Prima di parlare della tecnologia e degli strumenti necessari per l'analisi dei big data, cerchiamo di capire la Big Data Analytics.

Il volume di un insieme di dati definisce principalmente i big data. I grandi insiemi di dati sono generalmente giganteschi. I database di grandi dimensioni hanno dato origine al termine big data (VLDB), gestiti con sistemi di gestione di database (DBMS). Attualmente, i big data rientrano in 3 categorie di insiemi di dati:

Insiemi di dati strutturati I computer e le applicazioni intelligenti sono programmati per sviluppare dati strutturati in formati predefiniti per renderne più agevole l'elaborazione.

Comprendono dati che possono essere utilizzati nella loro forma di base per ottenere risultati. Ne sono un esempio i dati relazionali, come i dati relativi agli stipendi dei dipendenti.

Insiemi di dati non strutturati

Gli insiemi di dati non strutturati sono privi di formattazione e allineamento adeguati. Tra gli esempi vi sono i testi umani, i risultati delle ricerche su Google, ecc. Pertanto, queste raccolte arbitrarie di insiemi di dati necessitano di maggiore potenza di elaborazione e tempo per essere convertite in insiemi di dati strutturati, al fine di ottenere risultati accurati.

Insiemi di dati semi-strutturati

Si tratta di una miscela di dati strutturati e non strutturati. Pertanto, questi insiemi di dati possono avere una struttura adeguata, ma mancano di elementi specifici per l'ordinamento e l'elaborazione. Tra gli esempi vi sono i dati RFID e XML.

L'elaborazione dei big data richiede una struttura unica di macchine fisiche e virtuali per produrre risultati. In questo modo, l'elaborazione viene eseguita simultaneamente per ottenere risultati il più rapidamente possibile. Oggi i big data includono tecnologie come il cloud computing e l'intelligenza artificiale. Pertanto, questo aiuta a ridurre gli interventi manuali e le perdite di tempo, automatizzando numerose operazioni e compiti. L'evoluzione delle qualità dei big data ha reso difficile dare una definizione comunemente accettata.

Perché la Big Data Analytics è importante?

Le organizzazioni utilizzano l'analisi dei big data per prendere decisioni guidate dai dati che migliorano i risultati aziendali. I vantaggi includono quindi un marketing più influente, opportunità di guadagno uniche, personalizzazione dei clienti e migliore efficienza funzionale. Pertanto, questi vantaggi possono fornire benefici competitivi rispetto agli avversari con una strategia utile.

Tecnologia e strumenti necessari per l'analisi dei Big Data

Tecnologie Big Data per l'analisi dei dati

Analisi predittiva

L'analisi predittiva è uno dei principali strumenti a disposizione delle aziende per evitare i rischi nel processo decisionale. Le spiegazioni hardware e software dell'analisi predittiva possono trovare, valutare e implementare strategie predittive elaborando i big data. In questo modo, tali dati possono consentire alle aziende di prepararsi a ciò che accadrà e di sostenere i problemi di cracking studiandoli e comprendendoli.

Database NoSQL

Questi database servono per una gestione responsabile ed efficiente dei dati su un numero scalabile di nodi del repository. I database NoSQL contengono i dati come tabelle di database relazionali, documenti JSON o coppie chiave-valore.

Strumenti di scoperta della conoscenza

Questi strumenti consentono alle aziende di analizzare i big data contenuti in più fonti. Queste fonti possono essere file system, API, DBMS o piattaforme simili. Pertanto, grazie agli strumenti di rilevamento e comprensione, le aziende possono separare e utilizzare i dati.

Archiviazione distribuita

Per ovviare ai diversi guasti dei nodi e alla perdita o alla corruzione delle fonti di big data, i file store distribuiti hanno replicato i dati. Pertanto, a volte le informazioni vengono copiate per un accesso rapido a bassa latenza su reti informatiche estese. Pertanto, questi sono tipicamente database non relazionali.

Tessuto di dati in-memory

Ciò consente di distribuire enormi quantità di dati sulle risorse del sistema. Ad esempio, RAM dinamica, memoria flash o unità di archiviazione a stato solido. Inoltre, consente l'accesso e l'elaborazione a bassa latenza dei big data sui nodi collegati.

Strumenti di Big Data per l'analisi dei dati

Xplenty

Xplenty è una piattaforma per unire, elaborare e organizzare i dati per l'analisi nel cloud. Inoltre, recupera tutte le fonti di dati insieme. Pertanto, la sua interfaccia grafica riflessiva aiuterà ad applicare l'ETL, l'ELT o una soluzione di replica.

Pertanto, Xplenty è un kit di strumenti per la creazione di pipeline di dati con capacità di codifica bassa e nulla. Per questo motivo, dispone di soluzioni per il marketing, le vendite, l'assistenza e gli sviluppatori.

Xplenty aiuterà a sfruttare al meglio i dati senza finanziare hardware, software, ecc. Inoltre, fornisce assistenza tramite e-mail, chat, telefono e riunioni online.

Caratteristiche principali

• Xplenty è una piattaforma cloud flessibile e scalabile.
• È possibile ottenere la connettività diretta a vari archivi di dati e una ricca serie di elementi di trasformazione dei dati già pronti per l'uso.
• Sarà possibile implementare complesse funzioni di preparazione dei dati utilizzando il ricco linguaggio di espressione di Xplenty.
• Offre un componente API per una personalizzazione e una flessibilità evolute.

Avversità

Adverity è un mezzo flessibile di analisi di marketing end-to-end. Consente agli addetti al marketing di monitorare le prestazioni di marketing in un'unica vista. Inoltre, consente agli addetti al marketing di scoprire nuovi insight in tempo reale senza alcuno sforzo.

Ciò si traduce in decisioni aziendali basate sui dati, in un aumento della crescita e in un ROI misurabile.

Caratteristiche principali

• Gestione rapida dei dati e trasformazioni immediate.
• Reporting personalizzato e fuori dagli schemi.
• Strategia orientata al cliente
• Elevata scalabilità e flessibilità
• Eccezionale supporto ai clienti
• Elevata sicurezza e governance
• Potente analisi predittiva integrata
• Interpretazione rapida delle prestazioni cross-channel con ROI Advisor.

Dataddo

Dataddo è una piattaforma ETL basata sul cloud, senza bisogno di codifica. Offre flessibilità con un'ampia gamma di connettori e la possibilità di scegliere le metriche e le qualità. Inoltre, crea pipeline di dati robuste, veloci e semplici.

Dataddo si integra perfettamente nello stack di dati esistente, per cui non è necessario aggiungere funzioni all'architettura che non siano già state utilizzate o modificare i flussi di lavoro di base. L'interfaccia intuitiva e la rapida configurazione di Dataddo consentono di concentrarsi sulla combinazione dei dati piuttosto che sulla perdita di tempo nell'utilizzo di un'altra piattaforma.

Caratteristiche principali

• Eccellente per gli utenti non tecnici grazie a un'interfaccia utente semplice.
• Può distribuire pipeline di dati in pochi minuti dalla creazione dell'account.
• Può aggiungere i connettori più recenti entro dieci giorni dalla richiesta.
• Sicurezza: Conforme a GDPR, SOC2 e ISO 27001.
• Funzioni e metriche personalizzabili durante la creazione delle fonti.
• Dispone di un sistema di gestione centrale per controllare lo stato di tutte le pipeline di dati contemporaneamente.

Apache Hadoop

Apache Hadoop è un framework software per i file system di massa e la gestione dei big data. Pertanto, con il prototipo di programmazione MapReduce, può elaborare insiemi di dati di grandi dimensioni.

Hadoop è un framework open-source composto da Java e offre un supporto multipiattaforma.

Tuttavia, è il miglior strumento per i big data. Oltre la metà delle organizzazioni Fortune 50 utilizza Hadoop. Pertanto, alcuni grandi nomi includono Amazon Web services, Intel, Microsoft, Facebook, ecc.

Caratteristiche principali

• La caratteristica fondamentale di Hadoop è il suo HDFS (Hadoop Distributed File System), che può trasportare tutti i tipi di dati e testo semplice sullo stesso file system.
• Ammirevolmente utile per scopi di ricerca e sviluppo.
• Altamente scalabile.
• Servizio altamente disponibile che si rilassa su un cluster di computer.

CDH (distribuzione Cloudera per Hadoop)

CDH punta a implementazioni di classe enterprise della tecnologia. Per questo motivo, è completamente open-source e dispone di una piattaforma gratuita che contiene Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Impala e molti altri.

Pertanto, consente di raccogliere, strategie, organizzare, localizzare e diffondere un numero illimitato di dati.

Caratteristiche principali

• Ampia distribuzione.
• Cloudera Manager amministra molto bene il cluster Hadoop.
• Implementazione confortevole.
• Amministrazione meno complicata.
• Elevata sicurezza e governance.

Conclusione

Sul mercato esistono numerosi strumenti a supporto delle operazioni sui big data. Alcuni di questi sono strumenti open-source, mentre altri sono a pagamento. È necessario scegliere lo strumento per i Big Data adatto in base alle esigenze del progetto. Pertanto, prima di scegliere lo strumento, si può sempre esplorare la versione di prova e mettersi in contatto con i clienti esistenti dello strumento per ottenere le loro recensioni.