Big data-analyse is het gebruik van geavanceerde analysetechnieken op enorme hoeveelheden data, afkomstig uit verschillende bronnen en in diverse formaten. Bedrijven kunnen waardevolle inzichten verkrijgen uit de grote hoeveelheden data die tegenwoordig beschikbaar zijn – dankzij big data-analyse . Verschillende bronnen genereren grote datasets met ongestructureerde, semi-gestructureerde en gestructureerde data van verschillende groottes. Enkele voorbeelden zijn organisaties, personen, sociale media, cloudapplicaties en data van machinesensoren. Met behulp van big data-analysetools is het mogelijk om kansen te ontdekken en patronen en risico's te identificeren.
Het gebruik van big data-analyse kan organisaties helpen bij het nemen van datagestuurde beslissingen die de bedrijfsvoering kunnen verbeteren en de resultaten kunnen verhogen. Big data-analyse kan de operationele efficiëntie maximaliseren, de klantervaring verbeteren en leiden tot effectievere marketing. Deze voordelen ten opzichte van branchegenoten kunnen worden behaald met een goed doordachte strategie.
Er wordt gebruikgemaakt van diverse technologieën en tools ter ondersteuning van big data-analyseprocessen. Hieronder staan de meest voorkomende tools en technologieën die big data-analyse mogelijk maken:
Hadoop: Dit open-source framework maakt de opslag en verwerking van enorme hoeveelheden data mogelijk. Grote hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde data kunnen met Hadoop worden verwerkt.
Voorspellende analyses: Om de uitkomsten van toekomstige gebeurtenissen te voorspellen, verwerken hardware en software voor voorspellende analyses grote hoeveelheden complexe data met behulp van machine learning en statistische algoritmen. Tools voor voorspellende analyses worden door bedrijven gebruikt voor operationele processen, marketing, risicobeoordeling en fraudebestrijding.
Streamanalyse: Grote hoeveelheden data , die in diverse formaten of op verschillende platforms kunnen zijn opgeslagen, worden gefilterd, verzameld en geanalyseerd met behulp van streamanalysetechnologieën.
Het bieden van toegang met lage latentie, het beschermen tegen uitval van onafhankelijke knooppunten en het verlies of de beschadiging van grote hoeveelheden data, zijn enkele voorbeelden van mogelijke toepassingen hiervoor.
Gedistribueerde dataopslag: Bij een niet-relationele database wordt data in gedistribueerde opslag meestal gedupliceerd. Het bieden van toegang met lage latentie, bescherming tegen uitval van afzonderlijke knooppunten en verlies of beschadiging van grote hoeveelheden data zijn enkele mogelijke toepassingen hiervoor.
NoSQL-databases: Bij het werken met grote, gedistribueerde datasets zijn NoSQL-databases zeer nuttig als niet-relationele databeheersystemen. Ze zijn ideaal voor ruwe en ongestructureerde data, omdat ze geen vast formaat vereisen.
Spark: Het open-source framework voor clustercomputing dat wordt gebruikt voor het verwerken van batch- en streamdata.
Data lake: Een data lake is een omvangrijke opslagfaciliteit waar onbewerkte data in hun oorspronkelijke formaten worden bewaard totdat ze nodig zijn. Data lakes maken gebruik van een platte architectuur.
Wil je meer waarde halen uit je big data?
We splitsen deze vraag op in een reeks concrete stappen voor effectiever gegevensbeheer.
Download het gratis e-book Datawarehouse: Een datawarehouse is een opslagplaats voor grote hoeveelheden data die afkomstig zijn van diverse bronnen. Data wordt in datawarehouses opgeslagen met behulp van vooraf gedefinieerde schema's.
Kennis van big data mining-tools: Dit maakt het mogelijk om enorme datasets te analyseren - zowel gestructureerde als ongestructureerde.
Datavirtualisatie: Dit maakt datatoegang voor gebruikers mogelijk zonder technische beperkingen.
Software voor gegevensvoorverwerking: Gegevens voorbereiden voor latere analyse met behulp van software voor gegevensvoorbereiding. Ongestructureerde gegevens worden opgeschoond en voorbereid.
Software voor data-integratie: Hiermee kunnen big data over verschillende platforms, waaronder Apache, Hadoop, MongoDB en Amazon EMR, worden gestroomlijnd.
Software voor datakwaliteit: Grote datasets worden opgeschoond en verbeterd met behulp van tools voor datakwaliteit.
LEES MEER: Hoe big data en analyses de auto-industrie hervormen