Introducción a la analítica de Big Data
¿Qué es el Big Data?
Big Data no es más que un gran volumen de datos. Los datos pueden ser de cualquier tipo, es decir, datos estructurados como números, fechas, grupos de palabras, etc., json semiestructurados, XML, etc., o datos no estructurados como texto, imágenes, videos, etc. Es muy difícil procesar estos datos utilizando un base de datos tradicional Los datos se pueden recopilar de varias fuentes como redes sociales, correos electrónicos, transacciones bancarias, compras en línea, dispositivos móviles y muchas otras fuentes. Estos datos, cuando se recopilan, manipulan, almacenan y analizan, pueden ayudar a las organizaciones a obtener información útil para aumentar sus ingresos, obtener nuevos y retener clientes antiguos y mejorar las operaciones.
Podemos definir big data como tres V:
Volumen: la cantidad de datos que se genera cada segundo. Todos los días, organizaciones como las redes sociales, el comercio electrónico y las aerolíneas recopilan una gran cantidad de datos.
Velocidad: la velocidad a la que se generan los datos. Todos usan las redes sociales y se generarán muchos datos cada segundo porque las personas hacen muchas cosas en las redes sociales, publican los comentarios, como las fotos, comparten los videos, etc.
Variedad: los datos pueden ser de varias formas: datos estructurados como datos numéricos, datos no estructurados como texto, imágenes, videos, transacciones financieras, etc. o datos semiestructurados como json o XML.
¿Qué estamos haciendo con este Big Data?
Podemos usar esta gran información para procesar y extraer algunas ideas significativas de ella. Hay varios marcos disponibles para procesar los grandes datos. La lista a continuación proporciona el marco popular que los desarrolladores y analistas de big data están utilizando ampliamente.
Apache Hadoop: podemos escribir map-reduce el programa para procesar los datos.
Spark: podemos escribir el programa spark para procesar los datos, usando spark también podemos procesar la transmisión de datos en vivo.
Apache Flink: este marco también se utiliza para procesar un flujo de datos.
Y muchos más como Storm, Samza.
Análisis de Big Data:
La analítica de Big Data es el proceso de recopilar, organizar y analizar una gran cantidad de datos para descubrir patrones ocultos, correlaciones y otras ideas significativas. Ayuda a una organización a comprender la información contenida en sus datos y usarla para proporcionar nuevas oportunidades para mejorar su negocio, lo que a su vez conduce a operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más felices.
Para analizar un volumen de datos tan grande, las aplicaciones de análisis de Big Data permiten al analista de big data, científicos de datos, modeladores predictivos, estadísticos y otros analistas analizar el creciente volumen de datos estructurados y no estructurados. Se realiza utilizando herramientas y aplicaciones de software especializadas. Con estas herramientas, se pueden realizar varias operaciones de datos, como minería de datos, minería de texto, análisis predictivo, pronósticos, etc., todos estos procesos se realizan por separado y son parte de análisis de alto rendimiento. El uso de herramientas y software analíticos de Big Data permite a una organización procesar una gran cantidad de datos y proporcionar información significativa que brinde mejores decisiones comerciales en el futuro.
Las tecnologías clave detrás de Big Data Analytics:
Analytics comprende varias tecnologías que lo ayudan a obtener la información más valiosa de los datos.
Hadoop: el marco de código abierto que se usa ampliamente para almacenar una gran cantidad de datos y ejecutar varias aplicaciones en un clúster de hardware básico. Se ha convertido en una tecnología clave para ser utilizada en Big Data debido al aumento constante en la variedad y el volumen de datos, y su modelo de computación distribuida proporciona un acceso más rápido a los datos.
Minería de datos: una vez que los datos se almacenan en el sistema de gestión de datos. Puede usar técnicas de minería de datos para descubrir los patrones que se utilizan para análisis posteriores y responder preguntas comerciales complejas. Con la minería de datos, todos los datos repetitivos y ruidosos pueden eliminarse y señalar solo la información relevante que se utiliza para acelerar el ritmo de toma de decisiones informadas.
Minería de texto: con la minería de texto, podemos analizar los datos de texto de la web, como los comentarios, los me gusta de las redes sociales y otras fuentes basadas en texto, como el correo electrónico, y podemos identificar si el correo es spam. Text Mining utiliza tecnologías como el aprendizaje automático o el procesamiento del lenguaje natural para analizar una gran cantidad de datos y descubrir los diversos patrones.
Análisis predictivo: el análisis predictivo utiliza datos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para identificar resultados futuros basados en datos históricos. Se trata de proporcionar los mejores resultados futuros para que las organizaciones puedan sentirse seguras en sus decisiones comerciales actuales.
Beneficios de Big Data Analytics:
Big Data Analytics ha sido popular entre varias organizaciones. Las organizaciones como la industria del comercio electrónico, las redes sociales, la atención médica, la banca, las industrias de entretenimiento, etc., utilizan ampliamente los análisis para comprender varios patrones, recopilar y utilizar las percepciones de los clientes, la detección de fraudes, monitorear las actividades del mercado financiero, etc.
Tomemos un ejemplo de la industria del comercio electrónico:
La industria del comercio electrónico como Amazon, Flipkart, Myntra y muchos otros sitios de compras en línea hacen uso de Big Data.
Recopilan datos de clientes de varias maneras como
- Recopilar información sobre los artículos buscados por el cliente
- Información sobre sus preferencias.
- Información sobre la popularidad de los productos y muchos otros datos.
Utilizando este tipo de datos, las organizaciones obtienen algunos patrones y brindan el mejor servicio al cliente, como
- mostrando los productos populares que se venden.
- mostrar los productos que están relacionados con los productos que compró un cliente.
- Proporcione transiciones de dinero seguras e identifique si se están realizando transacciones fraudulentas.
- Pronostique la demanda de los productos y muchos más.
Conclusión
Big Data es un cambio de juego. Muchas organizaciones están utilizando más análisis para impulsar acciones estratégicas y ofrecer una mejor experiencia al cliente. Un ligero cambio en la eficiencia o los ahorros más pequeños pueden generar grandes ganancias, por lo que la mayoría de las organizaciones se están moviendo hacia los grandes datos.
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Esta ha sido una guía para Big Data Analytics. Aquí hemos discutido conceptos básicos como qué es Big Data Analytics, sus beneficios, la tecnología clave detrás de Big Data Analytics, etc. También puede consultar el siguiente artículo para obtener más información:
- 5 desafíos y soluciones de Big Data Analytics
- Herramientas de análisis de Big Data | Debes saber
- Importancia de Big Data Analytics en la hospitalidad
- Técnicas de Big Data
- Introducción a la arquitectura de Big Data