Introducción a las herramientas de análisis de Big Data
El análisis de big data es el proceso, se utiliza para examinar la gran cantidad de conjuntos de datos que permiten descubrir correlaciones desconocidas, patrones ocultos, tendencias del mercado, preferencias de los clientes y la mayor parte de la información útil que hace y ayuda a las organizaciones a tomar decisiones comerciales basadas en más información del análisis de Big data. Es posible procesar datos de manera muy rápida y eficiente. Eso incluye analizar los datos y hacer uso del resultado. Esto hace un esfuerzo menor y más eficiente donde no es posible con soluciones de inteligencia empresarial más tradicionales.
El concepto de herramientas de análisis de Big Data:
Las herramientas de análisis de Big Data son muy importantes para las empresas y las industrias a gran escala debido al gran volumen de datos que las herramientas organizacionales modernas generarán y administrarán utilizando herramientas Bigdata. Las herramientas de Big Data Analytics ayudan a las empresas a ahorrar tiempo y dinero y también a obtener información para tomar decisiones basadas en datos.
La analítica de Big Data es el proceso completo de recopilación, recopilación, organización y análisis de los enormes conjuntos de datos (conocidos como Big Data) para observar / identificar los patrones y también otra información útil necesaria para las decisiones comerciales. El proceso: el análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a comprender mejor la información que está presente dentro de los conjuntos de datos. El tipo que trabaja como Analistas que trabajan con Big Data generalmente tendrá el conocimiento que proviene de analizar los datos. Existen diferentes tipos de herramientas disponibles en Data Analytics que ayudan a mejorar los datos que analizan el proceso que es el análisis de datos, la limpieza de datos, minería de datos, visualización de datos, integración de datos, almacenamiento de datos y gestión.
Para el proceso de análisis de big data, existe la necesidad de análisis de alto rendimiento. Por lo tanto, para analizar un volumen tan grande de datos, se requieren herramientas de software especializadas para el proceso de análisis de Big Data y aplicaciones para análisis predictivo, minería de datos, minería de texto, pronósticos y optimización de datos.
Beneficios de Big Data Analytics:
Existen muchas ventajas al usar Big Data Analytics. Este proceso de análisis de big data con alto rendimiento en análisis predictivo, minería de datos, minería de texto, predicción de esos datos y optimización ayuda a las empresas a obtener beneficios en muchas áreas que incluyen nuevas oportunidades de ingresos en los negocios, para una comercialización más efectiva de los productos., al proporcionar un servicio al cliente mucho mejor, al mejorar la eficiencia operativa y también puede tomar decisiones sobre ventajas competitivas sobre los competidores del mercado.
Para ser específico en el proceso de análisis de Big Data, permite a las empresas desglosar / reducir su gran volumen de datos a la información más relevante y analizarlos para informar decisiones comerciales críticas. Este enfoque proactivo para los negocios es transformador porque les da a los analistas y a los tomadores de decisiones el poder de avanzar con los mejores conocimientos y perspectivas disponibles, a menudo en tiempo real.
Cómo funciona Big Data Analytics y sus tecnologías clave:
Como se mencionó anteriormente, un proceso de análisis de big data no es una actividad única que abarque un gran volumen de datos. En cambio, se trata de análisis avanzados que se pueden aplicar a grandes datos, pero en realidad, varios tipos de tecnologías diferentes trabajan juntas para lograr el mayor valor de la información. A continuación se presentan las tecnologías más grandes e importantes que participan en el proceso de análisis de big data:
- Gestión de datos
- Procesamiento de datos
- Hadoop
- Analítica en memoria
- Análisis predictivo.
- Extracción de textos
Hay una 'N' cantidad de herramientas de análisis de Big Data, a continuación se muestra la lista de algunas de las principales herramientas utilizadas para almacenar y analizar Big Data. Estas herramientas de análisis de Big Data pueden clasificarse además en dos Almacenamiento y Consulta / Análisis.
-
Apache Hadoop:
Apache Hadoop, una herramienta de análisis de big data que es un marco de software libre basado en Java. Ayuda en el almacenamiento efectivo de una gran cantidad de datos en un lugar de almacenamiento conocido como clúster. La característica especial de este marco es que se ejecuta en paralelo en un clúster y también tiene la capacidad de procesar grandes datos en todos los nodos en él. Existe un sistema de almacenamiento en Hadoop conocido popularmente como el Sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS), que ayuda a dividir el gran volumen de datos y distribuirlos entre muchos nodos presentes en un clúster. También realiza el proceso de replicación de datos en un clúster, lo que proporciona una alta disponibilidad y recuperación de la falla, lo que aumenta la tolerancia a fallas.
-
KNIME
KNIME Analytics Platform es una de las soluciones abiertas líderes para la innovación basada en datos. Esta herramienta ayuda a descubrir el potencial y oculto en un gran volumen de datos, también realiza el mío para obtener nuevas ideas o predice los nuevos futuros. La herramienta KNIME Analytics Platform es una caja de herramientas muy útil para los científicos de datos.
-
OpenRefine:
OpenRefine se presenta como Google Refine. Esta herramienta es una de las herramientas eficientes para trabajar en el desordenado y gran volumen de datos, que incluyen: limpieza de datos, transformación de esos datos de un formato a otro y también para extenderlos con servicios web y datos externos. La herramienta de refinación abierta ayuda a explorar grandes conjuntos de datos fácilmente.
-
Naranja:
Orange es una famosa visualización de datos de código abierto y ayuda en el análisis de datos tanto para principiantes como para expertos. Esta herramienta proporciona flujos de trabajo interactivos con una gran opción de caja de herramientas para crear la misma que ayuda en el análisis y la visualización de datos. Una herramienta naranja tiene muchas y diferentes visualizaciones, que incluyen gráficos de barras, árboles, diagramas de dispersión, dendrogramas, redes y mapas de calor.
-
RapidMiner:
La herramienta RapidMiner funciona mediante programación visual y también es muy capaz de manipular, analizar y modelar los datos. Las herramientas RapidMiner hacen que los equipos de ciencia de datos sean más fáciles y productivos mediante el uso de una plataforma de código abierto para todos sus trabajos como aprendizaje automático, preparación de datos e implementación de modelos. Debido a su uniformidad en la plataforma de ciencia de datos, se acelera en un edificio de flujos de trabajo analíticos completos en un solo entorno que ayuda a mejorar drásticamente la eficiencia y la corta duración del tiempo para valorar los proyectos de ciencia de datos.
Algunos de los ejemplos / áreas que utilizan herramientas de análisis de Big Data:
Las herramientas de análisis de big data son muy necesarias para las empresas / empresas que dependen de decisiones rápidas y ágiles para seguir siendo competitivas, y lo más probable es que las herramientas de análisis de big data sean importantes mientras que las decisiones comerciales se basan en sus datos comerciales anteriores. A continuación se presentan algunos de los diferentes tipos de organizaciones que pueden hacer uso de esta tecnología:
Viajes y hospitalidad:
En el negocio de los viajes y la hospitalidad, es un factor muy importante y clave para mantener a los clientes contentos, pero hacer que la satisfacción del cliente sea más difícil de evaluar. Por ejemplo, en Resorts y casinos, tendrán una oportunidad muy breve de cambiar la experiencia del cliente. Por lo tanto, las aplicaciones de análisis de Big Data brindan la capacidad de recopilar datos de clientes, aplicar análisis estadísticos para comprender mejor y mejorar estos negocios.
Al por menor:
Hoy en día, el servicio al cliente se ha convertido en un gran árbol en comparación con las últimas décadas, los compradores expertos siempre siguen buscando y esperan que los minoristas entiendan exactamente lo que quieren y cuándo esos productos lo necesitan. Aquí la tecnología de análisis de Big Data entra en escena y ayuda a los minoristas a satisfacer las demandas de los clientes.
Gobierno:
Hay pocas y particulares agencias gubernamentales que siempre enfrentan grandes desafíos, como cómo preparar el presupuesto para el público sin comprometer la calidad o la productividad. Por lo tanto, muchas agencias usan análisis de big data; lo que les ayuda a racionalizar las operaciones y, al mismo tiempo, ofrece a la agencia una visión más correcta de la actividad criminal para evitar la preparación de un presupuesto factible y bueno.
Cuidado de la salud:
El análisis de big data también se puede utilizar en la industria de la salud. Mantener los registros del paciente, su información de seguro y planes de salud y también todos los demás tipos de información que son difíciles de manejar. Por lo tanto, es tan importante las aplicaciones de la tecnología de análisis de big data en la industria de la salud.
Conclusión: herramientas de análisis de big data
En la situación actual, el volumen de datos está creciendo junto con el crecimiento de la población mundial y el crecimiento tecnológico. Esta es una clara señal / indicación del uso cada vez más extendido y la necesidad de soluciones de análisis de Big Data. Big Data no es solo una tendencia de tecnología, sino que es una práctica comercial que ayuda a las industrias / empresas a permanecer en este mundo competitivo para tomar sus decisiones comerciales proactivas basadas en datos para mejorar el rendimiento del equipo de ventas y marketing y aumentar los ingresos.
Artículos recomendados:
Esta ha sido una guía para las herramientas de análisis de Big Data en el mundo real. Aquí hemos discutido las diferentes herramientas de análisis de Big Data como Apache Hadoop, RapidMine, OpenRefine, etc. También puede consultar el siguiente artículo para obtener más información:
- Análisis de Big Data en la industria hotelera
- Big Data vs análisis predictivo
- Minería de datos vs minería de texto