![\"big](\"\/\/super-monitoring.com\/blogpl\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/big-data.png\")
<\/p>\nDane to nowa ropa naftowa. Ostatnio coraz cz\u0119\u015bciej s\u0142yszymy ten zwrot i nietrudno zrozumie\u0107, dlaczego. Ka\u017cdego dnia generujemy wi\u0119cej danych ni\u017c kiedykolwiek wcze\u015bniej, a firmy usilnie staraj\u0105 si\u0119 znale\u017a\u0107 spos\u00f3b na przechowywanie tych informacji bez ryzyka wyczerpania przestrzeni. Wzrost znaczenia big data doprowadzi\u0142 do powstania zapotrzebowania na nowe narz\u0119dzia i techniki zaprojektowane specjalnie z my\u015bl\u0105 o obs\u0142udze du\u017cych ilo\u015bci pami\u0119ci masowej; w tym artykule om\u00f3wimy niekt\u00f3re z tych funkcji oraz to, w jaki spos\u00f3b mog\u0105 one pom\u00f3c Twojej firmie odnie\u015b\u0107 sukces.<\/p>\n
<\/p>\n
Big data to zbi\u00f3r du\u017cych, z\u0142o\u017conych zbior\u00f3w danych, kt\u00f3re mo\u017cna analizowa\u0107 w celu wydobycia istotnych informacji pomocnych w podejmowaniu decyzji. Termin “big data” po raz pierwszy pojawi\u0142 si\u0119 w artykule z 1998 roku napisanym przez analityk\u00f3w bran\u017cowych Douga Laneya i Allena Koehne’a, kt\u00f3rzy zdefiniowali to poj\u0119cie jako “zbiory danych, kt\u00f3rych rozmiar wykracza poza mo\u017cliwo\u015bci typowych narz\u0119dzi oprogramowania typu baza danych w zakresie przechwytywania, przechowywania, zarz\u0105dzania i analizowania”. Big data jest rozwini\u0119ciem trzech element\u00f3w sk\u0142adowych, nazywanych w j\u0119zyku angielskim 3V: Ilo\u015b\u0107 (volume), Szybko\u015b\u0107 (velocity) i R\u00f3\u017cnorodno\u015b\u0107 (variety). Niekt\u00f3rzy twierdz\u0105 jednak, \u017ce definicja ta ewoluowa\u0142a w kierunku czterech dodatkowych V: Prawdziwo\u015b\u0107 i jako\u015b\u0107 (veracity), Prawid\u0142owo\u015b\u0107 (validity), Warto\u015b\u0107 (value) i Widoczno\u015b\u0107 (visibility).<\/p>\n
Big data jest zazwyczaj analizowane przy u\u017cyciu system\u00f3w rozproszonych i system\u00f3w zarz\u0105dzania bazami danych (DBMS). Wed\u0142ug RemoteDBA<\/a>, firmy mog\u0105 wydoby\u0107 warto\u015b\u0107 z informacji przechowywanych w big data za pomoc\u0105 tych technologii.<\/p>\n Badanie ogromnych ilo\u015bci informacji mo\u017ce by\u0107 naprawd\u0119 trudne dla wielu stowarzysze\u0144 z r\u00f3\u017cnych pion\u00f3w przemys\u0142u. Badanie ogromnych informacji mo\u017ce pom\u00f3c organizacjom w uzyskaniu i cennych do\u015bwiadcze\u0144 z obecnych ogromnych, poszerzonych \u017ar\u00f3de\u0142 informacji. Aplikacje w chmurze, media online i informacje z czujnik\u00f3w maszynowych to tylko kilka modeli. W zwi\u0105zku z tym, \u017ce w przypadku, gdy w gr\u0119 wchodzi informacja, kt\u00f3ra nie jest dost\u0119pna w Internecie, nie ma mowy o tym, aby by\u0142a ona dost\u0119pna dla ka\u017cdego, kto chce j\u0105 zdoby\u0107.<\/p>\n Informacje dostarczane przez stowarzyszenia maj\u0105 konkretny projekt. Organizacje musz\u0105 zebra\u0107 informacje, aby m\u00f3c je wykorzysta\u0107.<\/p>\n Analityka big data obejmuje sortowanie, kojarzenie i rozbijanie ogromnych uk\u0142ad\u00f3w informacji w celu wydobycia z nich r\u00f3\u017cnych rodzaj\u00f3w warto\u015bciowych danych. Ta najnowocze\u015bniejsza innowacja pomaga ekspertom w rozpoznawaniu r\u00f3\u017cnych przyk\u0142ad\u00f3w informacji i zrozumieniu zawartych w nich danych. Pomaga to stowarzyszeniom w podejmowaniu lepszych decyzji.<\/p>\n W big data istnieje wiele narz\u0119dzi i technik, kt\u00f3re mo\u017cna wykorzysta\u0107. Mo\u017ce istnie\u0107 du\u017ca liczba zbior\u00f3w danych lub \u017ar\u00f3de\u0142 w \u015brodowisku dzia\u0142aj\u0105cym w czasie rzeczywistym. Popularnie stosowane s\u0105 trzy rodzaje narz\u0119dzi – ETL, Uczenie Maszynowe i zestawy narz\u0119dzi do wizualizacji. Metody te pomagaj\u0105 nam uzyska\u0107 u\u017cyteczny wgl\u0105d w zbi\u00f3r danych lub \u017ar\u00f3d\u0142o danych.<\/p>\n Oto niekt\u00f3re z narz\u0119dzi i technik wykorzystywanych w big data.<\/p>\n Extract Transform Load jest podej\u015bciem do wype\u0142niania Magazyn\u00f3w Danych danymi z r\u00f3\u017cnych \u017ar\u00f3de\u0142, takich jak systemy transakcyjne (OLTP), operacyjne magazyny danych (ODS) i inne bazy danych zgodnie z wymaganiami biznesowymi. Mo\u017ce r\u00f3wnie\u017c przekszta\u0142ci\u0107 te dane w struktur\u0119 wymagan\u0105 przez Hurtowni\u0119 Danych (DW). Narz\u0119dzia do procesu ETL obejmuj\u0105 Informatica Powercenter<\/a>, Talend Open Studio<\/a>, itp.<\/p>\n Dotyczy to narz\u0119dzi, kt\u00f3re mo\u017cna wykorzysta\u0107 do budowania modeli na podstawie zbior\u00f3w danych i uzyskiwania wgl\u0105du w dane. Narz\u0119dzia te obejmuj\u0105 R<\/a>, Python<\/a>, itp.<\/p>\n Uczenie maszynowe obejmuje programowanie, kt\u00f3re mo\u017ce czerpa\u0107 z informacji. Pozwala komputerom uczy\u0107 si\u0119 bez wyra\u017anego dostosowywania i koncentruje si\u0119 na uzale\u017cnianiu oczekiwa\u0144 od zrealizowanych w\u0142a\u015bciwo\u015bci uzyskanych z zestaw\u00f3w “przygotowywania informacji”.<\/p>\n Wizualizacja jest reprezentacj\u0105 obrazu dla zbioru danych, kt\u00f3ra pomaga nam odkry\u0107 wi\u0119cej na jego temat. Wykorzystujemy tu r\u00f3wnie\u017c r\u00f3\u017cnorodne techniki, w tym narz\u0119dzia BI, takie jak Tableau<\/a>, Qlikview<\/a>, itp.<\/p>\n Ten proces dotyczy klasyfikacji zbioru danych do r\u00f3\u017cnych kategorii na podstawie dost\u0119pnych w nim funkcji. Algorytm klasyfikacji dostarcza prawid\u0142owe dane wyj\u015bciowe i buduje modele w oparciu o te dane. Wykorzystuje on r\u00f3wnie\u017c relacje pomi\u0119dzy atrybutami w zbiorach danych do przewidywania wynik\u00f3w. Proces klasyfikacji obejmuje zar\u00f3wno uczenie nadzorowane, jak i nienadzorowane. Niekt\u00f3re z algorytm\u00f3w zajmuj\u0105cych si\u0119 klasyfikacj\u0105 to Naive Bayes Classifier (NBC), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbour (KNN), itp.<\/p>\n Narz\u0119dzia te s\u0105 pomocne w grupowaniu zbioru danych na podstawie ich podobie\u0144stw. Proces grupowania, czy te\u017c klasteryzacji, jest nienadzorowany i skupia si\u0119 bardziej na odkrywaniu wzorc\u00f3w w zbiorze danych, co pomaga nam wydoby\u0107 z niego wyniki. Istniej\u0105 r\u00f3\u017cne rodzaje technik klasteryzacji, takie jak K-Means<\/a>, klasteryzacja spektralna, itp.<\/p>\n Regresja zajmuje si\u0119 znajdowaniem zale\u017cno\u015bci pomi\u0119dzy zmiennymi przy u\u017cyciu algorytm\u00f3w. Po ustaleniu tych zale\u017cno\u015bci, mo\u017cna je dopasowa\u0107 do modeli regresji, aby pom\u00f3c w przewidywaniu przysz\u0142ych warto\u015bci lub prognozowaniu. Regresja liniowa jest przyk\u0142adem prostej formy regresji, natomiast regresja wieloraka to regresja z wieloma niezale\u017cnymi zmiennymi. Niekt\u00f3re popularne algorytmy regresji to Ordinary Least Squares (OLS), Ridge Regression, itp.<\/p>\n Na podstawowym poziomie, analiza regresji obejmuje kontrolowanie pewnej autonomicznej zmiennej (na przyk\u0142ad d\u017awi\u0119ku otoczenia), aby zobaczy\u0107, co to oznacza dla zmiennej zale\u017cnej (na przyk\u0142ad czasu sp\u0119dzonego dost\u0119pnego). Przedstawia ona, jak zmienia si\u0119 warto\u015b\u0107 zmiennej zale\u017cnej, gdy zmienna autonomiczna jest zr\u00f3\u017cnicowana. Najlepiej sprawdza si\u0119 w przypadku ci\u0105g\u0142ych informacji ilo\u015bciowych, takich jak waga, pr\u0119dko\u015b\u0107 czy wiek.<\/p>\n Systemy polecaj\u0105ce dostarczaj\u0105 u\u017cytkownikom list\u0119 rekomendacji na ich \u017c\u0105danie. S\u0105 one stosowane w r\u00f3\u017cnych dziedzinach i dostarczaj\u0105 wynik\u00f3w takich jak produkty, filmy, piosenki, itp. Najcz\u0119\u015bciej stosowan\u0105 technik\u0105 w systemach rekomenduj\u0105cych jest filtrowanie kolaboracyjne. Inne techniki obejmuj\u0105 filtrowanie oparte na tre\u015bci oraz podej\u015bcia oparte na spo\u0142eczno\u015bci. Niekt\u00f3re przyk\u0142ady narz\u0119dzi obejmuj\u0105 sugestie produkt\u00f3w Amazon, silniki sugestii filmowych, takie jak Inpixio<\/a>, itp.<\/p>\n Jest to spos\u00f3b interaktywnego i intuicyjnego przedstawiania wgl\u0105du w dane za pomoc\u0105 r\u00f3\u017cnych wykres\u00f3w i diagram\u00f3w, kt\u00f3re pomagaj\u0105 u\u017cytkownikom \u0142atwo je zrozumie\u0107, bez \u017cadnych technicznych problem\u00f3w. Istnieje wiele narz\u0119dzi dost\u0119pnych dla tego procesu, takich jak Chartio<\/a> i RShiny<\/a>.<\/p>\n Analityka wizualna jest procesem dostarczania wynik\u00f3w w formie wizualnych reprezentacji, co pomaga u\u017cytkownikom \u0142atwo zrozumie\u0107 wyniki. Dost\u0119pnych jest wiele narz\u0119dzi do tego procesu, w tym wspomniane ju\u017c Tableau<\/a>, itp. Metody te s\u0105 bardziej skoncentrowane na dostarczaniu interaktywnych spostrze\u017ce\u0144 dla odbiorc\u00f3w nie b\u0119d\u0105cych ekspertami.<\/p>\n Ten proces dotyczy strumieni danych, kt\u00f3re mo\u017cna wykorzysta\u0107 w czasie rzeczywistym. Narz\u0119dzia do przetwarzania strumieniowego pracuj\u0105 z du\u017cymi ilo\u015bciami danych i obejmuj\u0105 techniki analitycznego przetwarzania online (OLAP), takie jak MapReduce, CEP, itp. Niekt\u00f3re popularne platformy przetwarzania strumieniowego to Apache Storm<\/a>, Apache Samza<\/a>.<\/p>\n W dzisiejszych czasach ekosystemy r\u00f3wnie\u017c odgrywaj\u0105 wa\u017cn\u0105 rol\u0119 w aplikacjach big data. Ekosystemy obejmuj\u0105 platformy analityczne, narz\u0119dzia do wizualizacji i BI, itp. Tutaj rozwa\u017camy wiele razem do budowania rozwi\u0105za\u0144, a nie rozwa\u017camy ich w izolacji.<\/p>\n Jak ju\u017c widzimy na powy\u017cszej li\u015bcie narz\u0119dzi i technik, istnieje wiele mo\u017cliwo\u015bci wyboru, je\u015bli chodzi o budowanie rozwi\u0105za\u0144 big data. Dost\u0119pne s\u0105 popularne narz\u0119dzia, takie jak R i Python, kt\u00f3re s\u0105 powszechnie stosowane. Wci\u0105\u017c jednak istnieje ogromne zapotrzebowanie na nowe, wschodz\u0105ce technologie, takie jak g\u0142\u0119bokie uczenie i algorytmy uczenia maszynowego o wy\u017cszej dok\u0142adno\u015bci.<\/p>\n Przy wszystkich narz\u0119dziach i technikach dost\u0119pnych dla marketer\u00f3w, musisz zrozumie\u0107, \u017ce big data nie jest czarodziejsk\u0105 kul\u0105. Tworzenie cel\u00f3w, identyfikacja metryk, kt\u00f3re b\u0119d\u0105 najbardziej przydatne w mierzeniu tych cel\u00f3w, okre\u015blenie, kt\u00f3re z tych narz\u0119dzi i technik najlepiej nadaj\u0105 si\u0119 do osi\u0105gni\u0119cia tych cel\u00f3w wraz z planem analizy dostosowanym specjalnie do cel\u00f3w biznesowych wymaga pracy z Twojej strony.<\/p>\n Kluczowym wnioskiem jest to, \u017ce nie nale\u017cy my\u015ble\u0107 o big data jako o czym\u015b, co mo\u017cna pod\u0142\u0105czy\u0107 do Excela lub Google Analytics i zacz\u0105\u0107 liczy\u0107 cyferki; zamiast tego nale\u017cy rozwa\u017cy\u0107, w jaki spos\u00f3b konkretne rodzaje analityki mog\u0105 pom\u00f3c w podejmowaniu bardziej \u015bwiadomych decyzji marketingowych.<\/p>\n Maria Jones<\/b> jest analitykiem biznesowym. Swoimi wskaz\u00f3wkami podzieli\u0142a si\u0119 z przyjaci\u00f3\u0142mi. Jest pasjonatk\u0105 nowych technologii.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" W big data istnieje wiele narz\u0119dzi i technik, kt\u00f3re mo\u017cna wykorzysta\u0107. Mo\u017ce istnie\u0107 du\u017ca liczba zbior\u00f3w danych lub \u017ar\u00f3de\u0142 w \u015brodowisku dzia\u0142aj\u0105cym w czasie rzeczywistym.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":5658,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[35],"tags":[616],"class_list":["post-5655","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inne","tag-big-data"],"yoast_head":"\nNarz\u0119dzia i techniki<\/h2>\n
ETL<\/h3>\n
Uczenie maszynowe<\/h3>\n
Zestawy narz\u0119dzi do wizualizacji<\/h3>\n
Klasyfikacja<\/h3>\n
Grupowanie<\/h3>\n
Regresja<\/h3>\n
System polecaj\u0105cy<\/h3>\n
Storytelling<\/h3>\n
Analityka wizualna<\/h3>\n
Przetwarzanie strumieniowe<\/h3>\n
Ekosystemy Big Data<\/h3>\n
Podsumowanie<\/h2>\n
\nO Autorze<\/h2>\n
![\"Maria](\"\/\/super-monitoring.com\/blogpl\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/maria-jones.jpg\")
<\/p>\n