Was ist Big Data Analytics?

Überblick über Big Data-Analytik

Die Big-Data-Analyse nutzt fortschrittliche Analysetechniken für riesige Mengen komplexer Daten, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, die dazu beitragen können, die Betriebskosten zu senken, den Umsatz zu steigern und die Kundenbindung innerhalb eines Unternehmens zu verbessern.

Diese Seite behandelt:

• Was ist Big Data?
• Arten von Big Data-Analysen
• Vorteile der Big-Data-Analytik
• Anwendungsfälle für Big Data-Analysen
• Herausforderungen bei der Big-Data-Analytik
• Tools für die Analyse großer Datenmengen
• Wie Couchbase bei der Analyse von Big Data hilft
• Schlussfolgerung

Was ist Big Data?

Der Begriff "große DatenDer Begriff "Datenverarbeitung" bezieht sich auf die Erfassung und Verarbeitung großer Mengen unterschiedlicher Daten, die strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert sein können und in vielen Fällen eine Kombination aus allen drei Typen darstellen. Unternehmen sammeln die Daten in der Regel aus internen Quellen wie operativen Geschäftssystemen und externen Quellen wie Nachrichten, Wetter und sozialen Medien. Aufgrund ihrer Vielfalt und ihres Umfangs sind Big Data mit einer gewissen Komplexität verbunden.

Arten von Big Data-Analysen

Durch die Untersuchung von Big Data mit statistischen Verfahren, Trends, Mustern und Korrelationen können Sie Erkenntnisse gewinnen, die Ihrem Unternehmen helfen, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Algorithmen für maschinelles Lernen können diese Erkenntnisse weiter nutzen, um wahrscheinliche Ergebnisse vorherzusagen und Empfehlungen für das weitere Vorgehen zu geben. Es gibt viele Möglichkeiten, Big-Data-Analysen einzusetzen, aber im Allgemeinen können Sie sie auf vier Arten nutzen:

Deskriptive Analytik

Deskriptive Analytik ermittelt "was geschehen ist" durch Messung der Finanzen, der Produktion und des Verkaufs. Bestimmen "was geschehen ist"ist in der Regel der erste Schritt einer umfassenderen Big-Data-Analyse. Nachdem die deskriptive Analyse Trends identifiziert hat, können Sie andere Analysemethoden einsetzen, um die Ursachen zu ermitteln und geeignete Maßnahmen zu empfehlen.

Diagnostische Analytik

Die diagnostische Analytik zielt darauf ab, die "warum es geschahDas heißt, ob es in den Daten einen kausalen Zusammenhang gibt, der sich aus den durch die deskriptive Analyse gewonnenen Erkenntnissen ergibt.

Prädiktive Analytik

Prädiktive Analysetechniken nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens und statistische Modelle für historische und Echtzeitdaten, um die "was als nächstes passieren wirdDas heißt, die wahrscheinlichsten Ergebnisse, Resultate oder Verhaltensweisen für eine bestimmte Situation oder einen bestimmten Zustand.

Prädiktive Analytik

Die präskriptive Analytik verwendet komplexe Simulationsalgorithmen, um zu ermitteln, "Was ist die nächstbeste Maßnahme?" auf der Grundlage der Ergebnisse der deskriptiven und prädiktiven Analyse. Im Idealfall liefert die präskriptive Analyse Empfehlungen für Geschäftsoptimierungen.

Vorteile der Big-Data-Analytik

Die Erkenntnisse aus der Big-Data-Analyse können es einem Unternehmen ermöglichen, besser mit seinen Kunden zu interagieren, individuellere Dienstleistungen anzubieten, bessere Produkte zu liefern und letztlich wettbewerbsfähiger und erfolgreicher zu sein. Zu den Vorteilen der Big-Data-Analytik gehören:

• Verstehen und Nutzen historischer Trends zur Vorhersage künftiger Ergebnisse für die strategische Entscheidungsfindung
• Geschäftsprozesse optimieren und effizienter gestalten, um die Kosten zu senken
• Bessere Kundenansprache durch Verständnis ihrer Eigenschaften, Vorlieben und Stimmungen für personalisierte Angebote und Empfehlungen
• Verringerung des Unternehmensrisikos durch bessere Kenntnis der Geschäftsabläufe

Anwendungsfälle für Big Data-Analysen

Aufgrund ihrer Fähigkeit, historische Trends zu ermitteln und Empfehlungen auf der Grundlage von Situationsbewusstsein zu geben, ist die Big Data-Analyse für Organisationen jeder Größe und Branche von enormem Wert, insbesondere jedoch für größere Unternehmen mit riesigen Datenbeständen. Einige praktische Anwendungsfälle für Big Data-Analysen sind:

• Einzelhändler nutzen Big Data, um hyper-personalisierte Empfehlungen zu geben
• Fertigungsunternehmen, die die Lieferkette oder Montagevorgänge überwachen, um Ausfälle oder Störungen vorherzusehen und so kostspielige Ausfallzeiten zu vermeiden
• Versorgungsunternehmen, die Sensordaten in Echtzeit durch Modelle des maschinellen Lernens laufen lassen, um Probleme zu erkennen und den Betrieb im Handumdrehen anzupassen
• Konsumgüterunternehmen, die die Stimmung in den sozialen Medien in Bezug auf ihre Produkte beobachten, um Marketingkampagnen und Produktausrichtung zu steuern

Dies sind nur einige Beispiele dafür, wie Sie mit Hilfe umsetzbarer Erkenntnisse die Betriebskosten senken, den Umsatz steigern und die Kundenbindung innerhalb eines Unternehmens verbessern können.

Herausforderungen bei der Big-Data-Analytik

Da es sich um riesige Datenmengen in verschiedenen Formaten handelt, bringt die Big-Data-Analyse erhebliche Komplexität und spezifische Herausforderungen mit sich, die ein Unternehmen berücksichtigen muss, z. B. Aktualität, Zugänglichkeit der Daten und Wahl des richtigen Ansatzes für die Ziele. Berücksichtigen Sie diese Herausforderungen bei der Planung von Big-Data-Analyseinitiativen für Ihr Unternehmen:

Lange Zeit bis zur Einsicht
Das oberste Ziel jeder Analyse ist es, so schnell wie möglich operative Erkenntnisse zu gewinnen. Bei der Big-Data-Analyse werden jedoch in der Regel Daten aus unterschiedlichen Quellen kopiert und in ein Analysesystem geladen, das ETL Prozesse, die Zeit brauchen - je mehr Daten Sie haben, desto länger dauert es. Aus diesem Grund kann mit der Analyse erst begonnen werden, wenn alle Daten in das Analysesystem übertragen und überprüft wurden, was es nahezu unmöglich macht, in Echtzeit Erkenntnisse zu gewinnen. Auch wenn die Aktualisierungen nach dem ersten Laden inkrementell sind, kommt es dennoch zu Verzögerungen, da sich die Änderungen von den Quellsystemen zum Analysesystem ausbreiten, wodurch die Zeit bis zur Erkenntnisgewinnung verkürzt wird.

Datenorganisation und -qualität
Big Data sollten so gespeichert und organisiert werden, dass sie leicht zugänglich sind. Da es sich um große Datenmengen in verschiedenen Formaten aus unterschiedlichen Quellen handelt, müssen Unternehmen viel Zeit, Mühe und Ressourcen in die Implementierung eines Datenqualitätsmanagements investieren.

Datensicherheit und Datenschutz
Big-Data-Systeme können aufgrund der potenziell sensiblen Datenelemente, die sie enthalten, Sicherheits- und Datenschutzprobleme aufwerfen - und je größer das System wird, desto größer wird diese Herausforderung. Die Datenspeicherung und -übertragung muss verschlüsselt werden, und der Zugriff muss vollständig überprüfbar sein und durch Benutzeranmeldeinformationen kontrolliert werden, aber Sie müssen auch berücksichtigen, wie die Daten analysiert werden. Zum Beispiel könnten Sie in einem Gesundheitssystem Patientendaten analysieren wollen. Aufgrund von Datenschutzbestimmungen kann es jedoch erforderlich sein, die Daten zu anonymisieren, bevor sie an einen anderen Ort kopiert oder für erweiterte Analysen verwendet werden. Die Berücksichtigung von Sicherheit und Datenschutz bei Big Data-Analysen kann kompliziert und zeitaufwändig sein.

Die richtigen Technologien für Big Data-Analysen finden
Technologien zum Speichern, Verarbeiten und Analysieren von Big Data sind seit Jahren verfügbar, und es gibt viele Optionen und potenzielle Architekturen, die eingesetzt werden können. Unternehmen müssen ihre Ziele festlegen und die besten Technologien für ihre Infrastruktur, ihre Anforderungen und ihr Fachwissen finden. Unternehmen sollten künftige Anforderungen in Betracht ziehen und sicherstellen, dass der von ihnen gewählte Technologie-Stack sich mit ihren Bedürfnissen weiterentwickeln kann.

Tools für die Analyse großer Datenmengen

Die Big-Data-Analyse ist ein Prozess, der von verschiedenen Tools unterstützt wird, die zusammenarbeiten, um bestimmte Teile des Prozesses zur Erfassung, Verarbeitung, Bereinigung und Analyse von Big Data zu erleichtern. Einige gängige Technologien sind:

Hadoop

Hadoop ist ein Open-Source-Framework, das auf der Grundlage von Google MapReduce entwickelt wurde. Es wurde speziell für die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen entwickelt. Hadoop wurde 2002 gegründet und kann als "elder statesman" der Big-Data-Technologielandschaft betrachtet werden. Das Framework kann große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten verarbeiten, ist aber im Vergleich zu neueren Big-Data-Technologien wie Spark mitunter langsam.

Funke

Spark ist ein Open-Source-Cluster-Computing-Framework der Apache Foundation, das eine Schnittstelle für die clusterübergreifende Programmierung bietet. Spark kann Batch- und Stream-Verarbeitung für schnelle Berechnungen verarbeiten und ist im Allgemeinen schneller als Hadoop, da es speicherintern ausgeführt wird, anstatt Zwischendaten auf Festplatten zu lesen und zu schreiben.

NoSQL-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken sind nicht-relationale Datenbanken, die Daten in der Regel als JSON-Dokumente speichern, die flexibel und schemalos sind, was sie zu einer hervorragenden Option für die Speicherung und Verarbeitung unstrukturierter Big Data macht. NoSQL-Datenbanken sind außerdem verteilt und werden in Clustern von Knoten ausgeführt, um eine hohe Verfügbarkeit und Fehlertoleranz zu gewährleisten. Einige NoSQL-Datenbanken unterstützen den In-Memory-Betrieb, wodurch die Antwortzeiten auf Abfragen außergewöhnlich schnell sind.

Kafka

Apache Kafka ist eine Open-Source-Plattform für verteiltes Ereignis-Streaming, die Daten aus Veröffentlichungsquellen wie Web- und Mobilanwendungen, Datenbanken, Protokollen, nachrichtenorientierter Middleware und mehr streamt. Kafka ist nützlich für Echtzeit-Streaming und Big Data-Analysen.

Werkzeuge für maschinelles Lernen

Big-Data-Analysesysteme nutzen in der Regel Algorithmen für maschinelles Lernen, um Ergebnisse vorherzusagen, Vorhersagen zu treffen, Empfehlungen zu geben oder Muster in den Daten zu erkennen. Tools für maschinelles Lernen werden oft mit einer Bibliothek von Algorithmen gebündelt, die Sie für verschiedene Analysen verwenden können, und es gibt zahlreiche kostenlose Open-Source-Optionen, wie Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow, KNIME und andere.

Tools für Datenvisualisierung und Business Intelligence

Sie können Erkenntnisse aus Big Data-Analysen durch Datenvisualisierungen wie Diagramme, Grafiken, Tabellen und Karten vermitteln. Datenvisualisierungs- und Business-Intelligence-Tools stellen die Ergebnisse von Analysen prägnant dar, und viele sind auf die Erstellung von Dashboards spezialisiert, die Schlüsselindikatoren überwachen und Warnungen für Probleme liefern.

Wie Couchbase bei der Analyse von Big Data hilft

Couchbase Capella™. ist eine verteilte Cloud-Datenbank, die die Stärken von relationalen Datenbanken wie SQL und ACID-Transaktionen mit der Flexibilität und Skalierbarkeit von JSON verbindet.

Capella bietet Multi-Modell-Funktionen wie In-Memory-Verarbeitung für mehr Geschwindigkeit, automatische Datenreplikation für Hochverfügbarkeit und Failover, integrierte Volltextsuche zum Hinzufügen von Suchfunktionen zu Apps und Eventing zum Auslösen von Aktionen auf der Grundlage von Datenänderungen. Es verfügt sogar über einen KI-basierten Codierungsassistenten namens Capella iQ um das Schreiben von Abfragen und die Datenmanipulation zu erleichtern, so dass es leicht zu übernehmen ist.

Dank des Speichermodells für JSON-Dokumente und der speicherorientierten Architektur eignet sich Capella ideal für Big-Data-Analysesysteme, da es große Mengen unterschiedlicher halbstrukturierter und unstrukturierter Daten speichern und schnell Abfragen zu den Daten durchführen kann.

Capella kann auch nativ mit anderen Big-Data-Analysetools zusammenarbeiten, indem es Konnektoren für Funke, Kafkaund Tableau für die Datenvisualisierung, die es einem Unternehmen ermöglicht, hoch skalierbare und effiziente Analysedaten-Pipelines zu erstellen.

Das Beste von allem: Capella enthält integrierte Analytikeinen Service, der die Analyse von Betriebsdaten ermöglicht, ohne dass diese über zeitaufwändige ETL-Prozesse verschoben werden müssen. Da die Betriebsdaten vor der Analyse nicht mehr kopiert werden müssen, ermöglicht der Analysedienst Analysen nahezu in Echtzeit. Der Dienst kann JSON-Daten aus Capella-Clustern, AWS S3 und Azure Blob Storage aufnehmen, konsolidieren und analysieren.

Schlussfolgerung

Big Data-Analysen versprechen ein effizienteres, wettbewerbsfähigeres und kundenorientierteres Unternehmen, da sie in der Lage sind, Problembereiche aufzudecken, Verbesserungsvorschläge zu machen und wahrscheinliche Verhaltensweisen vorherzusagen, die das Engagement der Kunden beeinflussen können.

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