Navigáció kihagyása

Mit jelent a big data-elemzés?

Hogyan működik a big data-elemzés és miért fontos

Mit jelent a big data-elemzés?

Big data-elemzés alatt olyan módszereket, eszközöket és alkalmazásokat értünk, amelyek segítségével különböző, nagy mennyiségű, nagy sebességgel létrejövő adathalmazokból elemzéseket lehet gyűjteni, feldolgozni és származtatni. Ezek az adathalmazok számos különböző forrásból érkezhetnek, például a webről, mobileszközökről, e-mailekből, közösségi médiából és intelligens hálózati eszközökről. Gyakran tartalmaznak nagy sebességgel létrehozott adatokat, melyek formátuma rendkívül változatos lehet, kezdve a strukturált adatoktól (ilyenek az adatbázistáblák vagy az Excel-munkalapok) a félig strukturált adatokon át (XML-fájlok, weblapok) a strukturálatlan adatokig (képek, hangfájlok).

A hagyományos adatelemző szoftverek nem nem tudják kezelni az ilyen szintű összetettséget és méreteket, ezért fontos szerepet játszanak a kifejezetten big data-elemzésre tervezett rendszerek, eszközök és alkalmazások.

Miért fontos big data-elemzés?

Most már tudja, mit jelent a big data-elemzés. De miért fontos az? És ami még legfontosabb: miben segíthet a big data megértése és használata?

Az adatok ma már szerves részei a mindennapjainknak. A mobileszközök, a közösségi média és az eszközök internetes hálózatához (IoT) kapcsolódó intelligens technológiák elterjedésével ma már minden eddiginél több adatot továbbítunk, ráadásul szédületes sebességgel. A szervezetek a big data-elemzésekből származó információkkal sokkal gyorsabban fejleszthetik tovább a munkavégzési és tervezési módszereiket, és az ügyfeleiket is magasabb szinten szolgálhatják ki. Az elérhető eszközöknek és alkalmazásoknak köszönhetően a big data-adatokból elemzéseket lehet kinyerni, optimalizálni lehet az üzemeltetést, és jövőbeli eredményeket lehet előrejelezni.

A big datát éppen az teszi fontossá, hogy olyan elemzési információkat lehet kinyerni belőlük, amelyekkel javítható a döntéshozatal. A kiskereskedők ennek köszönhetően tervezhetnek meg célzott reklámkampányokat, a nagykereskedők pedig ennek köszönhetően javíthatják ki az ellátási lánc szűk keresztmetszeteit. Az egészségügyi szolgáltatók ugyancsak így fedezhetnek fel új lehetőségeket a klinikai ellátáshoz a betegadatok trendjei alapján. A big data-elemzés holisztikusabb, adatvezérelt megközelítést tesz lehetővé a döntéshozatalhoz, ezzel elősegítve a növekedést, a hatékonyságot és az innovációt is.

Most, hogy megismerte a big data és az adatelemzés fontosságát, vizsgáljuk meg, hogyan működik a big data-elemzés.

Hogyan működik a big data-elemzés?

Az elemzési megoldások elemzési adatokat gyűjtenek, és adathalmazok elemzésével előrejelzik az eredményeket. A sikeres elemzéshez azonban az adatokat először tárolni, rendszerezni és tisztítani kell egy integrált és lépésről lépésre megtervezett előkészítési folyamat során:

  • Adatgyűjtés – A strukturált, részben strukturált és strukturálatlan adatokat több forrásból gyűjtik, többek között a webről, mobileszközökről és a felhőből. Az adatokat ezt követően egy adattárban (adattóban vagy adattárházban) tárolják a feldolgozásra való előkészítéshez.
  • Feldolgozás – A feldolgozási szakaszban a tárolt adatokat ellenőrzik, rendezik és szűrik. Ezzel a fázissal a további használatra készítik őket elő a lekérdezések teljesítményének javítása érdekében.
  • Tisztítás – Az adatokat a feldolgozás után megtisztítják. Az adathalmazban található ütközéseket, a redundanciákat, az érvénytelen vagy hiányos mezőket és a formázási hibákat kijavítják vagy törlik.
  • Elemzés – Az adatok most már készen állnak az elemzésre. A big data elemzése olyan eszközökkel és technológiákkal történik, mint az adatbányászat, a mesterséges intelligencia, a prediktív elemzés, a gépi tanulás és a statisztikai elemzés, amelyek segítenek feltárni és előrejelezni az adatokban található mintákat és viselkedéseket.

A legfontosabb big data-elemzési technológiák és eszközök

Bár a big data-elemzést gyakran egyetlen rendszernek vagy megoldásnak nevezik, az valójában számos különálló technológiából és eszközből áll, amelyeket együtt használva lehet az adatokat tárolni, áthelyezni, méretezni és elemezni. A big data-elemzési eszközök az infrastruktúrától függően változhatnak, de íme néhány a leggyakoribbak közül:

Gyűjtés és tárolás

  • Hadoop – Az Apache Hadoop egy nyílt forráskódú ökoszisztéma, amely egy elosztott számítástechnikai környezetet használva tárolja és dolgozza fel a nagy méretű adathalmazokat, és egyike azoknak a keretrendszereknek, melyek az elsők között feleltek meg a big data-elemzés követelményeinek. A Hadoop az igényektől függően vertikálisan fel- és leskálázható, ami rendkívül rugalmas és költséghatékony keretrendszert eredményez a big data kezeléséhez.
  • NoSQL-adatbázisok – A hagyományos relációs adatbázisoktól eltérően a NoSQL-adatbázisok nem követelik meg, hogy az adattípusok rögzített sémához vagy struktúrához igazodjanak. Ez lehetővé teszi, hogy minden adatmodelltípust támogassanak, ami különösen hasznos nagy mennyiségű félig strukturált és nyers adatok használatánál. Rugalmasságuknak köszönhetően a NoSQL-adatbázisok emellett gyorsabbak és skálázhatóbbak is, mint a relációs adatbázisok. A legnépszerűbb NoSQL-adatbázisok közé tartozik a MongoDB, az Apache CouchDB és az Azure Cosmos DB.
  • Adattavak és adattárházak – Az összegyűjtés után az adatokat egy központi tárolóban kell tárolni a további feldolgozáshoz. Az adattavak nyers és strukturálatlan adatokat tárolnak, amelyeket aztán fel lehet használni az alkalmazásokban, míg az adattárház egy olyan rendszer, amely strukturált, előre definiált adatokat kér le számos forrásból, és feldolgozza őket a tényleges használathoz. A két lehetőség különböző funkciókkal rendelkezik, de gyakran együtt használjuk őket egy jól szervezett adattárolási rendszer létrehozásához.

Feldolgozás

  • Adatintegrációs szoftver – Az adatintegrációs eszközök a különböző platformokról származó adatokat egyetlen egységes központban, például egy adattárházban integrálják, így a felhasználók egy központi helyről férhetnek hozzá olyan információhoz, amelyre szükségük van az adatbányászathoz, az üzleti intelligenciához használt jelentéskészítéshez és az üzemeltetéshez.
  • Memóriabeli adatfeldolgozás – Míg a hagyományos adatfeldolgozás lemezalapú, a memóriabeli adatfeldolgozás a RAM, azaz a memória használatával dolgozza fel az adatokat. Ez jelentősen növeli a feldolgozási és átviteli sebességet, így a szervezetek valós időben juthatnak hozzá az elemzési adatokhoz. Az olyan feldolgozási keretrendszerek, mint az Apache Spark, memóriabeli kötegelt feldolgozást és valós idejű adatfolyam-feldolgozást végeznek.

Tisztítás

  • Adat-előfeldolgozási és adattisztítási eszközök – Az adattisztítási eszközök hibás elemeket korrigálnak, kijavítják a szintaktikai hibákat, eltávolítják a hiányzó értékeket és az ismétlődéseket, ezzel gondoskodva az adatok kiváló minőségéről. Ezek az eszközök ezután szabványosítják és ellenőrzik az adatokat, hogy azok készen álljanak az elemzésre.

Elemzés

  • Adatbányászat – A big data-elemzések olyan tudásfelderítési folyamatokon keresztül jutnak betekintésekhez az adatokból, mint az adatbányászat, amely nagy adathalmazokból nyeri ki a mögöttes mintákat. Az adatok közötti jelentősebb kapcsolatok azonosítására tervezett algoritmusokkal az adatbányászat képes automatikusan feltárni az aktuális trendeket mind a strukturált, mind a strukturálatlan adatokban.
  • Prediktív elemzés – Prediktív elemzéssel olyan elemzési modelleket lehet létrehozni, amelyek mintázatokat és viselkedést jeleznek előre. Ezt a gépi tanulási és más típusú statisztikai algoritmusok teszik lehetővé, amelyekkel jövőbeli eredményeket lehet azonosítani, műveleteket lehet javítani, és így a felhasználói igényeknek is jobban meg lehet felelni.
  • Valós idejű elemzés – A skálázható, teljes körű streamelési folyamatok összekapcsolásával az Azure Data Explorerhez hasonló valós idejű streamelési megoldások valós időben tárolják, feldolgozzák és elemzik a platformfüggetlen adatokat, így azonnali betekintő adatokat tesznek elérhetővé.

Big data-elemzési használati esetek és példák

Napjainkban számos fontos iparágban használnak különböző típusú adatelemzést ahhoz, hogy megalapozottabb döntéseket hozhassanak a termékstratégiával, az üzemeltetéssel, az értékesítéssel, a marketinggel és az ügyfélszolgálattal kapcsolatban. A big data-elemzés lehetővé teszi, hogy minden olyan szervezet, amely nagy mennyiségű adattal dolgozik, hasznos megállapításokat nyerjen ki ezekből az adatokból. Íme néhány valós alkalmazási lehetőség a sok közül:

  • Termékfejlesztés – A szervezetek big data-elemzésekkel a nagy mennyiségű üzleti elemzési adat alapján meghatározhatják, hogy ügyfeleik mit szeretnének, és ezek alapul szolgálhatnak a funkciók fejlesztéséhez és az ütemterv stratégiájának kialakításához.
  • Személyre szabás – A streamelési platformok és az online kereskedők a felhasználóelérés elemzésével személyre szabottabb élményt hozhatnak létre javaslatok, célzott hirdetések, jövedelmezőbb értékesítések és hűségprogramok formájában.
  • Ellátási lánc kezelése – A prediktív elemzés az ellátási lánc minden aspektusát képes meghatározni és előre jelezni, beleértve a leltárt, a beszerzést, a szállítást és a visszaküldést is.
  • Egészségügy – Big data-elemzéssel kulcsfontosságú elemzési adatok nyerhetők ki a páciensadatokból, így a szolgáltatók új diagnosztizálásokat és kezelési lehetőségeket fedezhetnek fel.
  • Díjszabás – Az értékesítési és tranzakciós adatok elemzésével optimalizált díjszabási modellek hozhatók létre, amelyek segítségével a vállalatok olyan díjszabási döntéseket hozhatnak, amelyek maximalizálják a bevételt.
  • Csalások megelőzése – A pénzintézetek adatbányászat és gépi tanulás használatával mérsékelik a kockázatokat a csaló szándékú tevékenységek mintázatainak észlelésével és előrejelzésével.
  • Üzemeltetés – A pénzügyi adatok elemzése segít a szervezeteknek észlelni és csökkenteni a rejtett üzemeltetési költségeket, ezáltal pénzt takaríthatnak meg, és növelhetik a hatékonyságot is.
  • Ügyfélszerzés és ügyfélmegtartás – Az online kereskedők a korábbi megrendelések, a keresési adatok, az online értékelések és más adatok elemzésével előre tudják jelezni az ügyfelek viselkedését, amit felhasználhatnak a jobb ügyfélmegtartás érdekében.

További információ a big data-elemzés nagyvállalati méretű felhasználásáról

A big data-elemzés előnyei és kihívásai

Ahogy azt számos használati eset mutatja, a big data számos iparágban és különböző környezetekben hasznos a szervezetek számára. Az infrastruktúra összetett jellegéből adódóan azonban a big data kihívásokat is jelent, melyeket érdemes szem előtt tartani. Az alábbiakban néhány olyan kihívást ismertetünk, amelyet a big data használatánál érdemes figyelembe venni:

  • Az adatok rendszerezettségének és hozzáférhetőségének fenntartása – A big data legnagyobb kihívása az, hogy hogyan kezelhető a beérkező információk óriási mennyisége úgy, hogy azok megfelelően felhasználhatók legyenek az alkalmazásokban. Fontos kiküszöbölni az adatsilókat, meg kell őrizni az adatok integrációját, az infrastruktúrát pedig egy hatékony felügyeleti stratégia alapján kell megtervezni.
  • Minőség-ellenőrzés – Az adatok pontosságának és minőségének fenntartása nehéz és időigényes lehet, különösen ha az adatok nagyon nagy mennyiségben és gyors ütemben érkeznek. Az elemzés előtt mindenképp gondoskodni kell arról, hogy az adatgyűjtési, adatfeldolgozási és adattisztítási folyamatok integrálva, szabványosítva és optimalizálva legyenek.
  • Az adatok biztonságának megőrzése – Az adatszivárgások növekedésével az adatok védelme minden eddiginél fontosabbá vált. Az elemzési rendszer bővülésével együtt jár a biztonsági kockázatok növekedése is hamis adatok, adatszivárgások, megfelelőségi problémák és szoftveres biztonsági rések formájában. Az adatok titkosításával, a biztonsági naplók frissen tartásával és az átvilágítással a problémák egy része csökkenthető.
  • A megfelelő eszközök kiválasztása – Az elérhető eszközök és technológiák sokaságából nehéz feladat a megfelelőt kiválasztani. Ezért fontos, hogy tájékozott legyen, hogy ismerje a legújabb fejleményeket, és ha lehetséges, szükség esetén szakértő segítségét is érdemes igénybe venni.

Noha jelentős munka szükséges a rendszerek hatékony beállításához és kezeléséhez, a big data-elemzés előnyei kompenzálják ezeket. Azok számára, akik megalapozottabb és adatokra alapuló megközelítést szeretnének használni a szervezet működtetéséhez, a big data hosszú távú előnyei felbecsülhetetlenek. Íme néhány példa:

  • Információk kinyerése rövidebb idő alatt – A páratlan gyorsaságú és hatékonyságú big data-elemzésekkel a szervezetek gyorsabban juthatnak elemzési információkhoz. Ezeket az elemzéseket ezután a termékekkel, az üzemeltetéssel, a marketinggel és más üzleti kezdeményezésekkel kapcsolatos megalapozott döntésekhez használhatják fel.
  • Költséghatékonyság – Nagy mennyiségű adatot kell tárolni, ami költséges lehet. A skálázhatóbb tárolási rendszerek megjelenésével azonban a szervezetek maximalizálhatják az üzemeltetési hatékonyságot, és csökkenthetik a költségeket is. Ez nagyobb nyereséget és hatékonyabb rendszereket jelent.
  • Felhasználói elégedettség – A big data fejlett üzletiintelligencia-funkciói nem csupán az ügyféltrendeket elemzik, hanem prediktív elemzéssel a viselkedést is előrejelezik. Ha elegendő információval rendelkeznek arról, hogy mit szeretnének a felhasználók, a szervezetek olyan személyre szabott termékeket hozhatnak létre, amelyek megfelelnek a felhasználók igényeinek.

Gyakori kérdések

  • A big data-elemzés összetett adathalmazok elemzését jelenti abból a célból, hogy a cégek megalapozottabb döntéseket hozhassanak az üzemeltetéssel és a megközelítéssel kapcsolatban, és hogy magasabb értékeket tudjanak kínálni az ügyfeleiknek. A big data-elemzést nagy mennyiségű, változatos és gyorsan keletkező adathalmazok jellemzik, ezeket azonban a hagyományos adatelemzési módszerek nem képesek kezelni.

    Bevezetés a big data-elemzés használatába

  • Napjainkban példátlan méretekben és sebességgel keletkeznek adatok. A big data-elemzés révén a szervezetek számos iparágban képesek ezt az információáramlást elemzési eredmények kinyerésére felhasználni, melyekkel optimalizálni tudják az üzemeltetést, előre tudják jelezni az eredményeket, és ezzel az üzleti növekedést is elősegítik.

    Ismerje meg, miért fontos a big data-elemzés

  • A big data-elemzés különféle eszközöket és technológiákat használ, amelyek együttműködve gyűjtik össze, dolgozzák fel, tisztítják meg és elemzik az adatokat. Az infrastruktúrától függően ezek közé tartozhatnak az elosztott tárolási keretrendszerek, a nem relációs adatbázisok, az adattavak és az adattárházak, a memórián belüli adatfeldolgozás, az adatbányászati eszközök és a prediktív elemzési eszközök.

    A legfontosabb eszközök és technológiák

  • A skálázható elemzési megoldások minden olyan szervezet számára hasznosak lehetnek, amely nagy mennyiségű adatot dolgoz fel, ezért számos nagyobb iparág, köztük a kiskereskedelem, a szórakoztatóipar és az egészségügy már ma is big data-elemzést használ a stratégia meghatározásához, a költségek csökkentéséhez és az ügyfelek igényeinek előrejelzéséhez.

    További példák és használati esetek megtekintése

Az ingyenes Azure-fiókok használatbavétele

Népszerű elemzési szolgáltatásokat használhat 12 hónapig ingyenesen, több mint 25 mindig ingyenes szolgáltatást is kap, továbbá 200 USD értékű kreditet használhat fel az első 30 napban.

Kapcsolatfelvétel az Azure értékesítési szakértőjével

Tanácsot kaphat az Azure-beli elemzések használatba vételéhez. Kérdéseket tehet fel, megismerheti a díjszabást és az ajánlott eljárásokat, és segítséget kaphat az igényeinek megfelelő megoldás megtervezéséhez.