Einführung in die Big Data-Analytik
Was ist Big Data?
Big Data ist nichts anderes als eine große Datenmenge. Daten können von beliebiger Art sein, z. B. strukturierte Daten wie Zahlen, Daten, Wortgruppen usw., halbstrukturiertes JSON, XML usw., oder unstrukturierte Daten wie Text, Bilder, Videos usw.. Es ist so schwierig, diese Daten mit a zu verarbeiten traditionelle Datenbank. Die Daten können aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien, E-Mails, Bankgeschäften, Online-Einkäufen, Mobilgeräten und vielen anderen Quellen gesammelt werden. Wenn diese Daten gesammelt, manipuliert, gespeichert und analysiert werden, können Unternehmen nützliche Erkenntnisse gewinnen, um ihren Umsatz zu steigern, neue Kunden zu gewinnen und alte Kunden zu binden und die Abläufe zu verbessern.
Wir können Big Data als drei Vs definieren:
Volumen: Die Datenmenge, die pro Sekunde generiert wird. Täglich sammeln Organisationen wie Social Media, E-Commerce-Unternehmen und Fluggesellschaften eine riesige Menge an Daten.
Geschwindigkeit: Die Geschwindigkeit, mit der die Daten generiert werden. Social Media wird von allen genutzt und es werden jede Sekunde viele Daten generiert, da die Leute eine Menge Dinge über Social Media tun, die sie posten, wie die Fotos, die Videos usw.
Vielfalt: Daten können in verschiedenen Formen strukturiert sein, wie z. B. numerische Daten, unstrukturierte Daten wie Text, Bilder, Videos, Finanztransaktionen usw. oder halbstrukturierte Daten wie z. B. JSON oder XML.
Was machen wir mit diesen Big Data?
Wir können diese großen Datenmengen nutzen, um daraus wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Für die Verarbeitung der Big Data stehen verschiedene Frameworks zur Verfügung. Die folgende Liste enthält das beliebte Framework, das von Big-Data-Entwicklern und -Analytikern häufig verwendet wird.
Apache Hadoop: Wir können das Programm mapreduzieren, um die Daten zu verarbeiten.
Spark: Wir können ein Spark-Programm schreiben, um die Daten zu verarbeiten. Mit Spark können wir auch Live-Datenströme verarbeiten.
Apache Flink: Dieses Framework wird auch zur Verarbeitung eines Datenstroms verwendet.
Und viele mehr wie Storm, Samza.
Big Data Analytics:
Bei der Big-Data-Analyse werden große Datenmengen gesammelt, organisiert und analysiert, um verborgene Muster, Korrelationen und andere wichtige Erkenntnisse aufzudecken. Es hilft einer Organisation, die in ihren Daten enthaltenen Informationen zu verstehen und sie zu nutzen, um neue Möglichkeiten zur Verbesserung ihres Geschäfts zu eröffnen, was wiederum zu effizienteren Abläufen, höheren Gewinnen und glücklicheren Kunden führt.
Um ein so großes Datenvolumen zu analysieren, können Big-Data-Analytics-Anwendungen Big-Data-Analysten, Datenwissenschaftler, Vorhersagemodellierer, Statistiker und andere Analysetechniker das wachsende Volumen strukturierter und unstrukturierter Daten analysieren. Es wird mit speziellen Softwaretools und -anwendungen ausgeführt. Mit diesen Tools können verschiedene Datenvorgänge wie Data Mining, Text Mining, Predictive Analysis, Forecasting usw. ausgeführt werden. Alle diese Prozesse werden separat ausgeführt und sind Teil einer leistungsstarken Analyse. Durch die Verwendung von Big Data-Analysetools und -Software kann ein Unternehmen eine große Datenmenge verarbeiten und aussagekräftige Erkenntnisse liefern, die in Zukunft bessere Geschäftsentscheidungen ermöglichen.
Die Schlüsseltechnologien hinter Big Data Analytics:
Analytics umfasst verschiedene Technologien, mit denen Sie die wichtigsten Informationen aus den Daten abrufen können.
Hadoop: Das Open-Source-Framework, mit dem häufig große Datenmengen gespeichert und verschiedene Anwendungen auf einem Cluster von Standardhardware ausgeführt werden. Aufgrund der stetig wachsenden Datenvielfalt und -menge hat es sich zu einer Schlüsseltechnologie für Big Data entwickelt, und sein verteiltes Rechenmodell ermöglicht einen schnelleren Zugriff auf Daten.
Data Mining: Sobald die Daten im Datenverwaltungssystem gespeichert sind. Mithilfe von Data Mining-Techniken können Sie die Muster ermitteln, die zur weiteren Analyse und Beantwortung komplexer Geschäftsfragen verwendet werden. Beim Data Mining können alle sich wiederholenden und verrauschten Daten entfernt werden, und es werden nur die relevanten Informationen angezeigt, die zur Beschleunigung fundierter Entscheidungen verwendet werden.
Text Mining: Mit Text Mining können wir die Textdaten aus dem Web wie Kommentare, Likes aus sozialen Medien und andere textbasierte Quellen wie E-Mails analysieren, um festzustellen, ob es sich bei der E-Mail um Spam handelt. Text Mining verwendet Technologien wie maschinelles Lernen oder die Verarbeitung natürlicher Sprachen, um eine große Datenmenge zu analysieren und die verschiedenen Muster zu entdecken.
Predictive Analytics: Predictive Analytics verwendet Daten, statistische Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens, um zukünftige Ergebnisse basierend auf historischen Daten zu identifizieren. Es geht darum, die besten zukünftigen Ergebnisse zu erzielen, damit sich Unternehmen bei ihren aktuellen Geschäftsentscheidungen sicher fühlen können.
Vorteile von Big Data Analytics:
Big Data Analytics war bei verschiedenen Organisationen beliebt. Unternehmen wie die E-Commerce-Branche, soziale Medien, das Gesundheitswesen, das Bankwesen, die Unterhaltungsbranche usw. verwenden häufig Analysen, um verschiedene Muster zu verstehen, Kundenerkenntnisse zu sammeln und zu nutzen, Betrugsaufdeckung zu betreiben, Finanzmarktaktivitäten zu überwachen usw.
Nehmen wir ein Beispiel für die E-Commerce-Branche:
E-Commerce-Branchen wie Amazon, Flipkart, Myntra und viele andere Online-Shopping-Sites nutzen Big Data.
Sie sammeln Kundendaten auf verschiedene Arten wie
- Sammeln Sie Informationen zu den vom Kunden gesuchten Artikeln
- Informationen zu ihren Vorlieben.
- Informationen über die Popularität der Produkte und viele andere Daten
Mithilfe dieser Art von Daten leiten Unternehmen einige Muster ab und bieten den besten Kundenservice
- Anzeigen der beliebten Produkte, die verkauft werden.
- Zeigen Sie die Produkte an, die sich auf die Produkte beziehen, die ein Kunde gekauft hat.
- Stellen Sie sichere Geldtransaktionen bereit und ermitteln Sie, ob betrügerische Transaktionen getätigt werden.
- Prognostizieren Sie die Nachfrage nach Produkten und vielem mehr.
Fazit
Big Data ist ein Game Changer. Viele Unternehmen verwenden mehr Analysen, um strategische Maßnahmen voranzutreiben und ein besseres Kundenerlebnis zu erzielen. Eine geringfügige Änderung der Effizienz oder geringste Einsparungen können zu einem enormen Gewinn führen, weshalb die meisten Unternehmen auf Big Data umsteigen.
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Dies war ein Leitfaden für Big Data Analytics. Hier haben wir grundlegende Konzepte besprochen, wie z. B. Big Data Analytics, seine Vorteile, die Schlüsseltechnologie für Big Data Analytics usw. Sie können auch den folgenden Artikel lesen, um mehr zu erfahren:
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