Big data is alleen nuttig als we er iets mee kunnen; anders is het gewoon een hoop afval. De inspanning die nodig is om te graven, is echter soms als het zoeken naar een speld in een hooiberg. Pas na veel analyse ontstaat een betekenisvol patroon. Analytics aan het werk, probeert de gegevens te analyseren met elk beschikbaar apparaat, inclusief hersenen. Deze machines zijn niets anders dan hulpmiddelen die vergezeld gaan van rekenkracht om de gegevens te verkennen. Dit artikel probeert een kort overzicht te geven van de technieken die worden gebruikt bij big data-analyse.
Een overzicht
Voorafgaand aan de analyse worden de gegevens uit verschillende bronnen verzameld. U moet het zo regelen dat een analist zijn werk kan doen en enkele tastbare gegevensproducten kan leveren die nuttig zijn voor het bedrijfsproces van de organisatie. De verzamelde gegevens kunnen zich in verschillende toestanden bevinden, zoals ongestructureerde onbewerkte gegevens, semi-gestructureerde gegevens, gestructureerde gegevens, enzovoort. Dit zijn de grondstoffen van big data-analyse. Vervolgens begint het complexe proces van verkennen verborgen patronen, correlaties en inzichten te ontrafelen. Analisten maken tijdens het analyseproces gebruik van alle beschikbare tools en technologie en proberen er waarde uit te halen. Daarom, wat gegevensanalyse middel is het proces van het onderzoeken van een grote reeks gegevens (met een of meer kenmerken die ernaar verwijzen als big data) en het ontdekken van zinvolle informatie.
Basisanalyse
De analist moet er in eerste instantie voor zorgen dat de gegevens enige waarde hebben voordat hij rigoureuze inspanningen en middelen inzet om de gegevens te analyseren. Soms zijn eenvoudige visualisatie en statistieken wat je nodig hebt om resultaten te krijgen. De basistechnieken zijn als volgt:
- Basiscontrole: Het realtime monitoren van een grote hoeveelheid data is ook een van de manieren om inzicht te krijgen. Door bijvoorbeeld de meteorologische gegevens die in de loop der jaren zijn verzameld te monitoren, kunnen we behoorlijk wat inzicht krijgen in de soorten klimaatomstandigheden van een geografische regio. Ook kan de realtime informatie over wind, vochtigheid, druk, temperatuur, enzovoort, licht werpen op het type van een naderende storm. Als we elk punt met elkaar verbinden, kunnen er een aantal parameters zijn met enorme informatie. Als we tegenwoordig de trend van alle tweets in de sociale media kunnen volgen, kunnen we gemakkelijk een idee krijgen van de massa en wat ze denken. De politiek analist doet dat vaak en wat ze doen is gewoon de streaminggegevens in de gaten houden.
- Snijden en in blokjes snijden: Deze veelgebruikte techniek verwijst naar het segmenteren van een groot gegevensblok in kleinere gegevenssets, zodat het gemakkelijk te bekijken en te begrijpen is. Segmentatie wordt herhaaldelijk uitgevoerd totdat een meer beheersbare omvang is verkregen. Specifieke queries worden geactiveerd om enig inzicht te krijgen of wat berekeningen uit te voeren, een grafische weergave te maken of statistische formules toe te passen op de kleinere datasets. Dit helpt bij het vaststellen van een bepaald perspectief voor de analist die in de zee van gegevens zit. Men kan pas vragen hebben als een perspectief definitief is. Daarom helpt de techniek bij het bouwen van een queryruimte bij het werken met grote hoeveelheden gegevens.
- Anomaliedetectie: Anomalie , verwijst hier naar de plotselinge verandering van gebeurtenissen die plaatsvindt in een omgeving die verschillende effecten kan veroorzaken. Een plotselinge val van de Sensex kan bijvoorbeeld tal van oorzaken hebben, zoals abrupte sociaal-politieke veranderingen, oorlog of natuurrampen, of nog veel meer. Maar als we de anomalie kunnen detecteren, geeft het een waardevol inzicht om de situatie te begrijpen en te analyseren. Een simpele set statistieken of observaties kan ook helpen bij het oplossen van het probleem.
Geavanceerde analyse
Zoals duidelijk mag zijn, is analyse niet altijd eenvoudig of eenvoudig. In veel gevallen hangt het zelfs af van de complexiteit van de gegevens, en het type informatie dat we willen extraheren, bepaalt het type analyse dat we bij het proces willen betrekken. Geavanceerde analyse maakt gebruik van algoritmen voor complexe analyse van verschillende gegevensformaten, zoals het gebruik van machine learning, neurale netwerken, geavanceerde statistische modellen, tekstanalyse en geavanceerde dataminingtechnieken om een zinvol patroon uit de hoeveelheid gegevens te halen.
- Tekstanalyse: Tekstanalyse is het proces waarbij zinvolle informatie wordt afgeleid uit een verzameling ongestructureerde gegevens. Omgaan met ongestructureerde gegevens is een groot deel van big data-analyse; daarom worden specifieke technieken gebruikt om informatie te analyseren en te extraheren en deze uiteindelijk om te zetten in gestructureerde informatie. De gestructureerde informatie wordt vervolgens gebruikt om gemakkelijk verder te analyseren. De technieken die bij tekstanalyse worden gebruikt, zijn afgeleid van computerlinguïstiek, statistiek en andere computerwetenschappelijke disciplines.
- Voorspellende modellering: Voorspellende modellering maakt gebruik van dataminingoplossingen en waarschijnlijkheid om uitkomsten te voorspellen. De techniek wordt toegepast op zowel gestructureerde als ongestructureerde data om het resultaat te voorspellen. Een voorspellend systeem kan bijvoorbeeld voorspellen hoeveel consumenten van een product overstappen op een ander product op basis van een aantal beschikbare gedragskenmerken, of een verandering in de mentaliteit van de mensen voorspellen door de tweettrend in de sociale media te observeren, wat een beslissende sociaal-politieke invloed kan hebben. resultaat in een politieke campagne.
- Statistische algoritmen voor datamining gebruiken: Er zijn tal van andere geavanceerde technieken voor prognoses met behulp van statistieken en datamining-oplossingen. Er zijn technieken zoals clusteranalyse, microsegmentatie, affiniteitsanalyse en dergelijke.
Conclusie
Dit artikel bestrijkt natuurlijk slechts de oppervlakte van het onderwerp, maar geeft misschien een voorproefje van wat het moet worden genoemd big data-analyse. De trend van het gebruik van big data door organisaties wint snel aan kracht om zowel goede als slechte redenen. Het resultaat staat ongetwijfeld open voor gebruik en misbruik en we kunnen het niet stoppen. Er worden nieuwe tools en technologieën gecreëerd om te helpen bij het proces van big data-analyse. Misschien is bewustzijn het enige uitstel.