Аналитика данных с помощью AWS: Введение

Аналитика - это систематический анализ данных. Аналитика данных - это особый применяемый аналитический процесс.

Аналитика данных жизненно важна для больших и малых предприятий. Это помогает лицам, принимающим решения, основывать свои решения на аналитике и цифрах, а не на интуиции и удаче. Критические задачи, такие как запуск нового продукта, предложение скидок или маркетинг новых областей, требуют срочных решений и большого опыта. При работе в масштабе менеджеры могут быть ошеломлены количеством решений, которые нужно принять, и иногда удача - ваш лучший выбор.

Все эти проблемы можно решить с помощью решений для анализа данных. Однако по мере того, как предприятия начинают внедрять эти решения, они могут столкнуться с некоторыми проблемами:

  • Какие данные использовать и как?
  • Как подключить все мои источники данных?
  • Как запустить полностью автоматизированные трубопроводы?
  • Как управлять этими трубопроводами?

Эти вопросы относятся к малому или крупному бизнесу. Оба должны настроить среду, которая отвечает на эти вопросы и предвосхищает будущие.

Организации тратят миллионы долларов на хранение данных. Проблема не в поиске данных - проблема в невозможности что-либо с ними сделать, AWS

Преимущества крупномасштабной аналитики данных

Персонализация клиента

Какие продукты или услуги следует показывать покупателю с учетом его поведения, прошлых покупок и покупок других людей?

Обнаружение мошенничества

Какие транзакции являются мошенническими или какие пользователи не люди (боты)?

Обнаружение угроз безопасности

Как мы можем определить потенциальные риски безопасности по шаблонам использования?

Поведение пользователя

Основываясь на его поведении в Интернете, как мы можем определить, является ли пользователь потенциальным клиентом и сколько он может потратить на покупку наших продуктов / услуг?

Финансовое моделирование и прогнозирование

Как мы можем прогнозировать рыночные тенденции на основе финансовых данных?

Оповещение в реальном времени

Какие оповещения нам нужно получать? кто получит какое оповещение?

Решение для анализа данных

Основная логика любого решения для анализа данных:

  1. Необработанные данные: получить данные из источника в исходном формате. Это может быть текст, числа или видео…
  2. Таблица данных: упорядочивайте данные в решениях для хранения (базы данных, озера данных…)
  3. Просмотр данных: визуализируйте собранные и очищенные данные, чтобы выполнять аналитику и получать информацию.

Эти шаги необходимо выполнять в виде конвейерной структуры:

  • Подключайтесь к необработанным данным из любых источников
  • Загружайте данные в решение для хранения в любой форме с любой скоростью
  • Храните разнообразные данные (структурированные, полуструктурированные или неструктурированные) в масштабируемом, надежном и безопасном решении.
  • Обработайте эти данные, чтобы преобразовать их в пригодные для использования наборы данных, готовые к использованию и анализу (агрегированию, объединению…). Эти наборы данных необходимо хранить в другом месте, чем необработанные данные.
  • Визуализируйте окончательные данные с помощью инструментов бизнес-аналитики и информационных панелей, чтобы искать ответы и идеи. На этом этапе машинное обучение используется для применения алгоритмов, выходящих за рамки обычной аналитики.

Проблемы аналитики данных

В современном бизнесе данные генерируются из множества источников: веб-сайт электронной коммерции, журналы, CRM, ERP, цифровой маркетинг, социальные сети, Интернет вещей ... иметь преимущество перед конкурентами.

Задачи создания такого решения для анализа данных сводятся к тому, что мы называем пятью V: объем, скорость, разнообразие , достоверность и значение.

Важно отметить, что в зависимости от типа бизнеса, размера и продуктов организации могут столкнуться с некоторыми или всеми этими пятью проблемами. Например, Youtube (видеоконтент) не имеет тех же проблем, что и Medium (текстовое содержимое).

Вот краткое определение каждой буквы V:

  1. Объем. Это общий объем данных, которые поступают и будут загружены в систему.
  2. Скорость. Это скорость, с которой поступают данные. Задача состоит в том, чтобы обрабатывать данные почти в реальном времени и возвращать результаты как можно быстрее. Пример: подтверждение транзакции по кредитной карте должно происходить мгновенно (почти в реальном времени).
  3. Разнообразие: данные, которые будут загружены в систему, могут иметь разные форматы, мы не можем обрабатывать числовые данные при обработке видео или текста, поэтому решение для анализа данных должно управлять всем этим разнообразием.
  4. Правдивость. Это точность входящих данных. Это очень важная часть любого аналитического решения, компании должны гарантировать, что данные, хранящиеся в системе, являются чистыми и точными, в противном случае вся производимая аналитика будет некорректной, а это может быть опасно.
  5. Ценность. Любые инвестиции должны приносить пользу инвестору, и решения для анализа данных не отклоняются от этого правила. Лица, принимающие решения, стремятся извлечь значимую информацию и идеи из таких систем, чтобы иметь конкурентное преимущество.

AWS во всем этом?

AWS, сокращение от Amazon Web Services, - это облачное подразделение гиганта электронной коммерции Amazon.

AWS - поставщик облачных услуг, который предлагает полностью управляемые, масштабируемые, надежные и безопасные решения для ИТ-инфраструктуры. Это означает, что с помощью нескольких щелчков мышью компании могут развернуть полные решения для анализа данных, и это очень мощно. Основная цель поставщиков облачных услуг (Google с GCP, Microsoft с Azure и др.) - «сосредоточиться на своем бизнесе, а мы сделаем все остальное».

В этой серии статей мы рассмотрим решения / продукты, которые AWS предлагает для настройки каждого этапа решения для анализа данных.

Что дальше ?

Эта статья является частью серии статей, в которых я расскажу о науке о данных и аналитике с помощью AWS. К концу этой серии вы получите обзор решений AWS, используемых для анализа данных.

В следующих статьях этой серии я опубликую отдельную статью о каждом компоненте решения для анализа данных. Мы подробно изучим экосистему AWS, чтобы настроить полную аналитическую инфраструктуру.