Introdução às ferramentas de análise de big data
A análise de big data é o processo, é usado para examinar a quantidade grande e variada de conjuntos de dados que descobrem correlações desconhecidas, padrões ocultos, tendências de mercado, preferências do cliente e a maioria das informações úteis que fazem e ajudam as organizações a tomar decisões de negócios com base em mais informações da análise de Big Data. É possível processar dados com muita rapidez e eficiência. Isso inclui analisar os dados e fazer uso do resultado. Isso faz um esforço menor e mais eficiente, onde não é possível com soluções de inteligência de negócios mais tradicionais.
O conceito de ferramentas de Big Data Analytics:
As ferramentas de Big Data Analytics são muito importantes para empresas e indústrias de grande escala, devido ao grande volume de dados que será gerado e gerenciado por ferramentas organizacionais modernas, usando as ferramentas Bigdata. As ferramentas de Big Data Analytics ajudam as empresas a economizar tempo e dinheiro e também a obter insights para tomar decisões baseadas em dados.
A análise de Big Data é o processo completo de coleta, coleta, organização e análise de grandes conjuntos de dados (conhecidos como Big Data) para observar / identificar os padrões e também outras informações úteis necessárias para as decisões de negócios. O processo - a análise de Big Data ajuda as organizações a entender melhor as informações presentes nos conjuntos de dados. O cara que trabalha como analistas que trabalham com Big Data normalmente terá o conhecimento resultante da análise dos dados. Existem diferentes tipos de ferramentas disponíveis no Data Analytics que ajudam a melhorar os dados que analisam o processo de análise de dados e limpeza de dados., mineração de dados, visualização de dados, integração de dados, armazenamento e gerenciamento de dados.
Para o processo de análise de big data, é necessária uma análise de alto desempenho. Portanto, para analisar um volume tão grande de dados, ferramentas de software especializadas necessárias para o processo de análise de Big Data e aplicativos para análise preditiva, mineração de dados, mineração de texto, previsão e otimização de dados.
Benefícios do Big Data Analytics:
Há muitas vantagens em usar o Big Data Analytics. Esse processo de análise de big data com alto desempenho em análise preditiva, mineração de dados, mineração de texto, previsão desses dados e otimização ajuda as empresas a obter benefícios em muitas áreas, que incluem novas oportunidades de receita nos negócios, para um marketing mais eficaz dos produtos, na prestação de um serviço ao cliente muito melhor, na melhoria da eficiência operacional e também pode tomar decisões sobre vantagens competitivas sobre os concorrentes do mercado.
Para ser específico no processo de Big Data Analytics, ele permite que as empresas dividam / reduzam seu enorme volume de dados às informações mais relevantes e as analisam para informar decisões críticas de negócios. Essa abordagem proativa dos negócios é transformadora, pois fornece aos analistas e tomadores de decisão o poder de avançar com os melhores conhecimentos e insights disponíveis, geralmente em tempo real.
Como o Big Data Analytics funciona e suas principais tecnologias:
Como mencionado anteriormente, um processo de análise de big data não é uma atividade única que engloba um grande volume de dados. Em vez disso, analítica avançada que pode ser aplicada a grandes dados, mas, na realidade, vários tipos de tecnologias diferentes trabalham juntos para obter o máximo valor das informações. Abaixo estão as tecnologias maiores e importantes que envolvem o processo de análise de big data:
- Gestão de dados
- Mineração de dados
- Hadoop
- Análise na memória
- Análise preditiva.
- Mineração de texto
Há um número N de ferramentas de Big Data Analytics, abaixo está a lista de algumas das principais ferramentas usadas para armazenar e analisar Big Data. Essas ferramentas de Big Data Analytics podem ainda ser classificadas em dois Storage e Querying / Analysis.
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Apache Hadoop:
Apache Hadoop, uma ferramenta de análise de big data que é uma estrutura de software livre baseada em java. Ajuda no armazenamento eficaz de grande quantidade de dados em um local de armazenamento conhecido como cluster. O recurso especial dessa estrutura é que ela é executada paralelamente em um cluster e também tem a capacidade de processar enormes dados em todos os nós nele. Há um sistema de armazenamento no Hadoop conhecido popularmente como HDFS (Hadoop Distributed File System), que ajuda a dividir o grande volume de dados e a distribuir por muitos nós presentes em um cluster. Ele também executa o processo de replicação de dados em um cluster, fornecendo alta disponibilidade e recuperação da falha - o que aumenta a tolerância a falhas.
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KNIME:
A Plataforma KNIME Analytics é uma das principais soluções abertas para inovação orientada a dados. Essa ferramenta ajuda a descobrir o potencial e oculta em um enorme volume de dados, também executa as minhas para novas idéias ou prevê os novos futuros. A ferramenta KNIME Analytics Platform é uma caixa de ferramentas muito útil para cientistas de dados.
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OpenRefine:
O OpenRefine é apresentado como Google Refine. Essa ferramenta é uma das ferramentas eficientes para trabalhar com o grande e confuso volume de dados, que inclui: limpeza de dados, transformação desses dados de um formato para outro e também a extensão de serviços web e dados externos. A ferramenta de refino aberto ajuda a explorar grandes conjuntos de dados com facilidade.
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Laranja:
Orange é famosa visualização de dados de código aberto e ajuda na análise de dados para iniciantes e também para o especialista. Essa ferramenta fornece fluxos de trabalho interativos com uma grande opção de caixa de ferramentas para criar a mesma, o que ajuda na análise e visualização de dados. Uma ferramenta laranja possui muitas e diferentes visualizações, que incluem gráficos de barras, árvores, gráficos de dispersão, dendrogramas, redes e mapas de calor.
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RapidMiner:
A ferramenta RapidMiner opera usando programação visual e também é muito capaz de manipular, analisar e modelar os dados. As ferramentas do RapidMiner tornam as equipes de ciência de dados mais fáceis e produtivas, usando uma plataforma de código aberto para todos os seus trabalhos, como aprendizado de máquina, preparação de dados e implantação de modelos. Devido à sua uniformidade na plataforma de ciência de dados, acelera a criação de fluxos de trabalho analíticos completos em um único ambiente, o que ajuda a melhorar drasticamente a eficiência e a curta duração de valor para projetos de ciência de dados.
Alguns dos exemplos / áreas que usam as ferramentas de Big Data Analytics:
As ferramentas de análise de big data precisam muito de negócios / empresas que dependem de decisões rápidas e ágeis para permanecerem competitivas e, provavelmente, as ferramentas de análise de big data são importantes enquanto decisões de negócios são baseadas em dados de negócios anteriores. Abaixo estão alguns dos diferentes tipos de organizações que podem fazer uso dessa tecnologia:
Viagem e hospitalidade:
Nos negócios de viagens e hospitalidade, é um fator muito importante e importante para manter os clientes satisfeitos, mas é mais difícil avaliar a satisfação dos clientes. Por exemplo, em resorts e cassinos, eles terão uma oportunidade muito curta de mudar a experiência do cliente. Portanto, os aplicativos de análise de Big Data permitem coletar dados de clientes, aplicar análises estatísticas para entender e melhorar melhor esses negócios.
Varejo:
Atualmente, o atendimento ao cliente emergiu como uma árvore enorme em comparação com as décadas passadas; os compradores conhecedores sempre buscam e esperam que os varejistas entendam exatamente o que querem e quando esses produtos precisam. Aqui, a tecnologia de análise de big data entra em cena e ajuda os varejistas a atender às demandas dos clientes.
Governo:
Existem poucas e específicas agências governamentais sempre enfrentando um grande desafio, como preparar o orçamento para o público, sem comprometer a qualidade ou a produtividade. Portanto, muitas agências usam análise de big data; o que os ajuda a simplificar as operações, oferecendo à agência uma visão mais correta da atividade criminosa, a fim de evitar a elaboração de um orçamento viável e bom.
Cuidados de saúde:
A análise de big data também pode ser usada no setor de saúde. Manter os registros do paciente, suas informações de seguro e planos de saúde e também todos os outros tipos de informações difíceis de gerenciar. Portanto, são aplicações tão importantes da tecnologia de análise de big data no setor de saúde.
Conclusão - Ferramentas de análise de big data
Na situação atual, o volume de dados está crescendo junto com o crescimento da população mundial e o crescimento da tecnologia. Esse é um sinal / indicação clara do uso e necessidade cada vez mais disseminados das soluções de Big Data Analysis. O Big Data não é apenas uma tendência da tecnologia, mas é uma prática comercial que ajuda as indústrias / empresas a permanecer neste mundo competitivo para tomar suas decisões de negócios pró-ativas baseadas em dados para melhorar o desempenho da equipe de vendas e marketing, aumentar a receita.
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