Jakie są narzędzia i techniki w Big Data?
Dane to nowa ropa naftowa. Ostatnio coraz częściej słyszymy ten zwrot i nietrudno zrozumieć, dlaczego. Każdego dnia generujemy więcej danych niż kiedykolwiek wcześniej, a firmy usilnie starają się znaleźć sposób na przechowywanie tych informacji bez ryzyka wyczerpania przestrzeni. Wzrost znaczenia big data doprowadził do powstania zapotrzebowania na nowe narzędzia i techniki zaprojektowane specjalnie z myślą o obsłudze dużych ilości pamięci masowej; w tym artykule omówimy niektóre z tych funkcji oraz to, w jaki sposób mogą one pomóc Twojej firmie odnieść sukces.
Co to jest big data?
Big data to zbiór dużych, złożonych zbiorów danych, które można analizować w celu wydobycia istotnych informacji pomocnych w podejmowaniu decyzji. Termin “big data” po raz pierwszy pojawił się w artykule z 1998 roku napisanym przez analityków branżowych Douga Laneya i Allena Koehne’a, którzy zdefiniowali to pojęcie jako “zbiory danych, których rozmiar wykracza poza możliwości typowych narzędzi oprogramowania typu baza danych w zakresie przechwytywania, przechowywania, zarządzania i analizowania”. Big data jest rozwinięciem trzech elementów składowych, nazywanych w języku angielskim 3V: Ilość (volume), Szybkość (velocity) i Różnorodność (variety). Niektórzy twierdzą jednak, że definicja ta ewoluowała w kierunku czterech dodatkowych V: Prawdziwość i jakość (veracity), Prawidłowość (validity), Wartość (value) i Widoczność (visibility).
Big data jest zazwyczaj analizowane przy użyciu systemów rozproszonych i systemów zarządzania bazami danych (DBMS). Według RemoteDBA, firmy mogą wydobyć wartość z informacji przechowywanych w big data za pomocą tych technologii.
Badanie ogromnych ilości informacji może być naprawdę trudne dla wielu stowarzyszeń z różnych pionów przemysłu. Badanie ogromnych informacji może pomóc organizacjom w uzyskaniu i cennych doświadczeń z obecnych ogromnych, poszerzonych źródeł informacji. Aplikacje w chmurze, media online i informacje z czujników maszynowych to tylko kilka modeli. W związku z tym, że w przypadku, gdy w grę wchodzi informacja, która nie jest dostępna w Internecie, nie ma mowy o tym, aby była ona dostępna dla każdego, kto chce ją zdobyć.
Informacje dostarczane przez stowarzyszenia mają konkretny projekt. Organizacje muszą zebrać informacje, aby móc je wykorzystać.
Analityka big data obejmuje sortowanie, kojarzenie i rozbijanie ogromnych układów informacji w celu wydobycia z nich różnych rodzajów wartościowych danych. Ta najnowocześniejsza innowacja pomaga ekspertom w rozpoznawaniu różnych przykładów informacji i zrozumieniu zawartych w nich danych. Pomaga to stowarzyszeniom w podejmowaniu lepszych decyzji.
W big data istnieje wiele narzędzi i technik, które można wykorzystać. Może istnieć duża liczba zbiorów danych lub źródeł w środowisku działającym w czasie rzeczywistym. Popularnie stosowane są trzy rodzaje narzędzi – ETL, Uczenie Maszynowe i zestawy narzędzi do wizualizacji. Metody te pomagają nam uzyskać użyteczny wgląd w zbiór danych lub źródło danych.
Narzędzia i techniki
Oto niektóre z narzędzi i technik wykorzystywanych w big data.
ETL
Extract Transform Load jest podejściem do wypełniania Magazynów Danych danymi z różnych źródeł, takich jak systemy transakcyjne (OLTP), operacyjne magazyny danych (ODS) i inne bazy danych zgodnie z wymaganiami biznesowymi. Może również przekształcić te dane w strukturę wymaganą przez Hurtownię Danych (DW). Narzędzia do procesu ETL obejmują Informatica Powercenter, Talend Open Studio, itp.
Uczenie maszynowe
Dotyczy to narzędzi, które można wykorzystać do budowania modeli na podstawie zbiorów danych i uzyskiwania wglądu w dane. Narzędzia te obejmują R, Python, itp.
Uczenie maszynowe obejmuje programowanie, które może czerpać z informacji. Pozwala komputerom uczyć się bez wyraźnego dostosowywania i koncentruje się na uzależnianiu oczekiwań od zrealizowanych właściwości uzyskanych z zestawów “przygotowywania informacji”.
Zestawy narzędzi do wizualizacji
Wizualizacja jest reprezentacją obrazu dla zbioru danych, która pomaga nam odkryć więcej na jego temat. Wykorzystujemy tu również różnorodne techniki, w tym narzędzia BI, takie jak Tableau, Qlikview, itp.
Klasyfikacja
Ten proces dotyczy klasyfikacji zbioru danych do różnych kategorii na podstawie dostępnych w nim funkcji. Algorytm klasyfikacji dostarcza prawidłowe dane wyjściowe i buduje modele w oparciu o te dane. Wykorzystuje on również relacje pomiędzy atrybutami w zbiorach danych do przewidywania wyników. Proces klasyfikacji obejmuje zarówno uczenie nadzorowane, jak i nienadzorowane. Niektóre z algorytmów zajmujących się klasyfikacją to Naive Bayes Classifier (NBC), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbour (KNN), itp.
Grupowanie
Narzędzia te są pomocne w grupowaniu zbioru danych na podstawie ich podobieństw. Proces grupowania, czy też klasteryzacji, jest nienadzorowany i skupia się bardziej na odkrywaniu wzorców w zbiorze danych, co pomaga nam wydobyć z niego wyniki. Istnieją różne rodzaje technik klasteryzacji, takie jak K-Means, klasteryzacja spektralna, itp.
Regresja
Regresja zajmuje się znajdowaniem zależności pomiędzy zmiennymi przy użyciu algorytmów. Po ustaleniu tych zależności, można je dopasować do modeli regresji, aby pomóc w przewidywaniu przyszłych wartości lub prognozowaniu. Regresja liniowa jest przykładem prostej formy regresji, natomiast regresja wieloraka to regresja z wieloma niezależnymi zmiennymi. Niektóre popularne algorytmy regresji to Ordinary Least Squares (OLS), Ridge Regression, itp.
Na podstawowym poziomie, analiza regresji obejmuje kontrolowanie pewnej autonomicznej zmiennej (na przykład dźwięku otoczenia), aby zobaczyć, co to oznacza dla zmiennej zależnej (na przykład czasu spędzonego dostępnego). Przedstawia ona, jak zmienia się wartość zmiennej zależnej, gdy zmienna autonomiczna jest zróżnicowana. Najlepiej sprawdza się w przypadku ciągłych informacji ilościowych, takich jak waga, prędkość czy wiek.
System polecający
Systemy polecające dostarczają użytkownikom listę rekomendacji na ich żądanie. Są one stosowane w różnych dziedzinach i dostarczają wyników takich jak produkty, filmy, piosenki, itp. Najczęściej stosowaną techniką w systemach rekomendujących jest filtrowanie kolaboracyjne. Inne techniki obejmują filtrowanie oparte na treści oraz podejścia oparte na społeczności. Niektóre przykłady narzędzi obejmują sugestie produktów Amazon, silniki sugestii filmowych, takie jak Inpixio, itp.
Storytelling
Jest to sposób interaktywnego i intuicyjnego przedstawiania wglądu w dane za pomocą różnych wykresów i diagramów, które pomagają użytkownikom łatwo je zrozumieć, bez żadnych technicznych problemów. Istnieje wiele narzędzi dostępnych dla tego procesu, takich jak Chartio i RShiny.
Analityka wizualna
Analityka wizualna jest procesem dostarczania wyników w formie wizualnych reprezentacji, co pomaga użytkownikom łatwo zrozumieć wyniki. Dostępnych jest wiele narzędzi do tego procesu, w tym wspomniane już Tableau, itp. Metody te są bardziej skoncentrowane na dostarczaniu interaktywnych spostrzeżeń dla odbiorców nie będących ekspertami.
Przetwarzanie strumieniowe
Ten proces dotyczy strumieni danych, które można wykorzystać w czasie rzeczywistym. Narzędzia do przetwarzania strumieniowego pracują z dużymi ilościami danych i obejmują techniki analitycznego przetwarzania online (OLAP), takie jak MapReduce, CEP, itp. Niektóre popularne platformy przetwarzania strumieniowego to Apache Storm, Apache Samza.
Ekosystemy Big Data
W dzisiejszych czasach ekosystemy również odgrywają ważną rolę w aplikacjach big data. Ekosystemy obejmują platformy analityczne, narzędzia do wizualizacji i BI, itp. Tutaj rozważamy wiele razem do budowania rozwiązań, a nie rozważamy ich w izolacji.
Jak już widzimy na powyższej liście narzędzi i technik, istnieje wiele możliwości wyboru, jeśli chodzi o budowanie rozwiązań big data. Dostępne są popularne narzędzia, takie jak R i Python, które są powszechnie stosowane. Wciąż jednak istnieje ogromne zapotrzebowanie na nowe, wschodzące technologie, takie jak głębokie uczenie i algorytmy uczenia maszynowego o wyższej dokładności.
Podsumowanie
Przy wszystkich narzędziach i technikach dostępnych dla marketerów, musisz zrozumieć, że big data nie jest czarodziejską kulą. Tworzenie celów, identyfikacja metryk, które będą najbardziej przydatne w mierzeniu tych celów, określenie, które z tych narzędzi i technik najlepiej nadają się do osiągnięcia tych celów wraz z planem analizy dostosowanym specjalnie do celów biznesowych wymaga pracy z Twojej strony.
Kluczowym wnioskiem jest to, że nie należy myśleć o big data jako o czymś, co można podłączyć do Excela lub Google Analytics i zacząć liczyć cyferki; zamiast tego należy rozważyć, w jaki sposób konkretne rodzaje analityki mogą pomóc w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji marketingowych.
O Autorze
Maria Jones jest analitykiem biznesowym. Swoimi wskazówkami podzieliła się z przyjaciółmi. Jest pasjonatką nowych technologii.
