Big Data é útil apenas quando podemos fazer algo com ele; caso contrário, é simplesmente uma pilha de lixo. No entanto, o esforço necessário para cavar às vezes é como tentar encontrar uma agulha no palheiro. Um padrão significativo surge apenas com muita análise. A análise posta em prática tenta analisar os dados com todas as máquinas disponíveis, incluindo cérebros. Essas máquinas nada mais são do que ferramentas acompanhadas de poder computacional para explorar os dados. Este artigo tenta fornecer uma breve visão geral sobre as técnicas usadas com a análise de big data.
Uma visão geral
Antes da análise, os dados são coletados de diferentes fontes. Você deve organizá-lo de maneira que um analista possa fazer seu trabalho e entregar alguns produtos de dados tangíveis úteis para o processo de negócios da organização. Os dados coletados podem estar em vários estados, como dados brutos não estruturados, dados semiestruturados, dados estruturados e assim por diante. Essas são as matérias-primas da análise de big data. Então, o complexo processo de exploração começa a desvendar padrões, correlações e insights ocultos. Os analistas usam toda e qualquer ferramenta e tecnologia disponíveis no processo de análise e tentam extrair algum valor disso. Portanto, o que análise de dados O meio é o processo de examinar um grande conjunto de dados (com uma ou mais características que se referem a ele como big data) e descobrir algumas informações significativas.
Análise básica
O analista inicialmente precisa ter certeza de que os dados têm algum valor antes de empregar esforços e recursos rigorosos para analisar os dados. Às vezes, simples visualização e estatísticas são o que você precisa para obter alguns resultados. As técnicas básicas são as seguintes:
- Monitoramento básico: Monitorar um grande volume de dados em tempo real também é uma das maneiras de obter alguns insights. Por exemplo, simplesmente monitorando os dados meteorológicos compilados ao longo dos anos, podemos obter bastante conhecimento sobre os tipos de condições climáticas de uma região geográfica. Além disso, as informações em tempo real de vento, umidade, pressão, temperatura e assim por diante podem lançar luz sobre o tipo de tempestade que se aproxima. Se conectarmos cada ponto, pode haver vários parâmetros com informações enormes. Hoje, se pudermos explorar a tendência de todos os tweets nas mídias sociais, podemos facilmente ter uma ideia das massas e o que elas estão pensando. O analista político geralmente faz isso e o que eles fazem é apenas monitorar os dados de streaming.
- Fatiar e cortar em cubos: Essa técnica comum refere-se à segmentação de um grande bloco de dados em conjuntos de dados menores para que seja fácil de visualizar e compreender. A segmentação é feita repetidamente até que um tamanho mais gerenciável seja obtido. Consultas específicas são acionadas para obter alguns insights ou fazer alguns cálculos, criar uma representação gráfica ou aplicar fórmulas estatísticas nos conjuntos de dados menores. Isso ajuda a determinar uma certa perspectiva para o analista sentado no mar de dados. Só se pode ter dúvidas quando uma perspectiva é definida. Portanto, a técnica ajuda na construção de um espaço de consulta ao trabalhar com grande volume de dados.
- Detecção de anomalias: Anomalia , aqui, refere-se à mudança repentina de eventos que ocorre em um ambiente que pode desencadear diferentes efeitos. Por exemplo, uma queda repentina no Sensex pode ter várias causas, como mudanças sócio-políticas abruptas, guerra ou calamidade natural, ou muitas outras coisas. Mas, se pudermos detectar a anomalia, isso fornece uma visão valiosa para entender e analisar a situação. Um simples conjunto de estatísticas ou observações também pode ajudar a resolver o problema.
Análise avançada
Como deveria ser óbvio, a análise nem sempre é direta ou simples. Na verdade, em muitos casos, depende da complexidade dos dados, e o tipo de informação que queremos extrair determina o tipo de análise que queremos envolver no processo. A análise avançada emprega algoritmos para análises complexas em formatos variados de dados, como o uso de aprendizado de máquina, redes neurais, modelos estatísticos sofisticados, análise de texto e técnicas avançadas de mineração de dados para obter algum padrão significativo do volume de dados.
- Análise de texto: A análise de texto é o processo em que informações significativas são derivadas de uma coleção de dados não estruturados. Lidar com dados não estruturados é uma grande parte da análise de big data; portanto, técnicas específicas são empregadas para analisar e extrair informações e, finalmente, transformá-las em informações estruturadas. A informação estruturada é então usada para analisar mais convenientemente. As técnicas empregadas com a análise de texto são derivadas da linguística computacional, estatística e outras disciplinas da ciência da computação.
- Modelagem preditiva: A modelagem preditiva usa soluções de mineração de dados e probabilidade para prever resultados. A técnica é aplicada a dados estruturados e não estruturados para prever o resultado. Por exemplo, um sistema preditivo pode prever o número de consumidores de um produto mudando para outro produto com base em alguns atributos comportamentais disponíveis ou prever mudanças na mentalidade das pessoas observando a tendência de tweeting nas mídias sociais, que pode ter um impacto sociopolítico decisivo. resultado em uma campanha política.
- Usando algoritmos estatísticos de mineração de dados: Existem inúmeras outras técnicas avançadas de previsão usando estatísticas e soluções de mineração de dados. Existem técnicas como análise de cluster, microsegmentação, análise de afinidade e similares.
Conclusão
Este artigo, é claro, apenas arranha a superfície do tópico, mas talvez dê um gostinho do que deve ser chamado de análise de big data. A tendência do uso de big data pelas organizações está ganhando força rapidamente por todos os motivos bons e ruins. O resultado, sem dúvida, está aberto ao uso e mau uso e não podemos impedi-lo. Novas ferramentas e tecnologias são criadas para auxiliar no processo de análise de big data. Talvez, a consciência seja a única trégua.
