Bevor wir uns mit der Technologie und den Tools für Big Data Analytics befassen, sollten wir zunächst einmal verstehen, was Big Data Analytics ist.

Big Data wird in erster Linie durch das Volumen eines Datensatzes definiert. Große Datenmengen sind in der Regel riesig. Der Begriff Big Data stammt von riesigen Datenbanken (VLDBs), die mit Datenbankmanagementsystemen (DBMS) verwaltet werden. Derzeit fallen Big Data unter 3 Kategorien von Datensätzen:

Strukturierte Datensätze Intelligente Computer und Anwendungen sind so programmiert, dass sie strukturierte Daten in vordefinierten Formaten entwickeln, um die Verarbeitung zu vereinfachen.

Sie umfassen Daten, die in ihrer Grundform genutzt werden können, um Ergebnisse zu erzielen. Beispiele sind relationale Daten wie Gehaltslisten von Mitarbeitern.

Unstrukturierte Datensätze

Unstrukturierte Datensätze sind ohne geeignete Formatierung und Ausrichtung. Dazu gehören z. B. menschliche Texte, Google-Suchergebnisausgaben usw. Daher benötigen diese willkürlichen Datensammlungen mehr Verarbeitungsleistung und Zeit für die Umwandlung in strukturierte Datensätze, um genaue Ergebnisse zu erzielen.

Semistrukturierte Datensätze

Diese sind eine Mischung aus strukturierten und unstrukturierten Daten. So können diese Datensätze zwar eine geeignete Struktur aufweisen, doch fehlen ihnen spezifische Elemente für die Sortierung und Verarbeitung. Beispiele hierfür sind RFID- und XML-Daten.

Die Verarbeitung großer Datenmengen erfordert eine einzigartige Struktur aus physischen und virtuellen Maschinen, um Ergebnisse zu erzielen. So wird die Verarbeitung gleichzeitig durchgeführt, um so schnell wie möglich Ergebnisse zu erzielen. Heutzutage umfasst Big Data Technologien wie Cloud Computing und KI. Dies trägt dazu bei, dass durch die Automatisierung zahlreicher Vorgänge und Aufgaben manuelle Eingriffe und Fehler vermieden werden. Die sich entwickelnden Eigenschaften von Big Data haben es schwer gemacht, eine allgemein akzeptierte Definition zu finden.

Warum ist Big Data Analytics wichtig?

Unternehmen nutzen Big-Data-Analysen, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, die geschäftsbezogene Ergebnisse verbessern. Zu den Vorteilen gehören daher ein einflussreicheres Marketing, einzigartige Umsatzmöglichkeiten, Kundenpersonalisierung und eine bessere funktionale Effizienz. Daher können diese Vorteile Wettbewerbsvorteile gegenüber Konkurrenten mit einer hilfreichen Strategie bieten.

Erforderliche Technologien und Tools für Big Data-Analysen

Big-Data-Technologien für die Datenanalyse

Prädiktive Analytik

Die prädiktive Analytik ist eines der wichtigsten Instrumente für Unternehmen, um Risiken bei der Entscheidungsfindung zu vermeiden. So können Hardware- und Software-Erklärungen zur prädiktiven Analytik durch die Verarbeitung großer Daten prädiktive Strategien finden, bewerten und einsetzen. Mit Hilfe dieser Daten können sich Unternehmen auf die Zukunft vorbereiten und Probleme lösen, indem sie sie untersuchen und verstehen.

NoSQL-Datenbanken

Diese Datenbanken dienen der verantwortungsvollen und effizienten Datenverwaltung über eine skalierbare Anzahl von Repository-Knoten. NoSQL-Datenbanken speichern Daten als relationale Datenbanktabellen, JSON-Dokumente oder Schlüssel-Wert-Paare.

Tools für die Wissenssuche

Mit diesen Tools können Unternehmen große Daten aus verschiedenen Quellen durchsuchen. Bei diesen Quellen kann es sich um verschiedene Dateisysteme, APIs, DBMS oder ähnliche Plattformen handeln. Mit Tools zur Verfolgung und Erkennung von Daten können Unternehmen die Daten trennen und nutzen.

Verteilte Speicherung

Um den Ausfall verschiedener Knoten und den Verlust oder die Beschädigung von großen Datenquellen zu vermeiden, werden die Daten in verteilten Dateispeichern repliziert. Daher werden die Informationen manchmal für einen schnellen Zugriff mit geringer Latenzzeit über ausgedehnte Computernetze kopiert. Es handelt sich also in der Regel um nicht-relationale Datenbanken.

In-Memory-Daten-Fabric

Dies hat den Vorteil, dass enorme Datenmengen auf die Systemressourcen verteilt werden können. Zum Beispiel dynamischer Arbeitsspeicher, Flash-Speicher oder Solid-State-Speicherlaufwerke. Außerdem ermöglicht es den Zugriff auf und die Verarbeitung von großen Datenmengen auf den angeschlossenen Knoten mit geringer Latenz.

Big Data-Tools für die Datenanalyse

Xplenty

Xplenty ist eine Plattform zur Zusammenführung, Verarbeitung und Organisation von Daten für Analysen in der Cloud. Außerdem holt es alle Datenquellen zusammen. Die reflexive grafische Schnittstelle unterstützt die Durchsetzung von ETL, ELT oder einer Replikationslösung.

Xplenty ist also ein Toolkit für den Aufbau von Datenpipelines mit geringen und no-code Fähigkeiten. Daher verfügt es über Lösungen für Marketing, Vertrieb, Support und Entwickler.

Xplenty hilft dabei, das Beste aus den Daten zu machen, ohne Hardware, Software usw. zu finanzieren. Außerdem bietet es Hilfe über E-Mail, Chats, Telefon und Online-Meetings.

Wesentliche Merkmale

• Xplenty ist eine flexible und skalierbare Cloud-Plattform.
• Sie bietet direkte Konnektivität zu verschiedenen Datenspeichern und einen umfangreichen Satz an sofort einsatzbereiten Datenumwandlungselementen.
• Mit der reichhaltigen Ausdruckssprache von Xplenty lassen sich komplexe Datenaufbereitungsfunktionen implementieren.
• Es bietet eine API-Komponente für die Weiterentwicklung der Anpassung und Flexibilität.

Widrigkeiten

Adverity ist ein flexibles End-to-End-Marketing-Analysemedium. Es ermöglicht Marketingfachleuten, die Marketingleistung in einer einzigen Ansicht zu verfolgen. Außerdem ermöglicht es Vermarktern, mühelos neue Erkenntnisse in Echtzeit zu gewinnen.

Dies führt zu datengestützten Geschäftsentscheidungen, erhöhtem Wachstum und messbarem ROI.

Wesentliche Merkmale

• Schnelle Datenverarbeitung und -umwandlung auf einen Schlag.
• Personalisierte und sofort einsatzbereite Berichte.
• Kundengesteuerte Strategie
• Hohe Skalierbarkeit und Flexibilität
• Hervorragender Kundensupport
• Hohe Sicherheit und Governance
• Leistungsstarke integrierte prädiktive Analytik
• Schnelle Interpretation der kanalübergreifenden Leistung mit ROI Advisor

Dataddo

Dataddo ist eine Cloud-basierte ETL-Plattform ohne Programmierung. Sie bietet Flexibilität mit einer breiten Palette von Konnektoren und der Möglichkeit, die Metriken und Qualitäten zu wählen. Außerdem erstellt sie robuste Datenpipelines, die schnell und unkompliziert sind.

Dataddo fügt sich nahtlos in den bestehenden Daten-Stack ein, so dass man der Architektur keine Funktionen hinzufügen muss, die noch nicht verwendet wurden, oder die grundlegenden Workflows ändern muss. Dank der intuitiven Benutzeroberfläche und der schnellen Einrichtung von Dataddo kann man sich auf die Kombination der Daten konzentrieren, anstatt Zeit damit zu verschwenden, zu wissen, wie man eine weitere Plattform verwendet.

Wesentliche Merkmale

• Hervorragend geeignet für technisch nicht versierte Benutzer mit einer einfachen Benutzeroberfläche.
• Kann Datenpipelines innerhalb von Minuten nach der Kontoerstellung bereitstellen.
• Kann die neuesten Verbindungen innerhalb von zehn Tagen nach der Anfrage hinzufügen.
• Sicherheit: GDPR-, SOC2- und ISO 27001-konform.
• Anpassbare Funktionen und Metriken bei der Erstellung von Quellen.
• Verfügt über ein zentrales Verwaltungssystem, um den Status aller Datenpipelines gleichzeitig zu verfolgen.

Apache Hadoop

Apache Hadoop ist ein Software-Framework für Massendateisysteme und die Verarbeitung großer Datenmengen. Mit dem MapReduce-Programmierprototyp kann es daher große Datenmengen verarbeiten.

Hadoop ist ein Open-Source-Framework, das aus Java besteht und plattformübergreifende Unterstützung bietet.

Dennoch ist dies das beste Big-Data-Tool. Mehr als die Hälfte der Fortune-50-Unternehmen nutzen Hadoop. Zu den großen Namen gehören daher Amazon Web Services, Intel, Microsoft, Facebook usw.

Wesentliche Merkmale

• Das entscheidende Merkmal von Hadoop ist sein HDFS (Hadoop Distributed File System), das alle Arten von Daten und Klartext über dasselbe Dateisystem übertragen kann.
• Bewundernswert nützlich für F&E-Zwecke.
• Hochgradig skalierbar.
• Hochverfügbarer Dienst, der sich auf einem Cluster von Computern entspannt.

CDH (Cloudera-Verteilung für Hadoop)

CDH zielt auf den Einsatz der Technologie in Unternehmen ab. Daher ist sie vollständig quelloffen und verfügt über eine kostenlose Plattformzuweisung, die Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Impala und viele andere enthält.

Daher kann man damit unbegrenzt Daten sammeln, Strategien entwickeln, organisieren, lokalisieren und verbreiten.

Hauptmerkmale

• Große Verbreitung.
• Cloudera Manager verwaltet den Hadoop-Cluster sehr gut.
• Komfortable Implementierung.
• Weniger komplizierte Verwaltung.
• Hohe Sicherheit und Governance.

Schlussfolgerung

Auf dem Markt gibt es eine Vielzahl von Tools zur Unterstützung von Big Data-Operationen. Daher sind einige davon Open-Source-Tools, während andere kostenpflichtig sind. Man muss das geeignete Big-Data-Tool entsprechend den Projektanforderungen auswählen. Bevor man sich also für ein Tool entscheidet, kann man immer zuerst die Testversion ausprobieren und sich mit den bestehenden Kunden des Tools in Verbindung setzen, um deren Bewertungen zu erhalten.