Big Data är användbar bara när vi kan göra något med den; annars är det bara en hög med sopor. Men ansträngningen som krävs för att gräva är ibland som att försöka hitta en nål i en höstack. Ett meningsfullt mönster uppstår först med mycket analys. Analytics sätts igång, försöker analysera data med alla tillgängliga maskiner, inklusive hjärnor. Dessa maskiner är inget annat än verktyg som åtföljs av datorkraft för att utforska data. Den här artikeln försöker ge en kort översikt om de tekniker som används med big data-analys.
En översikt
Inför analysen samlas uppgifterna in från olika källor. Du måste ordna det på ett sätt så att en analytiker kan utföra sitt arbete och leverera några konkreta dataprodukter som är användbara för organisationens affärsprocess. Den insamlade informationen kan vara i olika tillstånd, såsom ostrukturerad rådata, semistrukturerad data, strukturerad data och så vidare. Dessa är råvarorna för big data-analys. Sedan börjar den komplexa processen att utforska att reda ut dolda mönster, samband och insikter. Analytiker tar hjälp av alla tillgängliga verktyg och teknologier i analysprocessen och försöker få ut något värde av det. Därför, vilken dataanalys medel är processen att undersöka en stor uppsättning data (med en eller flera egenskaper som hänvisar till den som big data) och avslöja viss meningsfull information.
Grundläggande analys
Analytikern måste initialt försäkra sig om att data har ett visst värde innan han använder rigorösa ansträngningar och resurser för att analysera data. Ibland är enkel visualisering och statistik vad du behöver för att få resultat. De grundläggande teknikerna är följande:
- Grundläggande övervakning: Att övervaka en stor mängd data i realtid är också ett av sätten att få lite insikt. Till exempel, helt enkelt genom att övervaka de meteorologiska data som sammanställts över år, kan vi få en hel del insikt i typerna av klimatförhållanden i en geografisk region. Dessutom kan realtidsinformation om vind, luftfuktighet, tryck, temperatur och så vidare kasta ljus över typen av en kommande storm. Om vi kopplar ihop varje punkt kan det finnas ett antal parametrar med enorm information. Idag, om vi kan peka på trenden för alla tweets i sociala medier, kan vi enkelt få en uppfattning om massorna och vad de tänker. Den politiska analytikern gör ofta det och vad de gör är att bara övervaka strömmande data.
- Skärning och tärning: Denna vanliga teknik hänvisar till att segmentera ett stort datablock i mindre datamängder så att det blir lätt att se och förstå. Segmentering görs upprepade gånger tills en mer hanterbar storlek erhålls. Specifika frågor avfyras för att få lite insikt eller göra någon beräkning, skapa en grafisk representation eller tillämpa statistisk formel på de mindre datamängderna. Detta hjälper till att fastställa ett visst perspektiv för analytikern som sitter i havet av data. Man kan bara ha frågor när ett perspektiv är definitivt. Därför hjälper tekniken att bygga ett frågeutrymme när man arbetar med stora mängder data.
- Anomalidetektering: Anomali , här, hänvisar till den plötsliga förändringen av händelser som inträffar i en miljö som kan utlösa olika effekter. Till exempel kan ett plötsligt fall i Sensex ha många orsaker, såsom plötsliga sociopolitiska förändringar, krig eller naturkatastrofer eller många andra saker. Men om vi kan upptäcka anomalien ger det en värdefull insikt för att förstå och analysera situationen. En enkel uppsättning statistik eller observationer kan också hjälpa till att lösa problemet.
Avancerad analys
Som borde vara uppenbart är analys inte alltid okomplicerad eller enkel. Faktum är att det i många fall beror på datas komplexitet, och den typ av information vi vill extrahera avgör vilken typ av analys vi vill involvera i processen. Avancerad analys använder algoritmer för komplex analys av olika dataformat, som att använda maskininlärning, neurala nätverk, sofistikerade statistiska modeller, textanalys och avancerade datautvinningstekniker för att få ut ett meningsfullt mönster ur datamängden.
- Textanalys: Textanalys är den process där meningsfull information hämtas från en samling ostrukturerad data. Att hantera ostrukturerad data är en stor del av big data-analys; därför används specifika tekniker för att analysera och extrahera information och slutligen omvandla den till strukturerad information. Den strukturerade informationen används sedan för att bekvämt analysera vidare. Teknikerna som används med textanalys härrör från beräkningslingvistik, statistik och andra datavetenskapliga discipliner.
- Prediktiv modellering: Prediktiv modellering använder datautvinningslösningar och sannolikhet för att förutsäga utfall. Tekniken tillämpas på både strukturerad och ostrukturerad data för att prognostisera resultatet. Till exempel kan ett prediktivt system förutsäga antalet konsumenter av en produkt som går över till en annan produkt baserat på några tillgängliga beteendeegenskaper eller förutsäga förändringar i människors tankesätt genom att observera twittrandetrenden i sociala medier, vilket kan ha en avgörande sociopolitisk resultat i en politisk kampanj.
- Använda statistiska algoritmer för datautvinning: Det finns många andra avancerade tekniker för prognoser med statistik och datautvinningslösningar. Det finns tekniker som klusteranalys, mikrosegmentering, affinitetsanalys och liknande.
Slutsats
Den här artikeln skrapar förstås bara på ytan av ämnet, men ger kanske ett smakprov på vad det är att kallas big data analytics. Trenden med organisationers användning av big data tar fart snabbt av alla goda såväl som dåliga skäl. Resultatet är utan tvekan öppet för användning och missbruk och vi kan inte stoppa det. Nya verktyg och teknologier skapas för att underlätta processen för big data-analys. Kanske är medvetenhet den enda respiten.