Grandes datos es útil solo cuando podemos hacer algo con él; de lo contrario, es simplemente un montón de basura. Sin embargo, el esfuerzo requerido para cavar es a veces como tratar de encontrar una aguja en un pajar. Un patrón significativo emerge solo con mucho análisis. Analytics puesto a trabajar, trata de analizar los datos con cada pieza de maquinaria disponible, incluido el cerebro. Estas maquinarias no son más que herramientas acompañadas de potencia informática para explorar los datos. Este artículo intenta brindar una breve descripción general de las técnicas utilizadas con el análisis de big data.
Una visión general
Antes del análisis, los datos se recopilan de diferentes fuentes. Debe organizarlo de manera que un analista pueda hacer su trabajo y entregar algunos productos de datos tangibles útiles para el proceso comercial de la organización. Los datos recopilados pueden estar en varios estados, como datos en bruto no estructurados, datos semiestructurados, datos estructurados, etc. Estas son las materias primas del análisis de big data. Luego, el complejo proceso de exploración comienza a desentrañar patrones ocultos, correlaciones e ideas. Los analistas toman la ayuda de todas y cada una de las herramientas y tecnologías disponibles en el proceso de análisis y tratan de obtener algo de valor. Por lo tanto, ¿qué análisis de datos significa es el proceso de examinar un gran conjunto de datos (con una o más características que se refieren a él como big data) y descubrir información significativa.
Análisis básico
Inicialmente, el analista debe asegurarse de que los datos tengan algún valor antes de emplear esfuerzos y recursos rigurosos para analizar los datos. A veces, lo que necesita son simples visualizaciones y estadísticas para obtener algunos resultados. Las técnicas básicas son las siguientes:
- Supervisión básica: Supervisar un gran volumen de datos en tiempo real también es una de las formas de obtener información. Por ejemplo, simplemente monitoreando los datos meteorológicos compilados a lo largo de los años, podemos obtener bastante información sobre los tipos de condiciones climáticas de una región geográfica. Además, la información en tiempo real del viento, la humedad, la presión, la temperatura, etc., puede arrojar luz sobre el tipo de tormenta que se avecina. Si conectamos cada punto, puede haber una serie de parámetros con una gran cantidad de información. Hoy en día, si podemos aprovechar la tendencia de todos los tweets en las redes sociales, podemos tener fácilmente una idea de las masas y lo que están pensando. El analista político a menudo hace eso y lo que hacen es simplemente monitorear los datos de transmisión.
- Rebanar y trocear: Esta técnica común se refiere a la segmentación de un gran bloque de datos en conjuntos de datos más pequeños para que sea fácil de ver y comprender. La segmentación se realiza de manera repetitiva hasta obtener un tamaño más manejable. Se activan consultas específicas para obtener información o hacer algún cálculo, crear una representación gráfica o aplicar fórmulas estadísticas en los conjuntos de datos más pequeños. Esto ayuda a determinar una cierta perspectiva para el analista sentado en el mar de datos. Uno solo puede tener dudas cuando una perspectiva es definitiva. Por lo tanto, la técnica ayuda a crear un espacio de consulta cuando se trabaja con un gran volumen de datos.
- Detección de anomalías: Anomalía , aquí, se refiere al cambio repentino de eventos que ocurre en un entorno que puede desencadenar diferentes efectos. Por ejemplo, una caída repentina en el Sensex puede tener numerosas causas, como cambios sociopolíticos abruptos, guerra o calamidad natural, o muchas otras cosas. Pero, si podemos detectar la anomalía, brinda una valiosa perspectiva para comprender y analizar la situación. Un simple conjunto de estadísticas u observaciones también puede ayudar a resolver el problema.
Análisis avanzado
Como debería ser obvio, el análisis no siempre es directo o simple. De hecho, en muchos casos depende de la complejidad de los datos, y el tipo de información que queremos extraer determina el tipo de análisis que queremos involucrar en el proceso. El análisis avanzado emplea algoritmos para análisis complejos en diversos formatos de datos, como el uso de aprendizaje automático, redes neuronales, modelos estadísticos sofisticados, análisis de texto y técnicas avanzadas de minería de datos para obtener un patrón significativo del volumen de datos.
- Análisis de texto: El análisis de texto es el proceso en el que se deriva información significativa de una colección de datos no estructurados. Tratar con datos no estructurados es una gran parte del análisis de big data; por ello, se emplean técnicas específicas para analizar y extraer información y finalmente transformarla en información estructurada. La información estructurada luego se utiliza para analizar convenientemente más. Las técnicas empleadas con el análisis de texto se derivan de la lingüística computacional, la estadística y otras disciplinas informáticas.
- Modelado predictivo: El modelado predictivo utiliza soluciones de minería de datos y probabilidad para predecir resultados. La técnica se aplica tanto a datos estructurados como no estructurados para pronosticar el resultado. Por ejemplo, un sistema predictivo puede predecir el número de consumidores de un producto que cambiará a otro producto en función de algunos atributos de comportamiento disponibles o predecir el cambio en la mentalidad de las personas al observar la tendencia de tuitear en las redes sociales, lo que puede tener un impacto sociopolítico decisivo. resultado de una campaña política.
- Uso de algoritmos estadísticos de minería de datos: Existen muchas otras técnicas avanzadas de pronóstico que utilizan estadísticas y soluciones de minería de datos. Existen técnicas como análisis de conglomerados, microsegmentación, análisis de afinidad y similares.
Conclusión
Este artículo, por supuesto, solo toca la superficie del tema, pero quizás da una idea de lo que se llama análisis de big data. La tendencia del uso de big data por parte de las organizaciones está cobrando impulso rápidamente por todas las buenas y malas razones. El resultado, sin duda, está abierto al uso y al mal uso y no podemos detenerlo. Se crean nuevas herramientas y tecnologías para ayudar en el proceso de análisis de big data. Tal vez, la conciencia sea el único respiro.
