Big Data Analytics: Hur det fungerar och dess fördelar

THE FOREFRONT OF TECHNOLOGY

5 years ago

Big Data Analytics

Dina kunder skapar mycket data varje dag. Dessa tekniker samlar in och analyserar data för ditt företag varje gång kunder läser din e-post, använder din mobilapp, taggar dig på sociala medier, kommer in i din butik, gör ett onlineköp, pratar med en kundtjänst eller frågar en virtuell assistent. om dig. Det är helt enkelt dina kunder. Anställda, leveranskedjor, marknadsföringsinitiativ, ekonomiavdelningar och andra skapar alla mycket data varje dag. Big data hänvisar till en enorm mängd data och datauppsättningar som kan hittas i en mängd olika format och från en mängd olika källor. Många företag har insett fördelarna med att samla in så mycket data som möjligt.

Men att samla in och lagra enorma data är inte tillräckligt; du måste också använda den. Organisationer kan använda stordataanalys för att omvandla terabyte data till användbara insikter, tack vare ständigt utvecklande teknologier.

Innehållsförteckning

Processen att identifiera trender, mönster och korrelationer i stora mängder rådata för att fatta datainformerade beslut kallas big data analytics. Dessa procedurer använder välkända statistiska analysmetoder, såsom klustring och regression, och tillämpar dem på större datamängder med moderna verktyg. Sedan början av 2000-talet, när mjukvara och hårdvara gjorde det möjligt för företag att hantera enorma volymer ostrukturerad data, har big data varit ett modeord. Sedan dess har ny teknik lagt till ännu mer till de enorma mängderna data som är tillgängliga för företag, från Amazon till mobiltelefoner. Tidiga innovationsinitiativ som Hadoop, Spark och NoSQL-databaser etablerades för att lagra och hantera big data som ett resultat av explosionen av data.

Dataexperter arbetar fortfarande på hur man kan kombinera de enorma volymerna av komplicerad data som genereras av sensorer, nätverk, transaktioner, smarta enheter, onlinetrafik och andra källor. Redan nu används nya tekniker som maskininlärning med big data-analysmetoder för att identifiera och skala mer komplexa insikter.

Hur big data-analys fungerar

Big data analytics är processen att samla in, bearbeta, rensa och analysera enorma datamängder för att hjälpa företag att operationalisera sin data.

1. Samla in data Varje organisations datainsamling ser annorlunda ut. Organisationer kan nu samla in både strukturerad och ostrukturerad data från en rad källor, allt från molnlagring till mobila applikationer till IoT-sensorer i butik och mer, tack vare dagens teknologier. En del data kommer att lagras i datalager, där den kommer att vara tillgänglig för affärsinformationsverktyg och lösningar. En datasjö kan användas för att lagra ostrukturerad eller rådata som är för mångsidig eller komplex för ett lager att hantera.

När data väl har samlats in och sparats måste de vara korrekt organiserade för att ge tillförlitliga svar från analytiska frågor, särskilt när data är enorma och ostrukturerade.

Dataspecialister tas in efter att data har samlats in och lagrats för att dela upp och konfigurera data för analytiska frågor. I allmänhet finns det två metoder för att behandla data:

Satsbearbetning: Satsbearbetning bearbetar stora datablock över tiden. När ett företag har tillräckligt med tid mellan datainsamling och analys är batchmetoden fördelaktig.

Steam-bearbetning: Steam-bearbetning bearbetar en liten databatch på en gång, vilket förkortar fördröjningsperioden mellan insamling och analys av data. Steam-metoden är mer komplicerad och kostsam än en batchprocess, och den används vanligtvis när ledningen måste göra snabba val.

3. Rengör data För att öka datakvaliteten och ge starkare resultat måste all data presenteras på lämpligt sätt och all överflödig eller onödig data måste tas bort eller redovisas. Smutsiga data kan skymma och vilseleda, vilket leder till felaktiga slutsatser.

4. Analysera data Det tar tid att förvandla enorma data till användbar information. Avancerade analysprocedurer kan omvandla enorma data till stora insikter när den väl är tillgänglig. Några exempel på stora dataanalysmetoder är följande:
Data mining sållar genom massiva databaser för att lokalisera mönster och korrelationer genom att upptäcka anomalier och bilda datakluster.

Predictive analytics producerar framtida förutsägelser baserade på historiska data, upptäcker potentiella hot och möjligheter.

Deep learning, som simulerar mänskliga inlärningsprocesser, kombinerar artificiell intelligens och maskininlärning för att stapla algoritmer och identifiera mönster i de svåraste och mest abstrakta data.

Big data analytics verktyg och teknik

Big data-analys är för brett för att kunna sammanfattas i ett enda verktyg eller teknik. Istället används en kombination av teknologier för att samla in, bearbeta, rensa och analysera stora mängder data. Följande är en lista över några av de viktigaste aktörerna i big data-ekosystem.

Hadoop: Hadoop är ett system med öppen källkod för att lagra och bearbeta stora datamängder på råvaruhårdvarukluster. Detta ramverk är öppen källkod och kan hantera enorma volymer av organiserad och ostrukturerad data, vilket gör den till en viktig komponent i alla big data-projekt.

NoSQL: NoSQL-databaser är icke-relationella datahanteringssystem som inte kräver ett fastställt schema, vilket gör dem till ett utmärkt val för stora mängder ostrukturerad data. Termen “inte bara SQL” syftar på det faktum att dessa databaser kan hantera ett brett utbud av datamodeller.

MapReduce: MapReduce är en nyckelkomponent i Hadoop-arkitekturen som tjänar två syften. Den första är datafiltrering och distribution mellan klusternoder, vilket kallas mappning. Den andra metoden är reduktion, som organiserar och kondenserar resultaten från varje nod för att svara på en fråga.

YARN: YARN står för “Yet Another Resource Negotiator”, och det är en andra generationens Hadoop-komponent. Jobbschemaläggning och resurshantering i klustret underlättas av klusterhanteringsteknologier.

Spark: Spark är ett ramverk för klusterberäkningar med öppen källkod som tillhandahåller ett gränssnitt för programmering av hela kluster genom att använda implicit dataparallellism och feltolerans. För snabb beräkning kan Spark utföra batch- och strömbearbetning.

Tableau: Tableau är en fullfjädrad dataanalysplattform som låter dig förbereda, analysera, samarbeta och dela big data-insikter. Tableau är ledande inom visuell självbetjäningsanalys, vilket gör det möjligt för användare att ställa nya frågor om hanterad stor data och snabbt dela sina resultat i hela företaget.

De stora fördelarna med big data-analys

Alla företagsorganisationer kan dra nytta av kapaciteten att utvärdera data snabbare eftersom det ger dem möjlighet att snabbt svara på avgörande frågor.

Big data-analys är viktigt eftersom det hjälper företag att analysera stora mängder data från olika källor för att hitta möjligheter och hot, vilket gör att de kan arbeta snabbare och mer effektivt. Följande är några av fördelarna med big data-analys:

Kostnadseffektivitet – Hjälpa företag att utveckla mer effektiva och effektiva metoder för att bedriva affärer.

Produktutveckling – Att hjälpa företag att utveckla mer effektiva och effektiva metoder för att göra affärer djupare varor utvecklas som ett resultat av en bättre kunskap om kundernas önskemål och preferenser.

Marknadskunskap – Att observera marknadstrender och kunders köpmönster.

Fördelar och fördelar med Big Data Analytics

1 . Riskhantering

Användningsfall: Big Data-analys används av Banco de Oro, ett filippinskt finansföretag , för att upptäcka bedräglig aktivitet och avvikelser. Den används av organisationen för att begränsa en lista över misstänkta eller bakomliggande orsaker till problem.

2. Produktutveckling och innovationer Användningsfall: Rolls-Royce, en av världens största tillverkare av jetmotorer för flygbolag och militära styrkor, använd Big Data-analys för att avgöra hur effektiva motorkonstruktioner är och om några uppgraderingar krävs.

3. Organisatoriskt beslutsfattande som är snabbare och bättre Användningsfall: Starbucks fattar strategiska beslut baserat på Big Data-analys. Till exempel kommer företaget att använda den för att avgöra om en given plats är lämplig för en ny butik. De tar hänsyn till faktorer som befolkning, demografi, geografisk tillgänglighet och mer.

4. Förbättra kundupplevelsen

Användningsfall: Big Data-analys används av Delta Air Lines för att förbättra kundupplevelsen. De håller ett öga på Twitter för att få reda på sina kunders resor, förseningar och andra problem. Flygbolaget övervakar dåliga tweets och vidtar lämpliga åtgärder för att åtgärda problemet. Det hjälper flygbolaget att skapa positiva kundrelationer genom att offentligt ta upp dessa problem och föreslå åtgärder.

De stora utmaningarna med big data

Big data har många fördelar, men det har också många nackdelar, som nya integritets- och säkerhetsproblem, tillgänglighet för företagsanvändare och att välja de bästa lösningarna för dina behov. För att få ut det mesta av inkommande data måste företag hantera följande frågor:

Göra stor data tillgänglig – När mängden data ökar, blir insamling och analys av den allt mer komplex. Dataägare på alla kompetensnivåer måste kunna använda data enkelt och bekvämt.

Upprätthålla kvalitetsdata – Organisationer tillbringar mer tid än någonsin för att rensa efter dubbelarbete, misstag, frånvaro, konflikter och inkonsekvenser eftersom de har så mycket data att hantera.

Säker data – När mängden data ökar, ökar också oron för integritet och säkerhet. Innan företag använder big data måste de sträva efter efterlevnad och implementera stränga dataprotokoll.

Hitta rätt verktyg och plattformar – Nya metoder för att bearbeta och analysera stora datamängder utvecklas ständigt. Organisationer måste upptäcka rätt teknik för att passa in i deras befintliga ekosystem och uppfylla deras specifika krav. Ofta är den bästa lösningen också den mest anpassningsbara, vilket möjliggör framtida infrastrukturuppgraderingar.

Slutsats

Eftersom information är makt i den digitala eran är det rimligt att hävda att big data analytics idag styr de kommersiella marknaderna. Företag använder stordataanalys för att upptäcka de dolda sanningarna under den enorma statistik som de skaffar från olika källor. Utan big data-analys är det en dröm att blomstra på konkurrenskraftiga företagsmarknader.