Naar hoofdinhoud gaan

Wat is Big Data-analyse?

Hoe big data-analyse werkt en waarom het belangrijk is

Wat is Big Data-analyse?

Big data-analyse refereert aan de methoden, hulpprogramma's en applicaties die worden gebruikt om inzichten te verzamelen, verwerken en af te leiden van gevarieerde grote, snelle gegevenssets. Deze gegevenssets kunnen vanuit verschillende bronnen komen zoals web, mobiel, email, sociale media en genetwerkte smart devices. Ze bevatten vaak gegevens die met een hoge snelheid worden gegenereerd en waarvan de vorm varieert van gestructureerd (databasetabellen, Excel-sheets) tot halfgestructureerd (XML-bestanden, webpagina's) tot ongestructureerd (afbeeldingen, audiobestanden).

Traditionele vormen van gegevensanalysesoftware zijn niet toegerust om dit niveau van complexiteit en schaal te ondersteunen, en dat is waar de systemen, hulpmiddelen en toepassingen die speciaal zijn ontworpen voor big data-analyse in het spel komen.

Waarom is big data-analyse belangrijk?

Nu weet je wat big data-analyse is. Maar waarom doet het ertoe? En vooral, hoe kan het begrip en gebruik van big data ons helpen?

Data is verweven in ons dagelijks leven. Met de opkomst van mobiele, sociale media en slimme technologieën die verband houden met het Internet of Things (IoT), verzenden we nu meer gegevens dan ooit tevoren - en met een duizelingwekkende snelheid. Dankzij big data analytics kunnen organisaties die informatie nu gebruiken om de manier waarop zij werken, denken en waarde leveren aan hun klanten snel te verbeteren. Met de assistentie van tools en applicaties kan big data je helpen inzichten te verwerven, bewerkingen te optimaliseren en toekomstige uitkomsten te voorspellen.

De vaardigheid om inzichten af te leiden om betere keuzes te maken is waarom big data ertoe doet. Het is hoe een detailhandelaar zijn gerichte reclamecampagnes kan aanscherpen, of hoe een groothandelaar knelpunten in de toeleveringsketen kan oplossen. Het is ook de manier waarop een zorgverlener nieuwe opties voor klinische zorg kan ontdekken op basis van trends in patiëntgegevens. Big data-analyse maakt een meer holistische, gegevensgestuurde aanpak van de besluitvorming mogelijk, wat op zijn beurt groei, efficiëntie en innovatie bevordert.

Nu dat je weet waarom big data en de analyse hiervan belangrijk zijn, kunnen we kijken naar hoe big data-analyse werkt.

Hoe werkt Big Data-analyse?

Analytics-oplossingen verzamelen inzichten en voorspellen resultaten door het analyseren van datasets. Voor een succesvolle analyse moeten de gegevens echter eerst worden opgeslagen, georganiseerd en opgeschoond door een reeks toepassingen in een geïntegreerd, stapsgewijs voorbereidingsproces:

  • Verzamelen. De gegevens, in gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde vorm, worden verzameld uit verschillende bronnen via het web, mobiele telefoons en de cloud. De gegevens worden vervolgens opgeslagen in een opslagplaats - een data lake of data warehouse - ter voorbereiding op verwerking.
  • Verwerken. Tijdens de verwerkingsfase worden de opgeslagen gegevens geverifieerd, gesorteerd en gefilterd, waardoor ze klaar zijn voor verder gebruik en de prestaties van zoekopdrachten verbeteren.
  • Schoonmaken. Na het verwerken wordt de data schoongemaakt. Conflicten, redundanties, ongeldige of onvolledige velden en opmaakfouten in de gegevensverzameling worden gecorrigeerd en opgeschoond.
  • Analyseren. De data is nu klaar voor de analyse. Het analyseren van big data gebeurt met instrumenten en technologieën zoals data mining, AI, predictive analytics, machine learning en statistische analyse, die helpen patronen en gedragingen in de gegevens te definiëren en te voorspellen.

Belangrijke tools en technologie voor big data-analyse

Hoewel het vaak wordt aangeduid als één systeem of oplossing, bestaat big data analytics eigenlijk uit vele afzonderlijke technologieën en tools die samenwerken om gegevens op te slaan, te verplaatsen, te schalen en te analyseren. Ze kunnen variëren afhankelijk van je infrastructuur, maar hier zijn enkele van de meest voorkomende big data analytics tools die je kunt vinden:

Verzameling en opslag

  • Hadoop. Apache Hadoop, een van de eerste framework voor de analyse van grote gegevens, is een open-source ecosysteem dat grote gegevenssets opslaat en verwerkt via een gedistribueerde computeromgeving. Hadoop kan op basis van jouw behoeften op- of afschalen, wat het een extreem flexibel en kostenefficiënt framework maakt voor het beheren van big data.
  • NoSQL-databases. In tegenstelling tot traditionele databanken, die relationeel zijn, vereisen NoSQL-databanken niet dat hun datatypes een vast schema of een vaste structuur volgen. Hierdoor kunnen zij alle soorten gegevensmodellen ondersteunen, wat nuttig is bij het werken met grote hoeveelheden semi-gestructureerde en ruwe gegevens. Door hun flexibiliteit zijn NoSQL-databases ook sneller en schaalbaarder gebleken dan relationele databases. Populaire voorbeelden van NoSQL zijn MongoDB, Apache CouchDB en Azure Cosmos DB.
  • Data lakes en warehouses. Zodra de gegevens uit de bronnen zijn verzameld, moeten zij in een centrale silo worden opgeslagen voor verdere verwerking. Een data lake bevat ruwe en ongestructureerde gegevens, die vervolgens klaar zijn voor gebruik in verschillende toepassingen, terwijl een data warehouse een systeem is dat gestructureerde, vooraf gedefinieerde gegevens uit verschillende bronnen haalt en die gegevens verwerkt voor operationeel gebruik. Beide opties hebben verschillende functies, maar ze werken vaak samen om een goed georganiseerd systeem voor gegevensopslag te vormen.

Verwerken

  • Data-integratiesoftware. Tools voor gegevensintegratie verbinden en consolideren gegevens van verschillende platforms in één centraal punt, zoals een datawarehouse, zodat gebruikers gecentraliseerde toegang hebben tot alle informatie die zij nodig hebben voor datamining, business intelligence-rapportage en operationele doeleinden.
  • In-memory dataverwerking. Terwijl traditionele gegevensverwerking op schijven is gebaseerd, maakt in-memory gegevensverwerking gebruik van RAM, of geheugen, om gegevens te verwerken. Dit verhoogt de verwerkings- en overdrachtssnelheid aanzienlijk, waardoor organisaties in realtime inzichten kunnen vergaren. Verwerkingsframeworks zoals Apache Spark voeren batchverwerking en real-time gegevensstroomverwerking uit in het geheugen.

Schoonmaken

  • Data-voorverwerking en schoonmaaktools. Om ervoor te zorgen dat je gegevens van de hoogste kwaliteit zijn, lossen tools voor gegevensopschoning fouten op, herstellen syntaxfouten, verwijderen ontbrekende waarden en verwijderen duplicaten. Deze tools standaardiseren en valideren vervolgens je gegevens, zodat ze klaar zijn voor analyse.

Analyse

  • Gegevensanalyse. Big data-analyse doet inzicht op van gegevens door kennisontdekkingsprocessen zoals gegevensanalyse, waarbij onderliggende patronen uit grote datasets worden gehaald. Door middel van algoritmen die zijn ontworpen om opmerkelijke relaties tussen de gegevens te identificeren, kan datamining automatisch actuele trends in gegevens bepalen, zowel gestructureerde als ongestructureerde.
  • Predictive analytics. Predictive analytics helpt analytische modellen te bouwen die patronen en gedrag voorspellen. Dit wordt bereikt door machine learning en andere soorten statistische algoritmen, waarmee je toekomstige uitkomsten kunt identificeren, activiteiten kunt verbeteren en aan de behoeften van je gebruikers kunt voldoen.
  • Realtime-analyse. Door een reeks schaalbare, end-to-end streaming pipelines te verbinden, slaan realtime streamingoplossingen zoals Azure Data Explorer je platformoverschrijdende gegevens in realtime op, verwerken en analyseren, zodat je onmiddellijk inzichten krijgt.

Gebruik en voorbeelden van big data-analyse

Tegenwoordig gebruiken veel grote industrieën verschillende soorten gegevensanalyse om beter geïnformeerde beslissingen te nemen over productstrategie, bedrijfsvoering, verkoop, marketing en klantenservice. Big data-analyse maakt het voor elke organisatie die met grote hoeveelheden gegevens werkt mogelijk om uit die gegevens zinvolle inzichten af te leiden. Hier zijn een paar van de vele voorbeelden van real-life toepassingen:

  • Productontwikkeling. Big data-analyse helpt organisaties bepalen wat hun klanten willen door hun behoeften te achterhalen aan de hand van grote hoeveelheden bedrijfsanalytische gegevens, en sturen zo de ontwikkeling van functies en de strategie van de roadmap.
  • Persoonlijke instellingen. Streamingplatforms en online retailers analyseren de betrokkenheid van gebruikers om een meer gepersonaliseerde ervaring te creëren in de vorm van aanbevelingen, gerichte advertenties, upsells en loyaliteitsprogramma's.
  • Toeleveringsbeheer. Predictive analytics definiëren en voorspellen alle aspecten van toelevering, waaronder inventory, inkoop, levering en retouren.
  • Zorg. Big data-analyse kan worden gebruikt om belangrijke inzichten over patiëntgegevens op te doen, waarmee zorgverleners nieuwe diagnoses en behandelingsopties kunnen ontdekken.
  • Prijzen. Verkoop- en transactiegegevens kunnen worden geanalyseerd om geoptimaliseerde prijsmodellen te creëren, waardoor bedrijven prijsbeslissingen kunnen nemen die de inkomsten maximaliseren.
  • Fraudepreventie. Financiële instellingen gebruiken datamining en machine learning om risico's te beperken door patronen van frauduleuze activiteiten op te sporen en te voorspellen.
  • Bewerking. Het analyseren van financiële gegevens helpt organisaties om verborgen operationele kosten op te sporen en te verminderen, waardoor geld wordt bespaard en de productiviteit wordt verhoogd.
  • Het werven en behouden van klanten. Online detailhandelaren gebruiken bestelgeschiedenis, zoekgegevens, online beoordelingen en andere gegevensbronnen om het gedrag van klanten te voorspellen.

Meer informatie over big data-analytics op bedrijfsniveau

Voordelen en uitdagingen van big data-analyse

Zoals blijkt uit de vele toepassingsgevallen, komen big data ten goede aan organisaties in een groot aantal sectoren en een groot aantal contexten. Echter zorgt de complexe aard van de infrastructuur van big data ook voor een aantal zorgen. Hier een aantal big data-uitdagingen om op te letten:

  • Je data georganiseerd en bereikbaar houden. De grootste uitdaging in verband met big data is uit te vinden hoe je de enorme hoeveelheid informatie die binnenkomt kunt beheren, zodat deze goed door je toepassingen stroomt. Het is essentieel dat je silo's vermijdt, je gegevens geïntegreerd houdt en je infrastructuur plant rond een doeltreffende beheerstrategie.
  • Kwaliteitscontrole. Het handhaven van de nauwkeurigheid en kwaliteit van je gegevens kan moeilijk en tijdrovend zijn, vooral wanneer die gegevens snel en in een zeer groot volume binnenkomen. Voordat je een analyse uitvoert, moet je ervoor zorgen dat je processen voor het verzamelen, verwerken en opschonen van gegevens geïntegreerd, gestandaardiseerd en geoptimaliseerd zijn.
  • Je gegevens veilig houden. Met steeds meer datalekken is het  beschermen van je data belangrijker dan ooit. Naarmate je analysesysteem groeit, groeit ook de kans op beveiligingsproblemen in de vorm van valse gegevens, lekken, nalevingsproblemen en softwarekwetsbaarheden. Door je gegevens te versleutelen, beveiligingsaudits bij te houden en de nodige zorgvuldigheid te betrachten, kun je sommige van deze zorgen wegnemen.
  • Het kiezen van de juiste hulpprogramma's. De overvloed aan beschikbare instrumenten en technologieën kan overweldigend zijn om uit te kiezen. Daarom is het belangrijk om te zorgen dat je geïnformeerd bent en blijft en om waar mogelijk een specialist in te schakelen als dit nodig is.

Hoewel het veel werk kan zijn om systemen efficiënt in te stellen en te beheren, zijn de voordelen van het gebruik van big data-analyse de moeite zeker waard. Voor iedereen die een beter geïnformeerde, datagestuurde aanpak zoekt voor het runnen van een organisatie, zijn de voordelen van big data op lange termijn van onschatbare waarde. Dit zijn er slechts enkele:

  • Sneller inzicht. Met ongeëvenaarde snelheid en efficiëntie helpt big data-analyse organisaties om informatie sneller om te zetten in inzicht. Deze inzichten worden vervolgens gebruikt om weloverwogen beslissingen te nemen over producten, operaties, marketing en andere zakelijke initiatieven.
  • Kostenefficiëntie. Gigantische hoeveelheden data hebben opslag nodig, en het onderhoud hiervan kan duur zijn. Maar met de komst van meer schaalbare opslagsystemen kunnen organisaties nu de operationele efficiëntie maximaliseren en tegelijk de kosten verlagen. Dit betekent hogere winstmarges en productievere systemen.
  • Gebruikerstevredenheid. De geavanceerde business intelligence-functies van Big Data analyseren niet alleen klantentrends, maar voorspellen ook gedrag via voorspellende analyses. Door meer te weten te komen over wat hun gebruikers willen, kunnen organisaties gepersonaliseerde producten maken die aan hun behoeften voldoen.

Veelgestelde vragen

  • Big data-analyse verwijst naar het proces van het analyseren van complexe datasets om beter geïnformeerde beslissingen te nemen over de manier waarop zij werken, denken en hun klanten waarde bieden. Het wordt vaak gekenmerkt door gegevensreeksen met een hoog volume, een grote verscheidenheid en een hoge snelheid, die traditionele vormen van gegevensanalyse niet aankunnen.

    Krijg een introductie tot big data-analyse

  • Vandaag de dag wordt op een eerder onbekende snelheid en schaal data gegenereerd. Met big data-analyse kunnen organisaties in een groot aantal sectoren deze toevloed aan informatie nu gebruiken om inzichten te verwerven, activiteiten te optimaliseren en toekomstige resultaten te voorspellen

    Leer waarom big data-analyse belangrijk is

  • Big data analytics maakt gebruik van een reeks instrumenten en technologieën die samenwerken om gegevens te verzamelen, te verwerken, op te schonen en te analyseren. Afhankelijk van je infrastructuur kan het gaan om gedistribueerde opslagframeworks, niet-relationele databases, data lakes en warehouses, in-memory dataverwerking, tools voor datamining en tools voor predictive analytics.

    Ontdek belangrijke hulpprogramma's en technologieën

  • Elke organisatie die werkt met grote hoeveelheden gegevens kan profiteren van een schaalbare analytics-oplossing. Daarom gebruiken veel grote industrieën, waaronder de detailhandel, entertainment en Gezond­heids­zorg, big data al om de strategie te bepalen, de kosten te verlagen en te anticiperen op de behoeften van de klant.

    Zie meer voorbeelden en gebruikssituaties

Aan de slag met een gratis Azure-account

Geniet 12 maanden lang van populaire gratis services, meer dan 25 services die altijd gratis zijn en een tegoed van $ 200 dat je in je eerste 30 dagen kunt gebruiken.

Neem contact op met een Azure-verkoopspecialist

Ontvang advies om aan de slag te gaan met analyse in Azure. Stel vragen, krijg meer informatie over prijzen en best practices en krijg hulp bij het ontwerpen van een oplossing die aan al je wensen voldoet.

Chat met de verkoopafdeling