Introdução à análise de big data
O que é Big Data?
Big Data nada mais é do que um grande volume de dados. Os dados podem ser de qualquer tipo, como dados estruturados, como números, datas, grupo de palavras, etc., json semiestruturado, XML etc. ou dados não estruturados, como texto, imagens, vídeos, etc. É tão difícil processar esses dados usando um banco de dados tradicional. Os dados podem ser coletados de várias fontes, como mídias sociais, e-mails, transações bancárias, compras on-line, dispositivos móveis e muitas outras fontes. Esses dados, quando coletados, manipulados, armazenados e analisados, podem ajudar as organizações a obter informações úteis para aumentar sua receita, conquistar novos e reter clientes antigos e melhorar as operações.
Podemos definir big data como três Vs:
Volume: a quantidade de dados que está sendo gerada a cada segundo. Todos os dias, organizações como mídia social, negócios de comércio eletrônico, companhias aéreas coletam uma enorme quantidade de dados.
Velocidade: a taxa na qual os dados são gerados. As mídias sociais estão sendo usadas por todos e haverá muitos dados gerados a cada segundo, porque as pessoas fazem muitas coisas nas mídias sociais, postam os comentários, como as fotos, compartilham os vídeos etc.
Variedade: os dados podem ser de várias formas: dados estruturados, como dados numéricos, dados não estruturados, como texto, imagens, vídeos, transações financeiras etc. ou dados semiestruturados, como json ou XML.
O que estamos fazendo com esse Big Data?
Podemos usar esse big data para processar e extrair algumas idéias significativas. Existem várias estruturas disponíveis para processar o big data. A lista abaixo fornece a estrutura popular amplamente usada por desenvolvedores e analistas de big data.
Apache Hadoop: podemos escrever map-reduz o programa para processar os dados.
Spark: podemos escrever um programa spark para processar os dados. Usando o spark, também podemos processar a transmissão ao vivo de dados.
Apache Flink: essa estrutura também é usada para processar um fluxo de dados.
E muitos mais como Storm, Samza.
Análise de Big Data:
A análise de Big Data é o processo de coletar, organizar e analisar uma grande quantidade de dados para descobrir padrões ocultos, correlação e outras idéias significativas. Ajuda uma organização a entender as informações contidas em seus dados e usá-las para fornecer novas oportunidades para melhorar seus negócios, o que, por sua vez, leva a operações mais eficientes, maiores lucros e clientes mais felizes.
Para analisar um volume tão grande de dados, os aplicativos de análise de Big Data permitem que analistas de big data, cientistas de dados, modeladores preditivos, estatísticos e outros executores analíticos analisem o crescente volume de dados estruturados e não estruturados. É realizado usando ferramentas e aplicativos especializados de software. Usando essas ferramentas, várias operações de dados podem ser executadas como mineração de dados, mineração de texto, análise preditiva, previsão etc., todos esses processos são executados separadamente e fazem parte da análise de alto desempenho. O uso de ferramentas e software analíticos de Big Data permite que uma organização processe uma grande quantidade de dados e forneça informações significativas que forneçam melhores decisões de negócios no futuro.
As principais tecnologias por trás do Big Data Analytics:
O Analytics inclui várias tecnologias que ajudam a obter as informações mais valiosas dos dados.
Hadoop: a estrutura de código aberto amplamente usada para armazenar uma grande quantidade de dados e executar vários aplicativos em um cluster de hardware comum. Tornou-se uma tecnologia essencial a ser usada em big data, devido ao constante aumento na variedade e volume de dados e seu modelo de computação distribuída fornece acesso mais rápido aos dados.
Data Mining: Depois que os dados são armazenados no sistema de gerenciamento de dados. Você pode usar técnicas de mineração de dados para descobrir os padrões usados para análises adicionais e responder a perguntas comerciais complexas. Com a mineração de dados, todos os dados repetitivos e ruidosos podem ser removidos e apontar apenas as informações relevantes que são usadas para acelerar o ritmo de tomada de decisões informadas.
Mineração de texto: com a mineração de texto, podemos analisar os dados de texto da Web, como comentários, curtidas das mídias sociais e outras fontes baseadas em texto, como e-mail, para identificar se o e-mail é spam. A Text Mining usa tecnologias como aprendizado de máquina ou processamento de linguagem natural para analisar uma grande quantidade de dados e descobrir os vários padrões.
Análise preditiva: a análise preditiva usa dados, algoritmos estatísticos e técnicas de aprendizado de máquina para identificar resultados futuros com base em dados históricos. É tudo sobre fornecer os melhores resultados futuros para que as organizações possam se sentir confiantes em suas decisões de negócios atuais.
Benefícios do Big Data Analytics:
O Big Data Analytics tem sido popular entre várias organizações. As organizações como a indústria de comércio eletrônico, mídia social, saúde, bancos, indústrias de entretenimento etc., estão usando amplamente as análises para entender vários padrões, coletando e utilizando as informações dos clientes, detecção de fraudes, monitorar as atividades do mercado financeiro etc.
Vamos dar um exemplo da indústria de comércio eletrônico:
Indústria de comércio eletrônico como Amazon, Flipkart, Myntra e muitos outros sites de compras on-line fazem uso de big data.
Eles coletam dados de clientes de várias maneiras, como
- Colete informações sobre os itens pesquisados pelo cliente
- Informações sobre suas preferências.
- Informações sobre a popularidade dos produtos e muitos outros dados
Usando esses tipos de dados, as organizações obtêm alguns padrões e fornecem o melhor serviço ao cliente, como
- exibindo os produtos populares que estão sendo vendidos.
- mostre os produtos relacionados aos produtos que um cliente comprou.
- Forneça transições de dinheiro seguras e identifique se há transações fraudulentas sendo feitas.
- Preveja a demanda pelos produtos e muito mais.
Conclusão
Big Data é um divisor de águas. Muitas organizações estão usando mais análises para conduzir ações estratégicas e oferecer melhor experiência ao cliente. Uma pequena alteração na eficiência ou menor economia pode levar a um enorme lucro, razão pela qual a maioria das organizações está adotando o big data.
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