Introduction à l'analyse du Big Data
Qu'est-ce que le Big Data?
Le Big Data n'est rien d'autre qu'un grand volume de données. Les données peuvent être de toute nature, c'est-à-dire des données structurées comme des nombres, des dates, des groupes de mots, etc., des json semi-structurés, XML, etc., ou des données non structurées comme du texte, des images, des vidéos, etc. Il est si difficile de traiter ces données à l'aide d'un base de données traditionnelle. Les données peuvent être collectées à partir de diverses sources telles que les médias sociaux, les e-mails, les transactions bancaires, les achats en ligne, les appareils mobiles et de nombreuses autres sources. Ces données, lorsqu'elles sont collectées, manipulées, stockées et analysées, peuvent aider les organisations à obtenir des informations utiles pour augmenter leurs revenus, gagner de nouveaux clients et conserver leurs anciens clients et améliorer leurs opérations.
On peut définir le big data comme trois V:
Volume: quantité de données générées chaque seconde. Chaque jour, des organisations comme les médias sociaux, le commerce électronique, les compagnies aériennes collectent une énorme quantité de données.
Vitesse: vitesse à laquelle les données sont générées. Les médias sociaux sont utilisés par tout le monde et il y aura beaucoup de données générées chaque seconde parce que les gens font beaucoup de choses sur les médias sociaux, ils publient les commentaires, comme les photos, partagent les vidéos, etc.
Variété: Les données peuvent être de diverses formes, des données structurées comme des données numériques, des données non structurées comme du texte, des images, des vidéos, des transactions financières, etc. ou des données semi-structurées comme json ou XML.
Que faisons-nous avec ce Big Data?
Nous pouvons utiliser ces mégadonnées pour traiter et en tirer des informations significatives. Il existe différents cadres disponibles pour traiter les mégadonnées. La liste ci-dessous fournit le cadre populaire qui est largement utilisé par les développeurs et les analystes du Big Data.
Apache Hadoop: nous pouvons écrire une carte-réduire le programme pour traiter les données.
Spark: nous pouvons écrire un programme spark pour traiter les données, en utilisant spark nous pouvons également traiter le flux de données en direct.
Apache Flink: ce framework est également utilisé pour traiter un flux de données.
Et bien d'autres comme Storm, Samza.
Analyse des Big Data:
L'analyse des mégadonnées est le processus de collecte, d'organisation et d'analyse d'une grande quantité de données pour découvrir un modèle caché, une corrélation et d'autres informations significatives. Il aide une organisation à comprendre les informations contenues dans ses données et à les utiliser pour offrir de nouvelles opportunités d'améliorer son entreprise, ce qui conduit à des opérations plus efficaces, à des bénéfices plus élevés et à des clients plus satisfaits.
Pour analyser un volume de données aussi important, les applications d'analyse Big Data permettent aux analystes de Big Data, aux data scientists, aux modeleurs prédictifs, aux statisticiens et à d'autres exécutants analytiques d'analyser le volume croissant de données structurées et non structurées. Il est réalisé à l'aide d'outils logiciels et d'applications spécialisés. En utilisant ces outils, diverses opérations de données peuvent être effectuées comme l'exploration de données, l'exploration de texte, l'analyse prédictive, la prévision, etc., tous ces processus sont effectués séparément et font partie d'une analyse haute performance. L'utilisation d'outils et de logiciels d'analyse Big Data permet à une organisation de traiter une grande quantité de données et de fournir des informations significatives qui permettront de prendre de meilleures décisions commerciales à l'avenir.
Les technologies clés derrière le Big Data Analytics:
Analytics comprend diverses technologies qui vous aident à obtenir les informations les plus précieuses des données.
Hadoop: infrastructure open source largement utilisée pour stocker une grande quantité de données et exécuter diverses applications sur un cluster de matériel de base. Il est devenu une technologie clé à utiliser dans les mégadonnées en raison de l'augmentation constante de la variété et du volume de données et son modèle informatique distribué offre un accès plus rapide aux données.
Exploration de données: une fois que les données sont stockées dans le système de gestion des données. Vous pouvez utiliser des techniques d'exploration de données pour découvrir les modèles qui sont utilisés pour une analyse plus approfondie et répondre à des questions commerciales complexes. Avec l'exploration de données, toutes les données répétitives et bruyantes peuvent être supprimées et ne signaler que les informations pertinentes utilisées pour accélérer le rythme de prise de décisions éclairées.
Exploration de texte : avec l'exploration de texte, nous pouvons analyser les données textuelles du Web comme les commentaires, les likes des médias sociaux et d'autres sources textuelles comme les e-mails, nous pouvons identifier si le courrier est du spam. L'exploration de texte utilise des technologies comme l'apprentissage automatique ou le traitement du langage naturel pour analyser une grande quantité de données et découvrir les différents modèles.
Analyse prédictive: l' analyse prédictive utilise des données, des algorithmes statistiques et des techniques d'apprentissage automatique pour identifier les résultats futurs sur la base de données historiques. Il s'agit de fournir les meilleurs résultats futurs afin que les organisations puissent avoir confiance en leurs décisions commerciales actuelles.
Avantages du Big Data Analytics:
Le Big Data Analytics a été populaire parmi diverses organisations. Les organisations telles que l'industrie du commerce électronique, les médias sociaux, les soins de santé, les banques, les industries du divertissement, etc., utilisent largement l'analyse pour comprendre divers modèles, collecter et utiliser les informations des clients, la détection des fraudes, surveiller les activités des marchés financiers, etc.
Prenons un exemple de l'industrie du commerce électronique:
L'industrie du commerce électronique comme Amazon, Flipkart, Myntra et de nombreux autres sites d'achat en ligne utilisent les mégadonnées.
Ils collectent les données clients de plusieurs manières, comme
- Recueillir des informations sur les articles recherchés par le client
- Informations concernant leurs préférences.
- Informations sur la popularité des produits et de nombreuses autres données
En utilisant ces types de données, les organisations dérivent certains modèles et fournissent le meilleur service client comme
- affichant les produits populaires qui sont vendus.
- montrer les produits liés aux produits achetés par un client.
- Fournissez des transitions d'argent sécurisées et identifiez toute transaction frauduleuse.
- Prévoyez la demande pour les produits et bien d'autres.
Conclusion
Le Big Data change la donne. De nombreuses organisations utilisent plus d'analyses pour mener des actions stratégiques et offrir une meilleure expérience client. Un léger changement dans l'efficacité ou les plus petites économies peuvent conduire à un énorme profit, c'est pourquoi la plupart des organisations s'orientent vers le big data.
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Cela a été un guide pour Big Data Analytics. Ici, nous avons discuté des concepts de base tels que le Big Data Analytics, ses avantages, la technologie clé derrière le Big Data Analytics, etc. Vous pouvez également consulter l'article suivant pour en savoir plus -
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