Analityka dużych zbiorów danych to proces polegający na wykorzystaniu zaawansowanych technik analitycznych na bardzo dużych, zróżnicowanych zbiorach danych obejmujących różne odmiany, takie jak dane ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane, pochodzące z różnych źródeł i o różnych rozmiarach od terabajtów do zettabajtów.
Geneza i ewolucja analityki Big Data
Termin „Big Data” został po raz pierwszy wprowadzony na początku lat 90. Jednak dopiero na początku XXI wieku termin ten zaczął być powszechnie używany i rozumiany. Wraz z rozwojem Internetu i w miarę jak organizacje zaczęły przechowywać więcej danych w formie cyfrowej niż na papierze, koncepcja analizowania tych danych pod kątem trendów, prognoz i spostrzeżeń zyskała na popularności.
Pojęcie analizy dużych zbiorów danych zyskało na znaczeniu wraz z pojawieniem się „Web 2.0” w połowie pierwszej dekady XXI wieku, w którym treści tworzone przez użytkowników doprowadziły do wykładniczego wzrostu ilości danych. Przejście od prostej obecności w Internecie do platform interaktywnych spowodowało generowanie ogromnych ilości danych, co wymagało nowatorskich sposobów przetwarzania i wydobywania cennych spostrzeżeń z tej puli danych.
Zagłębiając się w analizę Big Data
Analityka Big Data umożliwia organizacjom analizowanie kombinacji danych ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych w poszukiwaniu cennych informacji biznesowych i spostrzeżeń. Techniki obejmują eksplorację danych, uczenie maszynowe, eksplorację tekstu, analizę predykcyjną i analizę statystyczną. Analizę dużych zbiorów danych można przeprowadzić za pomocą narzędzi programowych zaprojektowanych specjalnie do orkiestracji, analizy i wizualizacji danych, takich jak Apache Hadoop, Microsoft HDInsight i Tableau.
Narzędzia te ułatwiają dzielenie złożonych zbiorów danych na łatwe do zarządzania fragmenty, ułatwiając identyfikację trendów, wzorców i korelacji – takich jak trendy rynkowe, preferencje klientów i ukryte wzorce – które mogą pomóc organizacjom w podejmowaniu decyzji opartych na danych.
Podstawowa mechanika analizy dużych zbiorów danych
Proces analizy dużych zbiorów danych składa się z wielu etapów:
- Zbieranie danych: obejmuje gromadzenie danych z różnych źródeł, takich jak media społecznościowe, dzienniki serwerów internetowych, źródła danych w chmurze i aplikacje wewnętrzne.
- Przetwarzanie danych: Na tym etapie zebrane dane są oczyszczane, przekształcane i kategoryzowane w celu dalszej analizy.
- Przechowywanie danych: Przetworzone dane są przechowywane w ekosystemach DWH (Data Warehousing) lub podobnych do Hadoop.
- Analiza danych: Przetworzone dane są analizowane przy użyciu różnych modeli analitycznych i algorytmów w celu wydobycia przydatnych spostrzeżeń.
- Wizualizacja danych: Wyniki analizy są wizualizowane przy użyciu różnych narzędzi graficznych, zapewniając wizualną interpretację złożonych danych.
Charakterystyczne cechy analizy Big Data
Analiza dużych zbiorów danych ma kilka charakterystycznych cech:
- Objętość: odnosi się do ogromnej ilości danych generowanych w każdej sekundzie.
- Prędkość: odnosi się do szybkości generowania nowych danych i prędkości, z jaką dane się przemieszczają.
- Różnorodność: odnosi się do różnych typów danych, z których możemy obecnie korzystać.
- Prawdziwość: bałagan lub wiarygodność danych.
- Wartość: Możliwość przekształcenia danych w wartość.
Rodzaje analityki Big Data
Istnieją cztery podstawowe typy analityki dużych zbiorów danych:
- Analityka opisowa: ten typ analizuje wyniki w przeszłości, aby zrozumieć, jak firma radziła sobie na przestrzeni czasu.
- Analityka diagnostyczna: ten typ bada dane lub treść, aby odpowiedzieć na pytania dotyczące przyczyn określonych zdarzeń.
- Analityka predykcyjna: ten typ ocenia prawdopodobieństwo przyszłych wyników poprzez analizę danych trendów.
- Analityka preskryptywna: ten typ wykorzystuje wcześniejsze wyniki do generowania rekomendacji dotyczących postępowania w podobnych sytuacjach w przyszłości.
Wykorzystanie, problemy i rozwiązania w analizie Big Data
Analityka Big Data jest wykorzystywana w różnych branżach, od handlu detalicznego po opiekę zdrowotną, produkcję i usługi finansowe, do różnych celów, takich jak:
- Analityka predykcyjna i nakazowa
- Zarządzanie ryzykiem i wykrywanie oszustw
- Zarządzanie doświadczeniami klientów
- Analityka operacyjna
Jednak analiza dużych zbiorów danych nie jest pozbawiona wyzwań, w tym problemów związanych z prywatnością i bezpieczeństwem danych, problemami z jakością i dokładnością danych oraz potrzebą skalowalnej pamięci masowej i mocy obliczeniowej. Aby stawić czoła tym wyzwaniom, organizacje wdrażają solidne protokoły bezpieczeństwa, inwestują w narzędzia do czyszczenia danych i wykorzystują rozwiązania oparte na chmurze do przechowywania i przetwarzania danych.
Porównanie analizy Big Data z podobnymi koncepcjami
Porównując analizę dużych zbiorów danych z tradycyjną analizą danych, można dostrzec różnicę pod względem ilości danych, szybkości przetwarzania i rodzaju wniosków, które można uzyskać.
| Tradycyjna analiza danych | Analityka dużych zbiorów danych | |
|---|---|---|
| Ilość danych | Obsługuje mniejsze zestawy danych | Obsługuje duże, złożone zestawy danych |
| Szybkość przetwarzania | Wolniejsze przetwarzanie wsadowe | Przetwarzanie w czasie rzeczywistym lub prawie w czasie rzeczywistym |
| Spostrzeżenia | Opisowe spostrzeżenia | Spostrzeżenia predykcyjne i normatywne |
Przyszłe perspektywy i technologie w analizie dużych zbiorów danych
Przyszłe postępy w analizie dużych zbiorów danych są ściśle powiązane ze sztuczną inteligencją (AI), uczeniem maszynowym i analityką w czasie rzeczywistym. Koncepcje takie jak analityka rozszerzona, która wykorzystuje uczenie maszynowe do automatyzacji przygotowywania danych, odkrywania spostrzeżeń i udostępniania spostrzeżeń szerokiemu gronu użytkowników biznesowych, pracowników operacyjnych i analityków zajmujących się danymi obywatelskimi, są przyszłością.
Ewolucja obliczeń kwantowych ma również na nowo zdefiniować możliwości analizy dużych zbiorów danych, umożliwiając przetwarzanie złożonych zbiorów danych w czasie zbliżonym do rzeczywistego.
Serwery proxy i analityka Big Data
Serwery proxy mogą odgrywać kluczową rolę w analizie dużych zbiorów danych. Mogą pomóc w przeszukiwaniu sieci, umożliwiając anonimowy dostęp do źródeł danych, zachowując prywatność użytkowników i zapewniając środki do gromadzenia danych z różnych lokalizacji geograficznych poprzez obejście ograniczeń blokowania geograficznego.
Dane zebrane za pośrednictwem serwerów proxy można następnie wprowadzić do narzędzi do analizy dużych zbiorów danych w celu wydobycia znaczących wniosków. Na przykład sprzedawca detaliczny może wykorzystać serwery proxy do gromadzenia globalnych danych o cenach ze stron internetowych konkurencji, a następnie wykorzystać analizę dużych zbiorów danych w celu określenia optymalnych strategii cenowych dla różnych rynków.
powiązane linki
Więcej informacji na temat analizy Big Data można znaleźć w:
