Mégadonnées n'est utile que lorsque nous pouvons en faire quelque chose ; sinon, c'est simplement un tas d'ordures. Cependant, l'effort requis pour creuser revient parfois à essayer de trouver une aiguille dans une botte de foin. Un modèle significatif n'émerge qu'avec beaucoup d'analyses. Analytics mis au travail, essaie d'analyser les données avec chaque pièce de machinerie disponible, cerveaux inclus. Ces machineries ne sont que des outils accompagnés de puissance de calcul pour explorer les données. Cet article tente de donner un bref aperçu des techniques utilisées avec l'analyse de données volumineuses.
Un aperçu
Avant l'analyse, les données sont collectées à partir de différentes sources. Vous devez l'organiser de manière à ce qu'un analyste puisse faire son travail et fournir des produits de données tangibles utiles pour le processus métier de l'organisation. Les données collectées peuvent être dans divers états, tels que des données brutes non structurées, des données semi-structurées, des données structurées, etc. Ce sont les matières premières de l'analyse du Big Data. Ensuite, le processus complexe d'exploration commence à démêler les modèles cachés, les corrélations et les idées. Les analystes prennent l'aide de tous les outils et technologies disponibles dans le processus d'analyse et essaient d'en tirer une certaine valeur. Par conséquent, qu'est-ce que l'analyse de données signifie est le processus d'examen d'un grand ensemble de données (avec une ou plusieurs caractéristiques qui y font référence en tant que données volumineuses) et de découvrir des informations significatives.
Analyse de base
L'analyste doit d'abord s'assurer que les données ont une certaine valeur avant d'employer des efforts et des ressources rigoureux pour analyser les données. Parfois, une simple visualisation et des statistiques sont ce dont vous avez besoin pour obtenir des résultats. Les techniques de base sont les suivantes :
- Surveillance de base : La surveillance d'un grand volume de données en temps réel est également l'un des moyens d'obtenir un aperçu. Par exemple, simplement en surveillant les données météorologiques compilées au fil des ans, nous pouvons obtenir un bon aperçu des types de conditions climatiques d'une région géographique. De plus, les informations en temps réel sur le vent, l'humidité, la pression, la température, etc. peuvent éclairer le type d'une tempête à venir. Si nous connectons chaque point, il peut y avoir un certain nombre de paramètres avec d'énormes informations. Aujourd'hui, si nous pouvons exploiter la tendance de tous les tweets dans les médias sociaux, nous pouvons facilement nous faire une idée des masses et de ce qu'elles pensent. L'analyste politique fait souvent cela et ce qu'il fait, c'est simplement surveiller les données en continu.
- Trancher et couper en dés : Cette technique courante fait référence à la segmentation d'un grand bloc de données en ensembles de données plus petits afin qu'il devienne facile à visualiser et à comprendre. La segmentation est effectuée de manière répétitive jusqu'à ce qu'une taille plus gérable soit obtenue. Des requêtes spécifiques sont lancées pour obtenir des informations ou effectuer des calculs, créer une représentation graphique ou appliquer une formule statistique sur les ensembles de données plus petits. Cela aide à déterminer une certaine perspective pour l'analyste assis dans la mer de données. On ne peut avoir des questions que lorsqu'une perspective est définie. Par conséquent, la technique aide à créer un espace de requête lorsque vous travaillez avec un grand volume de données.
- Détection des anomalies : Anomalie , ici, fait référence au changement soudain d'événements qui se produit dans un environnement et qui peut déclencher différents effets. Par exemple, une chute soudaine du Sensex peut avoir de nombreuses causes, telles que des changements sociopolitiques brusques, une guerre ou une calamité naturelle, ou bien d'autres choses. Mais, si nous pouvons détecter l'anomalie, cela donne un aperçu précieux pour comprendre et analyser la situation. Un simple ensemble de statistiques ou d'observations peut également aider à résoudre le problème.
Analyses avancées
Comme cela devrait être évident, l'analyse n'est pas toujours directe ou simple. En fait, dans de nombreux cas, cela dépend de la complexité des données, et le type d'informations que nous voulons extraire détermine le type d'analyse que nous voulons impliquer dans le processus. L'analyse avancée utilise des algorithmes pour l'analyse complexe de divers formats de données, tels que l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones, des modèles statistiques sophistiqués, l'analyse de texte et des techniques avancées d'exploration de données pour obtenir un modèle significatif à partir du volume de données.
- Analyse de texte : L'analyse de texte est le processus par lequel des informations significatives sont dérivées d'une collection de données non structurées. Le traitement des données non structurées est une partie importante de l'analyse des mégadonnées ; par conséquent, des techniques spécifiques sont utilisées pour analyser et extraire des informations et finalement les transformer en informations structurées. Les informations structurées sont ensuite utilisées pour une analyse plus approfondie. Les techniques utilisées pour l'analyse de texte sont dérivées de la linguistique computationnelle, des statistiques et d'autres disciplines informatiques.
- Modélisation prédictive : La modélisation prédictive utilise des solutions d'exploration de données et la probabilité pour prédire les résultats. La technique est appliquée à la fois aux données structurées et non structurées pour prévoir le résultat. Par exemple, un système prédictif peut prédire le nombre de consommateurs d'un produit passant à un autre produit en fonction de certains attributs comportementaux disponibles ou prédire un changement dans l'état d'esprit des personnes en observant la tendance des tweets dans les médias sociaux, qui peut avoir un impact sociopolitique décisif. résultat d'une campagne politique.
- Utilisation d'algorithmes statistiques d'exploration de données : Il existe de nombreuses autres techniques avancées de prévision utilisant des statistiques et des solutions d'exploration de données. Il existe des techniques telles que l'analyse de cluster, la micro-segmentation, l'analyse d'affinité, etc.
Conclusion
Cet article, bien sûr, ne fait qu'effleurer la surface du sujet, mais donne peut-être un avant-goût de ce qu'il faut appeler l'analyse des mégadonnées. La tendance à l'utilisation des mégadonnées par les organisations prend rapidement de l'ampleur pour toutes les bonnes comme pour les mauvaises raisons. Le résultat est sans aucun doute ouvert à l'utilisation et à l'abus et nous ne pouvons pas l'arrêter. De nouveaux outils et technologies sont créés pour faciliter le processus d'analyse des mégadonnées. Peut-être que la prise de conscience est le seul répit.
