Big data analyseren
Grote hoeveelheden gegevens technisch verwerken
Big data analyseren maakt het mogelijk om grotere en uiteenlopende datasets binnen software te verwerken. APPelit ontwikkelt maatwerkoplossingen waarmee data uit geselecteerde bronnen wordt verzameld, gestructureerd en beschikbaar gemaakt voor analyses, visualisaties en aanvullende functies.
De beschikbare gegevens, hun betekenis en de gewenste toepassing vormen daarbij het vertrekpunt. APPelit vertaalt deze informatie naar de benodigde koppelingen, datamodellen en softwarefuncties.
Wat houdt big data analyseren in?
Verbanden en patronen uit datasets halen
Big data-analyse is het technisch onderzoeken van gegevens die door hun omvang, snelheid of verscheidenheid niet eenvoudig handmatig kunnen worden verwerkt. Het kan gaan om gestructureerde gegevens uit databases, maar ook om logbestanden, documenten, sensordata, afbeeldingen en andere ongestructureerde bronnen.
Software kan deze datasets filteren, combineren en doorzoeken. Afhankelijk van de toepassing kunnen onder meer tellingen, vergelijkingen, patronen, afwijkingen en voorspellingen worden berekend.
Data voorbereiden op analyse
Databronnen koppelen en gegevens structureren
Voordat data kan worden geanalyseerd, moet deze technisch toegankelijk en bruikbaar worden gemaakt. Gegevens kunnen afkomstig zijn uit databases, API’s, bedrijfssoftware, bestanden, apparaten of externe platforms.
APPelit kan koppelingen en datastromen ontwikkelen waarmee geselecteerde gegevens periodiek of vrijwel direct worden ingelezen. Met ETL- of ELT-verwerking kunnen verschillende formaten vervolgens worden omgezet naar een afgesproken technische structuur.
Hierbij kunnen onder andere de volgende werkzaamheden worden uitgevoerd:
- Databronnen verbinden via API’s en databasekoppelingen
- Bestanden en gegevensstromen automatisch inlezen
- Formaten, veldnamen en tijdsaanduidingen omzetten
- Dubbele of ontbrekende waarden technisch signaleren
- Gegevens opslaan in een data warehouse of data lake
- Validatieregels toepassen op basis van afgesproken definities
Zo ontstaat een technische basis waarop verdere analysefuncties kunnen worden ontwikkeld.
Technieken voor big data-analyse
Van berekeningen tot patroonherkenning
Welke analysetechniek wordt gebruikt, hangt af van de beschikbare data en de gewenste uitkomst. Soms zijn filters, tellingen en statistische berekeningen voldoende. Bij uitgebreidere toepassingen kunnen data mining, machine learning of Natural Language Processing worden toegevoegd.
Binnen maatwerksoftware kunnen bijvoorbeeld de volgende technieken worden verwerkt:
- Aggregatie: gegevens groeperen en totalen of gemiddelden berekenen
- Classificatie: gegevens indelen volgens vooraf bepaalde categorieën
- Clustering: vergelijkbare gegevens automatisch bij elkaar plaatsen
- Anomaliedetectie: waarden herkennen die afwijken van het gebruikelijke patroon
- Regressieanalyse: relaties tussen meetbare variabelen berekenen
- Forecasting: op basis van historische data mogelijke toekomstige waarden berekenen
- Tekstanalyse: termen, onderwerpen en categorieën uit tekstuele gegevens herkennen
De uitkomsten van deze technieken kunnen als scores, categorieën, grafieken of signaleringen binnen de software beschikbaar worden gemaakt.
Analyse-uitkomsten in software gebruiken
Dashboards, rapportages en geautomatiseerde functies
De resultaten van een big data-analyse kunnen worden verwerkt in een dashboard, rapportage of bestaande applicatie. Gebruikers kunnen gegevens bijvoorbeeld filteren, perioden vergelijken en doorklikken naar onderliggende informatie.
Ook kunnen vooraf afgesproken signaleringen worden toegevoegd. Wanneer een berekende waarde of herkend patroon binnen een ingestelde categorie valt, kan de software dit zichtbaar maken of doorgeven aan een andere applicatie.
Via API’s kunnen analyse-uitkomsten daarnaast worden gedeeld met andere software. Zo kunnen dezelfde gegevens en berekeningen op meerdere plaatsen technisch worden gebruikt.
Data warehouse, data lake of combinatie
Een technische omgeving voor verschillende soorten data
Gestructureerde gegevens voor rapportages kunnen worden opgeslagen in een data warehouse. Voor grotere hoeveelheden ruwe of uiteenlopende data kan een data lake worden gebruikt. Beide omgevingen kunnen ook worden gecombineerd.
APPelit kan de technische opslag en verwerking afstemmen op de databronnen, het datavolume en de functies die binnen de software nodig zijn.
Analysefuncties blijven uitbreiden
Nieuwe databronnen en berekeningen toevoegen
Wanneer later nieuwe gegevens beschikbaar komen, kunnen databronnen, modellen en visualisaties als aanvullende onderdelen worden ontwikkeld. Ook bestaande berekeningen kunnen technisch worden aangepast wanneer definities of gewenste uitkomsten veranderen.
APPelit kan na ingebruikname betrokken blijven bij onderhoud, monitoring en verdere uitbreiding van de dataverwerking en analysesoftware.
Big data analyseren met maatwerksoftware
Bespreek uw datatoepassing met APPelit
Wilt u gegevens uit verschillende bronnen combineren, analyseren en overzichtelijk beschikbaar maken? APPelit bespreekt graag welke data beschikbaar is en welke technische toepassing u wilt realiseren.
Op basis daarvan kunnen we de benodigde koppelingen, dataverwerking en softwarefuncties uitwerken.
Ervaar het gemak van onze service!
Wilt u dat wij contact opnemen? Vul het formulier hieronder in en we bellen u terug.
U kunt ook meer informatie achterlaten via onze contactpagina of het offerteformulier
Ervaar het gemak van onze service!
Wilt u dat wij contact opnemen? Vul het formulier hieronder in en we bellen u terug.
U kunt ook meer informatie achterlaten via onze contactpagina of het offerteformulier
Wij werken onder andere met
