Hur man använder maskininlärning för att organisera big data i 5 steg

När maskinen inlärning kommer till spel med Big Data, går spelet till nästa nivå. Big Data (näst kallad BD) undersöker olika sätt att systematiskt utvinna kunskap användbar för att lösa affärsuppgifter från enorma mängder av information. För att göra detta finns det olika algoritmiska processer för att få operativ information.

BD-specialister arbetar med rå ostrukturerad information, vars bearbetning används för att stödja beslutsfattande. Analytics inkluderar validering, transformering, rengöring och modellering av information.

Big Data involverar alltså enorma datamängder som också kännetecknas av mångfald och höga uppdateringshastigheter. För att effektivt kunna använda och integrera principerna för maskininlärning för att organisera Big Data bör vi förstå från vilka källor den kommer och hur den kan användas.

Från vilka källor kommer BD?

All information samlas in från många alternativa källor. Vanliga användare utför många aktiviteter online, från affärskommunikation till shopping och sociala nätverk. Miljarder anslutna enheter och inbyggda system runt om i världen skapar, samlar in och delar också IoT-data varje dag. Några huvudkällor för BD är:

• Sociala nätverk;
• Datamoln;
• Webbplatser;
• Sakernas internet.

Innehållsinsamling och bearbetning är två nyckelmetoder för att arbeta med BD. Den första handlar om att samla in information och ge en tydlig förklaring till den. Sortering och bearbetning av information avslöjar osynliga mönster och tecken som kan ge vissa insikter i beslutsfattande inom nästan alla affärsområden. Till exempel genom att använda mönsteridentifiering och ge prognoser.

Men för att integrera ML-mekanismer (hädanefter kallade ML) och bearbeta BD effektivt behöver du kraftfulla mjukvarulösningar.

Företagen utforskar nu generering av syntetisk data att upprätthålla dataintegriteten utan att äventyra användarnas integritet.

Om du letar efter ett mjukvaruutvecklingsföretag för att få det här jobbet gjort, gula system står alltid till din tjänst.

5V Big Data

Att arbeta med BD är förknippat med fem grundläggande principer (V:s för Big Data):

1. Volym: Mängden information som företag samlar in är verkligen enorm, så volym blir en kritisk faktor i analys;
2. Hastighet: Nästan allt som händer runt omkring oss (sökfrågor, sociala nätverk, etc.) genererar nytt innehåll väldigt snabbt, varav många kan användas i beslutsfattande;
3. Variation: Informationen som genereras är mycket varierande och kan presenteras i många format som videor, text, databaser, siffror, diagram, etc. Att förstå typerna av BD är nyckeln till att låsa upp dess värde;
4. Sannhet: Information med högt förtroende innehåller många fakta som kan vara värdefulla för analys och som tillför ett visst värde till det slutliga resultatet. Information med lågt förtroende innebär meningslöst innehåll, som kallas brus;
5. Värde: möjligheten att omvandla BD till värdefulla lösningar.

Kärnan i maskininlärning

ML utforskar konstruktion och optimering av algoritmer vars uppgift är att förutsäga oväntade/framtida data. Med hjälp av cloud computing säkerställer den flexibiliteten i processen och involverar flera data, oavsett källan. ML-algoritmer kan integreras i varje steg i arbetet med BD, inklusive följande:

• Datasegmentering;
• Dataanalys;
• Modellering.

Genom att gå igenom dessa steg kan du få en helhetsbild med värdefulla slutsatser och mönster, som sedan klassificeras och omvandlas till en tydlig form. Att slå samman maskininlärning och BD är en oändlig process. De tilldelade algoritmerna kontrolleras och förbättras med tiden som information kommer in i systemet.

Generellt tillämpas professionell ML för att följa upp det ständigt ökande och föränderliga infoflödet. ML-algoritmer bearbetar det framväxande innehållet och bestämmer mönster som är associerade med det, som sedan omvandlas till värdefulla slutsatser som skulle kunna införlivas i affärsflödet för att påskynda vissa stadier av beslutsprocessen.

Hur man använder ML-algoritmer för Big Data

Marketing Automation

Kundbasen är hjärtat i varje satsning. Varje företag måste behärska kommunikationsteknikerna och enkelt komma i kontakt med kunderna via de tillgängliga kanalerna. ML tillämpar komplexa algoritmer för att exakt förutsäga kunders önskemål och åtgärder.

Med stöd av ML och BD kan marknadsföringsautomatisering utnyttja sentimentanalys, kundsegmentering och direkta reklaminsatser genom personliga meddelanden för att möta kundernas förväntningar.

ML används ofta av media- och underhållningsspecialister för att exakt bestämma publikens smaker och leverera relevant innehåll.

Textsentimentanalys

Sentimentanalys är ett kraftfullt verktyg för att lansera en ny produkt eller introducera nya funktioner. ML-modeller utbildade på big data låter dig exakt förutsäga kundernas reaktion: om de kommer att älska produkten eller helt ignorera den.

Att förutsäga resultat är möjligt redan i början av produktutvecklingen! Detta gör att du kan ändra design eller marknadsföringsstrategi efter marknadens behov.

Rekommendationssystem

Att ge produktrekommendationer är som en konst: det kräver subtilitet och en robust kombination av ML-tekniker med BD. Denna kombination är bäst integrerad i streamingtjänster: den förenar sammanhang med beteendeförutsägelser för att påverka användarupplevelsen, vilket gör det möjligt för företag att generera effektiva kunderbjudanden.

Du kan förbättra appens prestanda, förbättra användarens engagemang och identifiera problem som påverkar användarupplevelsen HeadSpins datavetenskapsdrivna plattform. Datavetenskapliga funktioner från HeadSpin kan hjälpa dig att ligga före konkurrenterna och nå dina affärsmål.

För att skapa en bra produktrekommendation måste systemet ha en tydlig förståelse för både kundens och företagets önskemål och behov. Mycket av denna information kan samlas in från sociala nätverk, webbformulär, platshistorik och en mängd andra källor.

Genom att korrelera data med specifika, unika mänskliga behov och annan kundaktivitet, ger ML-baserade rekommendationssystem företag en automatiserad marknadsföringsprocess. Till exempel använder Netflix dem flitigt för att erbjuda rätt innehåll till tittarna.

Riskhantering

Med den snabba utvecklingen av datainsamling och datorkraft håller ML på att bli en integrerad del av affärsbeslut. Dess tillämpning på riskhantering har lagt grunden för en ny generation av förbättrade prediktiva modeller.

Riskhantering är en av de bästa applikationerna för maskininlärning och big data. Om du till exempel använder dem för att automatisera bankpoäng och digitalisera nyckelstadier i kreditvärderingsutvärderingen kan det avsevärt minska kostnaderna för ett finansinstitut. De mest användbara ML-metoderna inom detta område är regressioner, beslutsträdsdiagramoch neurala nätverk.

Dechiffrera mönster

ML är perfekt för affärssfärer, där kunskap om kundernas önskemål och handlingar kan ge värdefulla resultat. Till exempel inom sjukvård och läkemedel, där du behöver bearbeta mycket information. ML-tekniker upptäcker sjukdomar i ett tidigt skede och gör det möjligt för sjukhus att bättre hantera tjänster genom att analysera tidigare hälsorapporter, patologiska rapporter och patienthistorier. Detta förbättrar diagnostiken och stimulerar på sikt medicinsk forskning.

Sammanfattningsvis

Maskininlärning är en viktig del av Big Data och används för att omvandla data till användbar kunskap. Eftersom data som samlas in från olika källor bearbetas av ML-algoritmer, lär sig systemet och blir bättre med tiden.

Nyckeln till att framgångsrikt utnyttja ML är genom omfattande dataintegration, att etablera prediktiva modeller som korrekt representerar användarbeteende, såväl som den förändrade situationen och trenderna.

Även om de flesta företag fortfarande arbetar på grundnivån i ML, är det en lovande teknik som kan användas för att skapa mer kraftfulla och flexibla lösningar. Pågående forsknings- och utvecklingsinsatser kommer att säkerställa att egenskaperna hos denna framväxande teknik förbättras, vilket gör den mer effektiv och effektiv när det gäller att förutsäga och organisera framtiden.