Co to jest analiza danych big data?

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.

Narzędzia do analizy danych

Narzędzia do analizy danych typu business intelligence pozwalają na zaawansowaną eksplorację danych i odnajdywanie korelacji zachodzących pomiędzy danymi zjawiskami. Co jednak najciekawsze to fakt, iż tworzone obecnie narzędzia business intelligence są zarazem zaawansowane technologicznie, jak i proste w obsłudze. Przeprowadzona z ich pomocą analiza danych może przyczynić się do usprawnienia konkretnych procesów, ulepszenia produktów czy też świadczonych usług, a także wpłynąć na efekty finansowe firmy.

Jakie są możliwości narzędzi business intelligence?

W praktyce narzędzia do analizy danych typu business intelligence, umożliwiają przechowywanie i przetwarzanie bardzo dużych wolumenów danych, prezentowanych w postaci czytelnych wykresów. Z pomocą narzędzi BI można również wyselekcjonować i dostarczać informacje dokładnie wtedy, kiedy są potrzebne. Dzięki temu narzędzia klasy business intelligence pozwalają zoptymalizować procesy decyzyjne i w efekcie zwiększyć konkurencyjność przedsiębiorstwa.

Przykładowe możliwości narzędzi business intelligence:

Dynamiczne analizy, które umożliwiają pozyskanie danych wprost ze źródła (również źródeł rozproszonych) bez konieczności angażowania działu IT

Panele menadżerskie przedstawiające dane za pomocą czytelnych wizualizacji

Przechowywanie posegregowanych informacji o ujednoliconym formacie w bazie danych

Funkcja self-service

Integracja z używanymi przez firmę systemami

Analiza trendów

Czytaj także: Narzędzia Business Intelligence

Które narzędzie business intelligence wybrać?

Ilość narzędzi do analizy danych dostępnych na polskim rynku potrafi przyprawić o przysłowiowy zawrót głowy, nawet profesjonalnych analityków biznesowych. Które z nich są warte uwagi? Poniżej prezentujemy listę najbardziej popularnych narzędzi BI dostępnych na rynku.

Qlik Sense

Qlik Sense to narzędzie self-service, a zatem takie, którego obsługa nie wymaga angażowania działu IT. Może być używane samodzielnie lub też jako uzupełnienie QlikView. Wśród cech charakterystycznych Qlik Sense wymienić należy krótki czas ładowania raportu, szybką reakcję na wybierane filtry, funkcję drag&drop oraz możliwość tworzenia responsywnych kokpitów menadżerskich.

Czytaj więcej: Qlik Sense: narzędzie pomocne w analizie biznesowej i modelowaniu danych

QlikView

QlikView cechuje szybkość oraz możliwości pracy z każdym źródłem informacji. W środowiskach hybrydowych odpowiedzialne jest z reguły za warstwę ładowania danych. QlikView posiada zaawansowane funkcje kastomizacji, dzięki czemu może być wykorzystywane do tworzenia raportów, w których przestrzeń analityczna planowana jest ze szczególną dokładnością. Posiada również zaawansowaną funkcję pracy zespołowej, która umożliwia wspólne tworzenie i analizowanie raportów.

Microsoft Power BI

Kolejne narzędzie typu self-service. Microsoft Power BI pozwala na tworzenie raportów menadżerskich (które dostępne są na wszystkich urządzeniach) oraz analiz w czasie rzeczywistym. Wspomniane raporty mogą być uzupełniane o wskazane elementy, a następnie przedstawiane w formie interaktywnej prezentacji.

Tableau

Ostatnim z narzędzi self–service jest Tableau. Program posiada funkcję drag&drop, dzięki której użytkownik może tworzyć wizualizacje i dashboardy menadżerskie. Tableau jest narzędziem intuicyjnym. Umożliwia sortowanie zgromadzonych informacji, filtrowanie wyników oraz drążenie danych.

Co to jest analiza danych big data?

Dlaczego analiza danych big data jest ważna?

Teraz wiesz, czym jest analiza danych big data. Ale dlaczego to ma znaczenie? A co najważniejsze, w jaki sposób może nam pomóc zrozumienie i wykorzystanie danych big data?

Dane są wplecione w codzienną tkankę naszego życia. Wraz ze wzrostem liczby urządzeń przenośnych, mediów społecznościowych i inteligentnych technologii związanych z Internetem rzeczy (IoT) przesyłamy teraz więcej danych niż kiedykolwiek — i to z zawrotną prędkością. Dzięki analizie danych big data organizacje mogą teraz używać tych informacji do szybkiego ulepszania sposobu pracy, myślenia i dostarczania wartości swoim klientom. Dzięki narzędziom i aplikacjom dane big data mogą ułatwić uzyskiwanie szczegółowych informacji, optymalizowanie operacji i przewidywanie przyszłych wyników.

Ta zdolność do uzyskiwania szczegółowych informacji w celu lepszego podejmowania decyzji jest powodem, dla którego ważne są dane big data. W ten sposób sprzedawca detaliczny może udoskonalić swoje ukierunkowane kampanie reklamowe lub jak sprzedawca hurtowy może rozwiązać problem wąskiego gardła w łańcuchu dostaw. W ten sposób pracownik służby zdrowia może odkryć nowe opcje opieki klinicznej w oparciu o trendy danych pacjentów. Analiza danych big data umożliwia bardziej holistyczne, oparte na danych podejście do podejmowania decyzji, co z kolei zwiększa wzrost, podnosi wydajność i innowacyjność.

Teraz, gdy znasz znaczenie danych big data, a także znaczenie analizy danych, przyjrzyjmy się, jak działa analiza danych big data.