Big Data er kun nyttig, når vi kan gøre noget ved det; ellers er det simpelthen en bunke affald. Men den indsats, der kræves for at grave, er nogle gange som at prøve at finde en nål i en høstak. Et meningsfuldt mønster opstår kun med en masse analyser. Analytics sat i gang, forsøger at analysere dataene med alle tilgængelige maskiner, hjerner inkluderet. Disse maskiner er intet andet end værktøjer ledsaget af computerkraft til at udforske dataene. Denne artikel forsøger at give et kort overblik over de teknikker, der bruges med big data-analyse.
En oversigt
Forud for analysen indsamles dataene fra forskellige kilder. Du skal arrangere det på en måde, så en analytiker kan udføre deres arbejde og levere nogle håndgribelige dataprodukter, der er nyttige for organisationens forretningsproces. De indsamlede data kan være i forskellige tilstande, såsom ustrukturerede rådata, semistrukturerede data, strukturerede data og så videre. Disse er råmaterialerne til big data-analyse. Derefter begynder den komplekse proces med at udforske at optrevle skjulte mønstre, sammenhænge og indsigter. Analytikere tager hjælp af alle tilgængelige værktøjer og teknologier i analyseprocessen og forsøger at få noget værdi ud af det. Derfor, hvad dataanalyse betyder er processen med at undersøge et stort sæt data (med en eller flere karakteristika, der refererer til det som big data) og afdække nogle meningsfulde oplysninger.
Grundlæggende analyse
Analytikeren skal i første omgang sikre sig, at dataene har en vis værdi, før han bruger strenge bestræbelser og ressourcer til at analysere dataene. Nogle gange er simpel visualisering og statistik, hvad du skal bruge for at få nogle resultater. De grundlæggende teknikker er som følger:
- Grundlæggende overvågning: Overvågning af en stor mængde data i realtid er også en af måderne til at få lidt indsigt. For eksempel kan vi blot ved at overvåge de meteorologiske data, der er indsamlet over år, få en hel del indsigt i typerne af klimaforhold i en geografisk region. Også realtidsinformation om vind, fugtighed, tryk, temperatur og så videre kan kaste lys over typen af en kommende storm. Hvis vi forbinder hver prik, kan der være en række parametre med enorm information. I dag, hvis vi kan trykke på trenden for alle tweets på de sociale medier, kan vi nemt få en idé om masserne, og hvad de tænker. Det gør den politiske analytiker ofte, og det, de gør, er bare at overvåge streamingdataene.
- Skæring og tern: Denne almindelige teknik refererer til at segmentere en stor blok af data i mindre datasæt, så det bliver nemt at se og forstå. Segmentering udføres gentagne gange, indtil der opnås en mere overskuelig størrelse. Specifikke forespørgsler affyres for at få lidt indsigt eller foretage nogle beregninger, skabe en grafisk repræsentation eller anvende statistisk formel på de mindre datasæt. Dette hjælper med at fastslå et vist perspektiv for analytikeren, der sidder i havet af data. Man kan kun have forespørgsler, når et perspektiv er klart. Derfor hjælper teknikken med at opbygge et forespørgselsrum, når du arbejder med store mængder data.
- Anomaliregistrering: Anomali , her, refererer til den pludselige ændring af begivenheder, der opstår i et miljø, som kan udløse forskellige effekter. For eksempel kan et pludseligt fald i Sensex have mange årsager, såsom pludselige sociopolitiske ændringer, krig eller naturkatastrofer eller mange andre ting. Men hvis vi kan opdage anomalien, giver det en værdifuld indsigt til at forstå og analysere situationen. Et simpelt sæt statistikker eller observationer kan også hjælpe med at løse problemet.
Avanceret analyse
Som det burde være indlysende, er analyse ikke altid ligetil eller enkel. Faktisk afhænger det i mange tilfælde af kompleksiteten af dataene, og den type information, vi ønsker at udtrække, bestemmer, hvilken type analyse vi ønsker at inddrage i processen. Avanceret analyse anvender algoritmer til kompleks analyse af forskellige dataformater, såsom brug af maskinlæring, neurale netværk, sofistikerede statistiske modeller, tekstanalyse og avancerede data mining-teknikker for at få et meningsfuldt mønster ud af mængden af data.
- Tekstanalyse: Tekstanalyse er den proces, hvor meningsfuld information udledes af en samling af ustrukturerede data. Håndtering af ustrukturerede data er en stor del af big data-analyse; derfor anvendes specifikke teknikker til at analysere og udtrække information og til sidst transformere den til struktureret information. Den strukturerede information bruges derefter til bekvemt at analysere yderligere. Teknikkerne, der anvendes med tekstanalyse, er afledt af computerlingvistik, statistik og andre datavidenskabelige discipliner.
- Forudsigende modellering: Prædiktiv modellering bruger data mining-løsninger og sandsynlighed til at forudsige resultater. Teknikken anvendes på både strukturerede og ustrukturerede data for at forudsige resultatet. For eksempel kan et forudsigelsessystem forudsige antallet af forbrugere af et produkt, der skifter til et andet produkt baseret på nogle tilgængelige adfærdsegenskaber eller forudsige ændringer i folks tankegang ved at observere tweeting-tendensen på de sociale medier, som kan have en afgørende sociopolitisk resultat i en politisk kampagne.
- Brug af statistiske data mining-algoritmer: Der er adskillige andre avancerede teknikker til prognoser ved hjælp af statistik og datamining-løsninger. Der er teknikker såsom klyngeanalyse, mikrosegmentering, affinitetsanalyse og lignende.
Konklusion
Denne artikel ridser selvfølgelig kun i overfladen af emnet, men giver måske alligevel en forsmag på, hvad det er at kalde big data analytics. Tendensen med organisationers brug af big data tager hurtigt fart af alle de gode såvel som dårlige grunde. Resultatet er uden tvivl åbent for brug og misbrug, og vi kan ikke stoppe det. Nye værktøjer og teknologier er skabt til at hjælpe i processen med big data-analyse. Måske er bevidsthed det eneste pusterum.