Big data-analys är användningen av avancerade analystekniker mot massiva datamängder som inkluderar data från olika källor i olika format. Företag kan få insikter från de stora datamängder som finns tillgängliga idag – tack vare big data-analys . Olika källor genererar stora datamängder som inkluderar ostrukturerad, semistrukturerad och strukturerad data i olika storlekar. Några exempel inkluderar organisationer, människor, sociala medier, molnapplikationer och data från maskinsensorer. Med hjälp av big data-analysverktyg är det möjligt att upptäcka möjligheter och identifiera mönster och risker.
Att använda stordataanalys kan vara fördelaktigt för organisationer när de ska fatta datadrivna beslut som kan förbättra affärsverksamheten och förbättra resultaten. Stordataanalys kan maximera den operativa effektiviteten, förbättra kundupplevelsen och leda till mer effektiv marknadsföring. Dessa fördelar jämfört med konkurrenter i branschen kan uppnås med en väl utformad strategi.
En mängd olika tekniker och verktyg används för att stödja stordataanalysprocesser. Nedan listas de vanliga verktygen och teknikerna som möjliggör användning av stordataanalys:
Hadoop: Ramverket med öppen källkod möjliggör lagring och bearbetning av enorma datamängder. Stora volymer strukturerad och ostrukturerad data kan hanteras med Hadoop.
Prediktiv analys: För att förutse resultaten av framtida händelser bearbetar hårdvara och mjukvara för prediktiv analys stora volymer komplicerad data med hjälp av maskininlärning och statistiska algoritmer. Verktyg för prediktiv analys används av företag inom drift, marknadsföring, riskbedömning och bedrägeriupptäckt.
Strömanalys: Stordata som kan lagras i en mängd olika format eller plattformar filtreras, samlas in och analyseras med hjälp av strömanalystekniker.
Att tillhandahålla åtkomst med låg latens eller skydda mot oberoende nodfel och förlorad eller skadad enorm data är några exempel på möjliga användningsområden för detta.
Distribuerade lagringsdata: Vanligtvis dupliceras distribuerade lagringsdata i en icke-relationell databas. Att tillhandahålla åtkomst med låg latens eller skydda mot oberoende nodfel och förlorade eller skadade stora datamängder är några exempel på möjliga användningsområden för detta.
NoSQL-databaser: När man arbetar med stora distribuerade datamängder är NoSQL-databaser mycket användbara som icke-relationella datahanteringssystem. De är idealiska för rå och ostrukturerad data eftersom de inte behöver ett fast format.
Spark: Ramverket för klusterberäkning med öppen källkod som används för att bearbeta batch- och strömdata.
Datasjö: En datasjö är en stor lagringsanläggning där rådata i ursprungliga format lagras tills de behövs. Datasjöar använder en platt arkitektur.
Vill du få ut mer värde av din big data?
Vi delar upp denna fråga i en serie konkreta steg för effektivare datahantering
Hämta den kostnadsfria e-boken Datalager: Ett datalager är ett arkiv som används för att lagra stora datamängder som samlats in av olika källor. Med hjälp av fördefinierade scheman lagras data i datalager.
Kunskap om verktyg för stordatautvinning: Detta möjliggör utvinning av stora datamängder – strukturerade och ostrukturerade.
Datavirtualisering: Detta möjliggör dataåtkomst för användare utan att orsaka några tekniska begränsningar.
Programvara för dataförbehandling: Förbereder data för efterföljande analys med hjälp av programvara för dataförberedelse. Ostrukturerad data rensas och data förbereds.
Programvara för dataintegration: Detta möjliggör effektivisering av stordata över olika plattformar som Apache, Hadoop, MongoDB och Amazon EMR.
Programvara för datakvalitet: Stora datamängder rensas och förbättras med hjälp av verktyg för datakvalitet.
LÄS MER: Hur stordata och analys omformar bilindustrin