Introduction aux outils d'analyse de Big Data
L'analyse des mégadonnées est le processus, elle est utilisée pour examiner la quantité variée et importante d'ensembles de données qui permettent de découvrir des corrélations inconnues, des modèles cachés, les tendances du marché, les préférences des clients et la plupart des informations utiles qui aident et aident les organisations à prendre des décisions commerciales basées sur sur plus d'informations de l'analyse Big data. Il est possible de traiter les données très rapidement et efficacement. Cela comprend l'analyse des données et l'utilisation du résultat. Cela fait un effort moindre et plus efficace là où cela n'est pas possible avec des solutions de business intelligence plus traditionnelles.
Le concept d'outils Big Data Analytics:
Les outils d'analyse de Big Data sont très importants pour les entreprises et les industries à grande échelle en raison de l'énorme volume de données qui sera généré et géré par des outils organisationnels modernes utilisant des outils Bigdata. Les outils d'analyse du Big Data aident les entreprises à économiser du temps et de l'argent et également à obtenir des informations pour prendre des décisions basées sur les données.
L'analyse de Big Data est le processus complet de collecte, de collecte, d'organisation et d'analyse des énormes ensembles de données (connus sous le nom de Big Data) pour observer / identifier les modèles et également d'autres informations utiles nécessaires aux décisions commerciales. Le processus - L'analyse de Big Data aide les organisations à mieux comprendre les informations présentes dans les ensembles de données. Le gars qui travaille en tant qu'analystes travaillant avec le Big Data aura généralement les connaissances issues de l'analyse des données.Il existe différents types d'outils disponibles sous Data Analytics qui aident à améliorer les données analysant le processus, à savoir l'analyse des données, le nettoyage des données, l'exploration de données, la visualisation de données, l'intégration de données, le stockage et la gestion de données.
Pour le processus d'analyse des mégadonnées, il existe un besoin d'analyses très hautes performances. Par conséquent, pour analyser un si grand volume de données, des outils logiciels spécialisés requis pour le processus d'analyse Big Data et des applications pour l'analyse prédictive, l'exploration de données, l'exploration de texte, les prévisions et l'optimisation des données.
Avantages du Big Data Analytics:
L'utilisation du Big Data Analytics présente de nombreux avantages. Ce processus d'analyse des mégadonnées avec de hautes performances dans l'analyse prédictive, l'exploration de données, l'exploration de texte, la prévision de ces données et l'optimisation aident les entreprises à obtenir des avantages dans de nombreux domaines, y compris de nouvelles opportunités de revenus dans les affaires, pour une commercialisation plus efficace des produits., en fournissant un meilleur service client, en améliorant l'efficacité opérationnelle et peut également prendre des décisions sur les avantages concurrentiels par rapport aux concurrents du marché.
Pour être spécifique sur le processus Big Data Analytics, il permet aux entreprises de décomposer / réduire leur énorme volume de données aux informations les plus pertinentes et de les analyser pour éclairer les décisions commerciales critiques. Cette approche proactive des affaires est transformatrice car elle donne aux analystes et aux décideurs le pouvoir d'aller de l'avant avec les meilleures connaissances et connaissances disponibles, souvent en temps réel.
Fonctionnement du Big Data Analytics et ses technologies clés:
Comme mentionné précédemment, un processus d'analyse des mégadonnées n'est pas une activité unique qui englobe un énorme volume de données. Au lieu de cela, il a avancé des analyses qui peuvent être appliquées à des données volumineuses, mais en réalité, plusieurs types de technologies différentes travaillent ensemble pour tirer le meilleur parti des informations. Vous trouverez ci-dessous les technologies les plus importantes et les plus importantes impliquées dans le processus d'analyse des mégadonnées:
- Gestion de données
- Exploration de données
- Hadoop
- Analyses en mémoire
- Analyses prédictives.
- Exploration de texte
Il y a 'N' d'outils Big Data Analytics, voici la liste de certains des meilleurs outils utilisés pour stocker et analyser les Big Data. Ces outils d'analyse de Big Data peuvent être classés en deux catégories: stockage et interrogation / analyse.
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Apache Hadoop:
Apache Hadoop, un outil d'analyse de Big Data qui est un framework de logiciel libre basé sur Java. Il contribue au stockage efficace d'une énorme quantité de données dans un lieu de stockage appelé cluster. La particularité de ce cadre est qu'il s'exécute en parallèle sur un cluster et a également la capacité de traiter d'énormes données sur tous les nœuds qu'il contient. Il existe un système de stockage dans Hadoop connu sous le nom de Hadoop Distributed File System (HDFS), qui permet de fractionner le grand volume de données et de le répartir sur de nombreux nœuds présents dans un cluster. Il effectue également le processus de réplication des données dans un cluster, offrant ainsi une haute disponibilité et une récupération après la panne, ce qui augmente la tolérance aux pannes.
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KNIME:
KNIME Analytics Platform est l'une des principales solutions ouvertes pour l'innovation basée sur les données. Cet outil aide à découvrir le potentiel et caché dans un énorme volume de données, il effectue également le mien pour de nouvelles perspectives, ou prédit les nouveaux futurs. L'outil KNIME Analytics Platform est une boîte à outils très utile pour les scientifiques des données.
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OpenRefine:
OpenRefine est présenté comme Google Affiner. Cet outil est l'un des outils efficaces pour travailler sur le volume de données volumineux et désordonné, qui comprennent tous: le nettoyage des données, la transformation de ces données d'un format à un autre, et également pour les étendre avec des services Web et des données externes. L'outil de raffinage ouvert permet d'explorer facilement de grands ensembles de données.
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Orange:
Orange est une célèbre visualisation de données open source et aide à l'analyse des données pour les débutants et les experts. Cet outil fournit des flux de travail interactifs avec une grande option de boîte à outils pour créer le même qui aide à l'analyse et à la visualisation des données. Un outil orange a de nombreuses visualisations différentes, qui incluent des graphiques à barres, des arbres, des diagrammes de dispersion, des dendrogrammes, des réseaux et des cartes de chaleur.
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RapidMiner:
L'outil RapidMiner fonctionne en utilisant la programmation visuelle et il est également très capable de manipuler, d'analyser et de modéliser les données. Les outils RapidMiner rendent les équipes de science des données plus faciles et plus productives en utilisant une plate-forme open source pour tous leurs travaux tels que l'apprentissage automatique, la préparation des données et le déploiement de modèles. En raison de son uniformité dans la plate-forme de science des données, il accélère dans un bâtiment de workflows analytiques complets dans un environnement unique, ce qui contribue à améliorer considérablement l'efficacité et la courte durée de valorisation des projets de science des données.
Quelques exemples / domaines utilisant des outils d'analyse de Big Data:
Les outils d'analyse des mégadonnées ont grandement besoin des entreprises / entreprises qui dépendent de décisions rapides et agiles pour rester aussi compétitives, et les outils d'analyse des mégadonnées sont très probablement importants tandis que les décisions commerciales reposent sur leurs données commerciales précédentes. Voici quelques-uns des différents types d'organisations qui peuvent utiliser cette technologie:
Voyage et accueil:
Dans le secteur des voyages et de l'accueil, c'est un facteur très important et clé pour garder les clients satisfaits, mais il est plus difficile d'évaluer la satisfaction des clients. Par exemple, dans les centres de villégiature et les casinos, ils auront très peu de temps pour transformer l'expérience client. Par conséquent, les applications de l'analyse des mégadonnées permettent de collecter des données sur les clients, d'appliquer des analyses statistiques pour mieux comprendre et améliorer ces entreprises.
Vente au détail:
De nos jours, le service client est devenu un immense arbre par rapport aux décennies passées, les acheteurs avertis continuent de chercher et attendent des détaillants qu'ils comprennent exactement ce qu'ils veulent et quand ces produits en ont besoin. Ici, la technologie d'analyse du Big Data entre en scène et aide les détaillants à répondre aux demandes des clients.
Gouvernement:
Il y a peu et les agences gouvernementales particulières sont toujours confrontées à un grand défi comme la façon de préparer le budget pour le public sans aucun compromis sur la qualité ou la productivité. Par conséquent, de nombreuses agences utilisent l'analyse des mégadonnées; ce qui les aide à rationaliser les opérations tout en donnant à l'agence une vision plus correcte de l'activité criminelle pour éviter de préparer un budget réalisable et bon.
Soins de santé:
L'analyse des mégadonnées peut également être utilisée dans l'industrie des soins de santé. Maintenir les dossiers des patients, leurs informations d'assurance et leurs plans de santé ainsi que tous les autres types d'informations difficiles à gérer. Il s'agit donc d'applications si importantes de la technologie d'analyse des mégadonnées dans l'industrie des soins de santé.
Conclusion - Outils d'analyse du Big Data
Dans la situation actuelle, le volume de données augmente avec la croissance démographique mondiale et la croissance technologique. Il s'agit d'un signe / indication clair d'une utilisation et d'une nécessité de plus en plus répandues des solutions d'analyse de Big Data. Le Big Data n'est pas seulement une tendance de la technologie, mais c'est une pratique commerciale qui aide les industries / entreprises à rester dans ce monde compétitif pour prendre leurs décisions commerciales proactives axées sur les données afin d'améliorer les performances des équipes de vente et de marketing, d'augmenter les revenus.
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