Από αιώνες τα δεδομένα παίζουν σημαντικό ρόλο στη ζωή μας. Τούτου λεχθέντος, δημιουργούμε καθημερινά 2,5 quintillion byte δεδομένων. Αυτό σημαίνει ότι το 90% των παγκόσμιων δεδομένων δημιουργήθηκε μόνο τα τελευταία δύο χρόνια. Και αυτό το τεράστιο ογκώδες σύνολο δεδομένων που είναι τόσο μεγάλο που δεν μπορεί να αναλυθεί χρησιμοποιώντας παραδοσιακές μεθόδους ονομάζεται Big Data. Για την εξέταση αυτών των δομημένων και μη δομημένων δεδομένων χρησιμοποιείται η τεχνική Big Data analytics.

Σε αυτό το άρθρο, θα συζητήσουμε ποιος είναι αυτός ο μεγάλος όγκος δεδομένων, τι είναι το Big Data Analytics και γιατί είναι σημαντικό.

Τι είναι τα Big Data;

• Είναι προϊόν;
• Είναι ένα σύνολο εργαλείων;
• Είναι ένα σύνολο δεδομένων που χρησιμοποιείται μόνο από μεγάλες επιχειρήσεις;
• Πόσο μεγάλες επιχειρήσεις αντιμετωπίζουν μεγάλα αποθετήρια δεδομένων;
• Ποιο είναι το μέγεθος αυτών των δεδομένων;
• Τι είναι το μεγάλο analytics δεδομένων;
• Ποια είναι η διαφορά μεταξύ των μεγάλων δεδομένων και του Hadoop;

Αυτές και πολλές άλλες ερωτήσεις έρχονται στο μυαλό όταν αναζητούμε την απάντηση σε τι είναι τα μεγάλα δεδομένα; Εντάξει, η τελευταία ερώτηση μπορεί να μην είναι αυτό που ρωτάτε, αλλά οι άλλοι είναι μια πιθανότητα.

Ως εκ τούτου, εδώ θα καθορίσουμε τι είναι, ποιος είναι ο σκοπός ή η αξία του και γιατί χρησιμοποιούμε αυτόν τον μεγάλο όγκο δεδομένων.

Οι επιχειρήσεις σήμερα αναζητούν νέους και καλύτερους τρόπους για να παραμείνουν ανταγωνιστικοί, κερδοφόροι και προετοιμασμένοι για το μέλλον και, σύμφωνα με τους ειδικούς του κλάδου, το Big Data analytics προσφέρει τρόπους για να μάθουν νέες ιδέες, να εξαγάγουν νέες πληροφορίες και να παραμείνουν μπροστά από την καμπύλη.

Το Big Data αναφέρεται σε ένα τεράστιο όγκο τόσο δομημένων όσο και μη δομημένων δεδομένων που εξουδετερώνουν τις επιχειρήσεις σε καθημερινή βάση. Αλλά δεν έχει σημασία το μέγεθος των δεδομένων, αυτό που έχει σημασία είναι ο τρόπος με τον οποίο χρησιμοποιούνται και υποβάλλονται σε επεξεργασία. Μπορεί να αναλυθεί με τη χρήση μεγάλων αναλυτικών δεδομένων για τη λήψη καλύτερων στρατηγικών αποφάσεων για την κίνηση των επιχειρήσεων.

Σημασία των μεγάλων δεδομένων

Ο καλύτερος τρόπος για να καταλάβετε ένα πράγμα είναι να γνωρίζετε την ιστορία του.

Τα δεδομένα υπάρχουν εδώ και χρόνια. αλλά η ιδέα κέρδισε δυναμική στις αρχές της δεκαετίας του 2000 και έκτοτε οι επιχειρήσεις άρχισαν να συλλέγουν πληροφορίες, να εκτελούν μεγάλες αναλύσεις δεδομένων για να αποκαλύψουν λεπτομέρειες για μελλοντική χρήση. Με αυτόν τον τρόπο, δίνοντας στους οργανισμούς τη δυνατότητα να εργάζονται γρήγορα και να παραμένουν ευέλικτοι.

Αυτή ήταν η εποχή που ο Doug Laney καθόρισε αυτά τα δεδομένα ως τα τρία Vs (όγκος, ταχύτητα και ποικιλία):

 

Όγκος: είναι ο όγκος των δεδομένων που μετακινήθηκαν από Gigabytes σε terabyte και πέραν αυτού.

Ταχύτητα: Η ταχύτητα της επεξεργασίας δεδομένων είναι ταχύτητη.

Ποικιλία: τα δεδομένα διατίθενται σε διαφορετικούς τύπους από δομημένο έως μη δομημένο. Τα δομημένα δεδομένα είναι συνήθως αριθμητικά ενώ δεν είναι δομημένα - κείμενο, έγγραφα, email, βίντεο, ήχος, οικονομικές συναλλαγές κ.λπ.

Όπου αυτά τα τρία Vs διευκόλυναν την κατανόηση μεγάλων δεδομένων, έκαναν ακόμη σαφές ότι ο χειρισμός αυτού του μεγάλου όγκου δεδομένων χρησιμοποιώντας το παραδοσιακό πλαίσιο δεν θα ήταν εύκολος. Αυτή ήταν η εποχή που ο Hadoop δημιουργήθηκε και συγκεκριμένες ερωτήσεις όπως:

• Τι είναι το Hadoop;
• Είναι το Hadoop άλλο όνομα μεγάλων δεδομένων;
• Είναι το Hadoop διαφορετικό από τα μεγάλα δεδομένα;
• Όλα αυτά δημιουργήθηκαν.

Ας αρχίσουμε λοιπόν να τους απαντάμε.

Big Data και Hadoop

Ας πάρουμε την αναλογία εστιατορίων ως παράδειγμα για να κατανοήσουμε τη σχέση μεταξύ των μεγάλων δεδομένων και του Hadoop

Ο Τομ άνοιξε πρόσφατα ένα εστιατόριο με έναν σεφ όπου λαμβάνει 2 παραγγελίες την ημέρα και μπορεί εύκολα να χειριστεί αυτές τις παραγγελίες, όπως το RDBMS. Αλλά με τον καιρό ο Τομ σκέφτηκε να επεκτείνει την επιχείρηση και ως εκ τούτου να προσελκύσει περισσότερους πελάτες άρχισε να λαμβάνει ηλεκτρονικές παραγγελίες. Λόγω αυτής της αλλαγής, ο ρυθμός με τον οποίο έλαβε παραγγελίες αυξήθηκε και τώρα αντί για 2 άρχισε να λαμβάνει 10 παραγγελίες ανά ώρα. Το ίδιο συνέβη με τα δεδομένα. Με την εισαγωγή διαφόρων πηγών όπως τα smartphone, τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, κ.λπ. η αύξηση των δεδομένων έγινε τεράστια, αλλά λόγω μιας ξαφνικής αλλαγής ο χειρισμός μεγάλων παραγγελιών / δεδομένων δεν είναι εύκολος. Ως εκ τούτου, προκύπτει ανάγκη για διαφορετικό είδος στρατηγικής για την αντιμετώπιση αυτού του προβλήματος.

Έχοντας επίγνωση αυτής της κατάστασης ο Τομ άρχισε να σκέφτεται μια λύση. Ομοίως, με την πρόοδο της τεχνολογίας άρχισαν να δημιουργούνται δεδομένα με ανησυχητικό ρυθμό. Για να χειριστεί το τεράστιο ποσοστό παραγγελιών ο Τομ προσέλαβε 4 ακόμη σεφ. Όλα πήγαιναν καλά αλλά καθώς το ράφι φαγητού που χρησιμοποιούσαν 4 σεφ ήταν το ίδιο, γινόταν εμπόδιο, οπότε η λύση δεν ήταν τόσο αποτελεσματική.

Ομοίως, για την αντιμετώπιση τεράστιων συνόλων δεδομένων του προβλήματος δεδομένων, εγκαταστάθηκαν πολλές μονάδες επεξεργασίας, αλλά αυτό δεν ήταν αποτελεσματικό, καθώς η κεντρική μονάδα αποθήκευσης έγινε το εμπόδιο. Αυτό σημαίνει ότι εάν η κεντρική μονάδα πέσει κάτω, ολόκληρο το σύστημα διακυβεύεται. Ως εκ τούτου, υπήρχε η ανάγκη αναζήτησης μιας καλύτερης λύσης τόσο για τα δεδομένα όσο και για τα εστιατόρια.

Ο Τομ ήρθε με μια αποτελεσματική λύση, διαίρεσε τους σεφ σε δύο ιεραρχίες, δηλαδή τον κατώτερο και τον αρχιμάγειρα και έδωσε σε κάθε κατώτερο σεφ ένα ράφι φαγητού. Πείτε για παράδειγμα το πιάτο είναι σάλτσα ζυμαρικών. Τώρα, σύμφωνα με το σχέδιο του Τομ, ένας junior σεφ θα ετοιμάσει ζυμαρικά και ο άλλος junior σεφ θα ετοιμάσει τη σάλτσα. Προχωρώντας θα παραδώσουν και τα ζυμαρικά και τη σάλτσα στον αρχιμάγειρα, όπου ο επικεφαλής σεφ θα προετοιμάσει τη σάλτσα ζυμαρικών αφού συνδυάσει και τα δύο συστατικά, θα παραδοθεί η τελική παραγγελία.

Αυτή η λύση λειτούργησε τέλεια για το εστιατόριο του Τομ και για το Big Data αυτό γίνεται από τον Hadoop.

Το Hadoop είναι ένα πλαίσιο λογισμικού ανοιχτού κώδικα που χρησιμοποιείται για την αποθήκευση και την επεξεργασία δεδομένων με κατανεμημένο τρόπο σε μεγάλες ομάδες υλικού υλικού. Η Hadoop αποθηκεύει τα δεδομένα με κατανεμημένο τρόπο με επαναλήψεις, για να παρέχει ανοχή σφαλμάτων και να δώσει ένα τελικό αποτέλεσμα χωρίς να αντιμετωπίζει πρόβλημα συμφόρησης. Τώρα, πρέπει να έχετε μια ιδέα για το πώς ο Hadoop λύνει το πρόβλημα των Big Data, δηλ.

• Αποθήκευση τεράστιου όγκου δεδομένων.
• Αποθήκευση δεδομένων σε διάφορες μορφές: μη δομημένη, ημι-δομημένη και δομημένη.
• Η ταχύτητα επεξεργασίας των δεδομένων.

Αυτό σημαίνει ότι τόσο τα Big Data όσο και τα Hadoop είναι ίδια;

Δεν μπορούμε να το πούμε αυτό, καθώς υπάρχουν διαφορές μεταξύ των δύο.

 

Ποια είναι η διαφορά μεταξύ Big Data και Hadoop;

• Τα μεγάλα δεδομένα δεν είναι τίποτα περισσότερο από μια ιδέα που αντιπροσωπεύει μια μεγάλη ποσότητα δεδομένων, ενώ το Apache Hadoop χρησιμοποιείται για τη διαχείριση αυτού του μεγάλου όγκου δεδομένων.
• Είναι περίπλοκο με πολλές έννοιες, ενώ το Apache Hadoop είναι ένα πρόγραμμα που επιτυγχάνει ένα σύνολο στόχων.
• Αυτός ο μεγάλος όγκος δεδομένων είναι μια συλλογή διαφόρων εγγραφών, με πολλές μορφές, ενώ το Apache Hadoop χειρίζεται διαφορετικές μορφές δεδομένων.
• Το Hadoop είναι μια μηχανή επεξεργασίας και τα μεγάλα δεδομένα είναι η πρώτη ύλη.

Τώρα που γνωρίζουμε τι είναι αυτά τα δεδομένα, πώς λειτουργούν τα Hadoop και μεγάλα δεδομένα. Είναι καιρός να μάθουμε πώς επωφελούνται οι εταιρείες από αυτά τα δεδομένα.

 

Πώς επωφελούνται οι εταιρείες από τα Big Data;

Μερικά παραδείγματα για να εξηγήσουν πώς αυτά τα μεγάλα δεδομένα βοηθούν τις εταιρείες να αποκτήσουν ένα επιπλέον πλεονέκτημα:

 

Coca Cola και Big Data

Η Coca-Cola είναι μια εταιρεία που δεν χρειάζεται εισαγωγή. Εδώ και αιώνες, αυτή η εταιρεία κατέχει ηγετική θέση σε καταναλωτικά προϊόντα. Όλα τα προϊόντα της διανέμονται παγκοσμίως. Ένα πράγμα που κάνει τη Coca Cola να κερδίσει είναι τα δεδομένα. Αλλά πως?

Coca Cola και Big data:

Χρησιμοποιώντας τα δεδομένα που συλλέχθηκαν και αναλύοντάς τα μέσω της μεγάλης ανάλυσης δεδομένων, η Coca Cola μπορεί να αποφασίσει για τους ακόλουθους παράγοντες:

• Επιλογή σωστού μείγματος συστατικών για την παραγωγή προϊόντων χυμού
• Προμήθεια προϊόντων σε εστιατόρια, καταστήματα λιανικής κ.λπ.
• Εκστρατεία κοινωνικών μέσων για την κατανόηση της συμπεριφοράς των αγοραστών, του προγράμματος αφοσίωσης
• Δημιουργία κέντρων ψηφιακών υπηρεσιών για προμήθειες και διαδικασία HR

Netflix και Big Data

Για να μείνετε μπροστά από άλλες υπηρεσίες ροής βίντεο, το Netflix αναλύει συνεχώς τις τάσεις και διασφαλίζει ότι οι χρήστες παίρνουν αυτό που ψάχνουν στο Netflix.

Αναζητούν δεδομένα σε:

• Προγράμματα με τις περισσότερες προβολές
• Τάσεις, δείχνει ότι οι πελάτες καταναλώνουν και περιμένουν
• Διαφημιστικά γραφικά, κλικ, χρόνος που αφιερώνεται για να το παρακολουθήσετε
• Συσκευές που χρησιμοποιούν οι πελάτες για να παρακολουθούν τα προγράμματά της
• Τι θέλουν οι θεατές να παρακολουθούν υπερβολικά, να παρακολουθούν εν μέρει, πλάτη με πλάτη ή μια πλήρη σειρά.

Για πολλές εταιρείες ροής βίντεο και ψυχαγωγίας, η μεγάλη ανάλυση δεδομένων είναι το κλειδί για τη διατήρηση συνδρομητών, την εξασφάλιση εσόδων και την κατανόηση του τύπου περιεχομένου που οι θεατές βασίζονται σε γεωγραφικές τοποθεσίες. Αυτά τα ογκώδη δεδομένα όχι μόνο παρέχουν στο Netflix αυτήν τη δυνατότητα, αλλά βοηθάει και άλλες υπηρεσίες ροής βίντεο να κατανοήσουν τι θέλουν οι θεατές και πώς μπορούν να το παραδώσουν το Netflix και άλλοι.

Παράλληλα υπάρχουν εταιρείες που αποθηκεύουν τα ακόλουθα δεδομένα που βοηθούν τα μεγάλα αναλυτικά δεδομένα να παρέχουν ακριβή αποτελέσματα όπως:

• Τα Tweets αποθηκεύτηκαν στους διακομιστές του Twitter
• Πληροφορίες που αποθηκεύονται από την παρακολούθηση διαδρομών αυτοκινήτων από την Google
• Αποτελέσματα τοπικών και εθνικών εκλογών
• Οι θεραπείες πήραν και το όνομα του νοσοκομείου
• Τύποι πιστωτικών καρτών που χρησιμοποιούνται και αγορές που πραγματοποιούνται σε διαφορετικά μέρη
• Τι, όταν οι άνθρωποι παρακολουθούν σε Netflix, Amazon Prime, IPTV κ.λπ. και για πόσο καιρό

Χμμ, έτσι είναι οι εταιρείες που γνωρίζουν τη συμπεριφορά μας και σχεδιάζουν υπηρεσίες για εμάς.

 

Τι είναι το Big Data Analytics;

Η διαδικασία μελέτης και εξέτασης μεγάλων συνόλων δεδομένων για την κατανόηση των προτύπων και τη λήψη πληροφοριών ονομάζεται μεγάλη ανάλυση δεδομένων. Περιλαμβάνει μια αλγοριθμική και μαθηματική διαδικασία για να αντλήσει ουσιαστική συσχέτιση. Το επίκεντρο της ανάλυσης δεδομένων είναι να εξαχθούν συμπεράσματα που βασίζονται σε όσα γνωρίζουν οι ερευνητές.

Σημασία των μεγάλων αναλυτικών δεδομένων

Στην ιδανική περίπτωση, τα μεγάλα δεδομένα χειρίζονται προβλέψεις / προβλέψεις των τεράστιων δεδομένων που συλλέγονται από διάφορες πηγές. Αυτό βοηθά τις επιχειρήσεις να λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις. Μερικά από τα πεδία όπου χρησιμοποιούνται δεδομένα είναι η μηχανική μάθηση, η τεχνητή νοημοσύνη, η ρομποτική, η υγειονομική περίθαλψη, η εικονική πραγματικότητα και διάφορα άλλα τμήματα. Ως εκ τούτου, πρέπει να διατηρήσουμε τα δεδομένα ελεύθερα και οργανωμένα.

Αυτό παρέχει στους οργανισμούς την ευκαιρία να αλλάξουν και να αναπτυχθούν. Και αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο η μεγάλη ανάλυση δεδομένων γίνεται δημοφιλής και έχει ύψιστη σημασία. Με βάση τη φύση του μπορούμε να το χωρίσουμε σε 4 διαφορετικά μέρη:

Εκτός από αυτό, τα μεγάλα δεδομένα παίζουν επίσης σημαντικό ρόλο στα ακόλουθα πεδία:

• Προσδιορισμός νέων ευκαιριών
• Αξιοποίηση δεδομένων σε οργανισμούς
• Κερδίζετε υψηλότερα κέρδη και αποτελεσματικές λειτουργίες
• Αποτελεσματικό μάρκετινγκ
• Καλύτερη εξυπηρέτηση πελατών
• Ανταγωνιστικά πλεονεκτήματα έναντι των αντιπάλων

Τώρα, γνωρίζουμε σε ποια δεδομένα όλα τα πεδία παίζουν σημαντικό ρόλο. Είναι καιρός να καταλάβουμε πόσο λειτουργούν τα μεγάλα δεδομένα και τα 4 διαφορετικά μέρη του.

 

Μεγάλη ανάλυση δεδομένων και επιστήμες δεδομένων

Η ανάλυση των δεδομένων περιλαμβάνει τη χρήση προηγμένων τεχνικών και εργαλείων όπως μηχανική μάθηση, εξόρυξη δεδομένων, στατιστικά στοιχεία. Τα δεδομένα που εξάγονται έτσι από διαφορετικές πηγές και σε διαφορετικά μεγέθη χρησιμοποιούνται για την παροχή ανάλυσης.

Οι Επιστήμες Δεδομένων, από την άλλη πλευρά, είναι ένας όρος ομπρέλας που περιλαμβάνει επιστημονικές μεθόδους επεξεργασίας δεδομένων. Οι Επιστήμες δεδομένων συνδυάζουν πολλούς τομείς όπως τα μαθηματικά, τον καθαρισμό δεδομένων κ.λπ.

Λόγω της πολυπλοκότητας που εμπλέκονται οι επιστήμες δεδομένων είναι αρκετά προκλητικές, αλλά με την άνευ προηγουμένου αύξηση των πληροφοριών που παράγονται σε παγκόσμιο επίπεδο η έννοια των ογκωδών δεδομένων εξελίσσεται επίσης. Ως εκ τούτου, το πεδίο των επιστημών δεδομένων που περιλαμβάνει μεγάλα δεδομένα είναι αδιαχώριστο. Τα δεδομένα περιλαμβάνουν, δομημένες, μη δομημένες πληροφορίες, ενώ οι επιστήμες δεδομένων είναι μια πιο εστιασμένη προσέγγιση που περιλαμβάνει συγκεκριμένους επιστημονικούς τομείς.

 

Επιχειρήσεις και Big Data Analytics

Λόγω της αύξησης της ζήτησης, η χρήση εργαλείων για την ανάλυση δεδομένων αυξάνεται καθώς βοηθούν τους οργανισμούς να βρουν νέες ευκαιρίες και να αποκτήσουν νέες γνώσεις για την αποτελεσματική λειτουργία της επιχείρησής τους.

Επιπλέον, με την εστίαση σε πελάτες, οι εταιρείες μπορούν να βελτιώσουν τη λειτουργία τους και να κερδίσουν περισσότερα κέρδη. Εργαλεία όπως το Hadoop συμβάλλουν στη μείωση του κόστους αποθήκευσης. Με αυτόν τον τρόπο αυξάνεται η αποδοτικότητα των επιχειρήσεων, αυτό, με τη σειρά του, οδηγεί στην εξοικονόμηση χρημάτων, ενέργειας και στη λήψη ταχύτερων αποφάσεων.

Οφέλη σε πραγματικό χρόνο από το Big Data Analytics

Τα δεδομένα με την πάροδο των ετών σημείωσαν τεράστια ανάπτυξη λόγω της αύξησης της χρήσης δεδομένων σε κλάδους που κυμαίνονται από:

• ΤΡΑΠΕΖΙΚΕΣ ΕΡΓΑΣΙΕΣ
• Φροντίδα υγείας
• Ενέργεια
• Τεχνολογία
• Καταναλωτής
• Βιομηχανοποίηση

Συνολικά, η ανάλυση δεδομένων έχει γίνει ουσιαστικό μέρος των εταιρειών σήμερα.

Ευκαιρίες εργασίας και μεγάλη ανάλυση δεδομένων

Τα δεδομένα είναι σχεδόν παντού και ως εκ τούτου υπάρχει επείγουσα ανάγκη συλλογής και διατήρησης οποιωνδήποτε δεδομένων παράγονται. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο τα μεγάλα δεδομένα ανάλυσης βρίσκονται στα σύνορα της πληροφορικής και είχαν γίνει κρίσιμα για τη βελτίωση των επιχειρήσεων και τη λήψη αποφάσεων. Οι επαγγελματίες που είναι ειδικευμένοι στην ανάλυση δεδομένων έχουν έναν ωκεανό ευκαιριών. Καθώς είναι αυτοί που μπορούν να γεφυρώσουν το χάσμα μεταξύ παραδοσιακών και νέων τεχνικών ανάλυσης επιχειρήσεων που βοηθούν τις επιχειρήσεις να αναπτυχθούν.

Οφέλη του Big Data Analytics

1. Μείωση κόστους
2. Καλύτερη λήψη αποφάσεων
3. Νέο προϊόν και υπηρεσίες
4. Ανίχνευση απάτης
5. Καλύτερες πληροφορίες πωλήσεων
6. Κατανόηση των συνθηκών της αγοράς
7. Ακρίβεια δεδομένων
8. Βελτιωμένη τιμολόγηση

Πώς λειτουργούν τα μεγάλα αναλυτικά δεδομένα και οι βασικές τεχνολογίες του

Καμία μεμονωμένη τεχνολογία δεν μπορεί να περιλαμβάνει μεγάλα δεδομένα, αλλά μπορεί να εφαρμοστεί προηγμένη ανάλυση μεγάλων δεδομένων σε δεδομένα, για να αποκομίσει τη μέγιστη αξία από τις πληροφορίες.

Μηχανική εκμάθηση: Μηχανική εκμάθηση, εκπαιδεύει μια μηχανή για να μάθει και να αναλύσει μεγαλύτερα, πιο περίπλοκα δεδομένα για να παρέχει ταχύτερα και ακριβέστερα αποτελέσματα. Χρησιμοποιώντας ένα υποσύνολο μηχανικής μάθησης των οργανισμών AI μπορεί να εντοπίσει επικερδείς ευκαιρίες - αποφεύγοντας άγνωστους κινδύνους.

Διαχείριση δεδομένων: Με δεδομένα που ρέουν συνεχώς μέσα και έξω από τον οργανισμό, πρέπει να γνωρίζουμε εάν είναι υψηλής ποιότητας και μπορούν να αναλυθούν αξιόπιστα. Μόλις τα δεδομένα είναι αξιόπιστα, χρησιμοποιείται ένα κύριο πρόγραμμα διαχείρισης δεδομένων για να πάρει τον οργανισμό στην ίδια σελίδα και να αναλύσει δεδομένα.

Εξόρυξη δεδομένων: Η τεχνολογία εξόρυξης δεδομένων βοηθά στην ανάλυση κρυφών μοτίβων δεδομένων, έτσι ώστε να μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε περαιτέρω ανάλυση για να πάρει μια απάντηση για πολύπλοκες επιχειρηματικές ερωτήσεις. Χρησιμοποιώντας αλγόριθμο εξόρυξης δεδομένων, οι επιχειρήσεις μπορούν να λάβουν καλύτερες αποφάσεις και ακόμη και να εντοπίσουν προβληματικούς τομείς για να αυξήσουν τα έσοδα μειώνοντας το κόστος. Η εξόρυξη δεδομένων είναι επίσης γνωστή ως ανακάλυψη δεδομένων και ανακάλυψη γνώσης.

Hadoop: Το Hadoop είναι λογισμικό ανοιχτού κώδικα που βοηθά στη διαχείριση της επεξεργασίας δεδομένων και της αποθήκευσης εφαρμογών δεδομένων με οργανωμένο τρόπο σε διακομιστές υπολογιστών. Το Hadoop έχει γίνει μια βασική τεχνολογία που υποστηρίζει προηγμένες πρωτοβουλίες μεγάλης ανάλυσης δεδομένων, συμπεριλαμβανομένης της μηχανικής μάθησης, της εξόρυξης δεδομένων κ.λπ.

Αναλυτικά στοιχεία στη μνήμη: Αυτή η μεθοδολογία επιχειρηματικής ευφυΐας (BI) χρησιμοποιείται για την επίλυση σύνθετων επιχειρηματικών προβλημάτων. Αναλύοντας δεδομένα από το σύστημα μνήμης του υπολογιστή μνήμης RAM, ο χρόνος απόκρισης ερωτήματος μνήμης μπορεί να μειωθεί και να ληφθούν ταχύτερες επιχειρηματικές αποφάσεις. Αυτή η τεχνολογία εξαλείφει ακόμη και τα γενικά έξοδα αποθήκευσης συγκεντρωτικών πινάκων δεδομένων ή ευρετηρίασης δεδομένων, με αποτέλεσμα ταχύτερο χρόνο απόκρισης. Όχι μόνο αυτό το analytics στη μνήμη βοηθά ακόμη και τον οργανισμό να εκτελεί επαναλαμβανόμενα και διαδραστικά analytics μεγάλων δεδομένων.

Predictive analytics: Το Predictive analytics είναι η μέθοδος εξαγωγής πληροφοριών από υπάρχοντα δεδομένα για τον προσδιορισμό και την πρόβλεψη μελλοντικών αποτελεσμάτων και τάσεων. τεχνικές όπως εξόρυξη δεδομένων, μοντελοποίηση, μηχανική μάθηση, AI χρησιμοποιούνται για την ανάλυση των τρεχόντων δεδομένων για να κάνουν μελλοντικές προβλέψεις Το Predictive analytics επιτρέπει στους οργανισμούς να γίνουν προληπτικοί, να προβλέπουν το μέλλον, να προβλέπουν το αποτέλεσμα κ.λπ.

Εξόρυξη κειμένου: Η εξόρυξη κειμένου που αναφέρεται επίσης ως εξόρυξη δεδομένων κειμένου είναι η διαδικασία εξαγωγής πληροφοριών υψηλής ποιότητας από δεδομένα δομής κειμένου. Με την τεχνολογία εξόρυξης κειμένων, αποκαλύπτετε πληροφορίες που δεν είχατε παρατηρήσει στο παρελθόν. Η εξόρυξη κειμένου χρησιμοποιεί μηχανική εκμάθηση και είναι πιο πρακτικό για τους επιστήμονες δεδομένων και άλλους χρήστες να αναπτύξουν μεγάλες πλατφόρμες δεδομένων και να βοηθήσουν στην ανάλυση δεδομένων για να ανακαλύψουν νέα θέματα.

 

Μεγάλες προκλήσεις ανάλυσης δεδομένων και τρόποι με τους οποίους μπορούν να επιλυθούν
Ένας τεράστιος όγκος δεδομένων παράγεται κάθε λεπτό και ως εκ τούτου γίνεται δύσκολη δουλειά για την αποθήκευση, τη διαχείριση, τη χρήση και την ανάλυσή τους. Ακόμη και οι μεγάλες επιχειρήσεις αγωνίζονται με τη διαχείριση δεδομένων και την αποθήκευση για να κάνουν τεράστια χρήση δεδομένων. Αυτό το πρόβλημα δεν μπορεί να επιλυθεί με την απλή αποθήκευση δεδομένων που είναι ο λόγος που οι οργανισμοί πρέπει να εντοπίσουν τις προκλήσεις και να εργαστούν για την επίλυσή τους:

1. Ακατάλληλη κατανόηση και αποδοχή μεγάλων δεδομένων
2. Σημαντικές πληροφορίες μέσω μεγάλων αναλυτικών δεδομένων
3. Αποθήκευση και ποιότητα δεδομένων
4. Ασφάλεια και απόρρητο των δεδομένων
5. Συλλογή σημαντικών δεδομένων σε πραγματικό χρόνο: Έλλειψη δεξιοτήτων
6. Συγχρονισμός δεδομένων
7. Οπτική αναπαράσταση δεδομένων
8. Σύγχυση στη διαχείριση δεδομένων
9. Δόμηση μεγάλων δεδομένων
10. Εξαγωγή πληροφοριών από δεδομένα

Οργανωτικά οφέλη των Big Data

Το Big Data δεν είναι χρήσιμο για την οργάνωση δεδομένων, αλλά φέρνει ακόμη και πολλά οφέλη για τις επιχειρήσεις. Οι πέντε πρώτοι είναι:

Κατανόηση των τάσεων της αγοράς: Χρησιμοποιώντας μεγάλα δεδομένα και αναλυτικά στοιχεία μεγάλων δεδομένων, οι επιχειρήσεις μπορούν εύκολα, να προβλέψουν τάσεις αγοράς, να προβλέψουν τις προτιμήσεις των πελατών, να αξιολογήσουν την αποτελεσματικότητα του προϊόντος, τις προτιμήσεις των πελατών και να αποκτήσουν προοπτική για τη συμπεριφορά των πελατών. Αυτές οι πληροφορίες σε αντάλλαγμα βοηθούν στην κατανόηση των προτύπων αγορών, των προτύπων αγοράς, των προτιμήσεων και άλλων. Αυτές οι εκ των προτέρων πληροφορίες βοηθούν στον προγραμματισμό και τη διαχείριση πραγμάτων.

Κατανόηση των αναγκών των πελατών: Το Big Data analytics βοηθά τις εταιρείες να κατανοήσουν και να σχεδιάσουν καλύτερη ικανοποίηση των πελατών. Με αυτόν τον τρόπο επηρεάζει την ανάπτυξη μιας επιχείρησης. 24 * 7 υποστήριξη, επίλυση παραπόνων, συνεπής συλλογή σχολίων κ.λπ.

Βελτίωση της φήμης της εταιρείας: Τα μεγάλα δεδομένα συμβάλλουν στην αντιμετώπιση ψευδών φήμων, παρέχουν καλύτερες ανάγκες εξυπηρέτησης πελατών και διατηρούν την εικόνα της εταιρείας. Χρησιμοποιώντας μεγάλα εργαλεία ανάλυσης δεδομένων, μπορείτε να αναλύσετε τόσο αρνητικά όσο και θετικά συναισθήματα που βοηθούν στην κατανόηση των αναγκών και των προσδοκιών των πελατών.

Προωθεί μέτρα εξοικονόμησης κόστους: Το αρχικό κόστος της ανάπτυξης Big Data είναι υψηλό, αλλά οι αποδόσεις και οι κερδοφόρες πληροφορίες περισσότερο από ό, τι πληρώνετε. Τα Big Data μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την αποτελεσματικότερη αποθήκευση δεδομένων.

Διαθέτει δεδομένα: Τα σύγχρονα εργαλεία στο Big Data μπορούν σε πραγματικό χρόνο να απαιτούν τμήματα δεδομένων ανά πάσα στιγμή σε δομημένη και εύκολα αναγνώσιμη μορφή.

Τομείς στους οποίους χρησιμοποιούνται Big Data:

• Λιανικό εμπόριο και ηλεκτρονικό εμπόριο
• Χρηματοοικονομικές υπηρεσίες
• Τηλεπικοινωνίες

 

Εάν επιθυμείτε να επωφεληθείτε από τα μεγάλα δεδομένα, τότε η χρήση του Hadoop σίγουρα θα σας βοηθήσει. Καθώς είναι μια μέθοδος που ξέρει πώς να διαχειρίζεται μεγάλα δεδομένα και να τα καταλαβαίνει.

Δείτε επίσης:

• Aυτά είναι τα καλύτερα smartwatches το 2019
• Tα καλύτερα κινητά τηλεφωνά 2019
• Πώς να καθαρίσετε το κινητό σας Android πριν το πουλήσετε
• Τα καλύτερα USB flash του 2019
• Netflix: Οι 10 καλύτερες ταινίες που έχουν βγεί (trailers)