieren, zu analysieren und zu modellieren. RapidMiner-Tools machen Data-Science-Teams einfacher und produktiver, indem sie eine Open-Source-Plattform für all ihre Aufgaben wie maschinelles Lernen, Datenvorbereitung und Modellbereitstellung verwenden. Aufgrund seiner Einheitlichkeit in der Data-Science-Plattform beschleunigt sich die Erstellung vollständiger analytischer Workflows in einer einzigen Umgebung, was zu einer drastischen Verbesserung der Effizienz und kurzen Wertschöpfungsdauer für Data-Science-Projekte beiträgt.
Einige Beispiele / Bereiche, in denen Big Data Analytics-Tools verwendet werden:
Tools für die Big-Data-Analyse benötigen dringend Unternehmen, die auf schnelle und flexible Entscheidungen angewiesen sind, um wettbewerbsfähig zu bleiben, und höchstwahrscheinlich sind Tools für die Big-Data-Analyse wichtig, wenn Geschäftsentscheidungen auf den vorherigen Geschäftsdaten basieren. Nachfolgend einige der verschiedenen Arten von Organisationen, die diese Technologie nutzen können:
Reise und Gastfreundschaft:
Im Reise- und Gastgewerbe ist es sehr wichtig und wichtig, die Kunden zufrieden zu stellen, aber es ist schwieriger, die Kundenzufriedenheit zu messen. In Resorts und Casinos haben sie beispielsweise nur eine sehr kurze Zeitspanne, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Anwendungen der Big-Data-Analyse ermöglichen es daher, Kundendaten zu sammeln und statistische Analysen anzuwenden, um diese Unternehmen besser zu verstehen und zu verbessern.
Verkauf:
Heutzutage hat sich der Kundenservice im Vergleich zu den vergangenen Jahrzehnten zu einem riesigen Baum entwickelt. Erfahrene Käufer sind ständig auf der Suche und erwarten von den Einzelhändlern, dass sie genau verstehen, was sie wollen und wann diese Produkte es brauchen. Hier kommt die Big-Data-Analytics-Technologie ins Spiel und hilft den Einzelhändlern, die Kundenanforderungen zu erfüllen.
Regierung:
Es gibt nur wenige und bestimmte Regierungsbehörden, die immer vor einer großen Herausforderung stehen, wie sie das Budget für die Öffentlichkeit vorbereiten können, ohne Kompromisse bei Qualität oder Produktivität einzugehen. Daher verwenden viele Agenturen Big-Data-Analysen. Dies hilft ihnen bei der Straffung der Abläufe und gibt der Agentur einen genaueren Überblick über kriminelle Aktivitäten, um zu vermeiden, dass ein machbares und gutes Budget erstellt wird.
Gesundheitswesen:
Big-Data-Analysen können auch im Gesundheitswesen eingesetzt werden. Pflege der Patientenakten, ihrer Versicherungsinformationen und Krankenversicherungspläne sowie aller anderen Arten von Informationen, die schwer zu verwalten sind. Daher ist es so wichtig, Anwendungen der Big-Data-Analytics-Technologie im Gesundheitswesen.
Fazit - Big Data Analytics-Tools
In der gegenwärtigen Situation wächst das Datenvolumen zusammen mit dem Wachstum der Weltbevölkerung und der Technologie. Dies ist ein deutliches Zeichen für die zunehmende Verbreitung und Notwendigkeit von Big-Data-Analyse-Lösungen. Big Data ist nicht nur ein Technologietrend, sondern eine Geschäftspraxis, die den Branchen / Unternehmen hilft, in dieser wettbewerbsintensiven Welt zu bleiben, um ihre proaktiven datengetriebenen Geschäftsentscheidungen zu treffen, um die Leistung des Vertriebs- und Marketingteams zu verbessern und den Umsatz zu steigern.
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Dies war ein Leitfaden für Big Data-Analysetools in der realen Welt. Hier haben wir die verschiedenen Big Data Analytics-Tools wie Apache Hadoop, RapidMine, OpenRefine usw. besprochen. Sie können auch den folgenden Artikel lesen, um mehr zu erfahren.
- Big Data Analytics im Gastgewerbe
- Big Data vs. Predictive Analytics
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