Traditionele en geavanceerde analyses voor grote gegevens - dummies

Wat doet uw bedrijf nu met alle gegevens in al zijn vormen? Big data vereist veel verschillende benaderingen van analyse, traditioneel of geavanceerd, afhankelijk van het probleem dat wordt opgelost. Sommige analyses gebruiken een traditioneel datawarehouse, terwijl andere analyses zullen profiteren van geavanceerde voorspellende analyses. Het holistisch beheren van big data vereist veel verschillende benaderingen om het bedrijf te helpen succesvol plannen te maken voor de toekomst.

Magazijnen en gegevensmarts voor analytische gegevens voor big data

Nadat een bedrijf de enorme hoeveelheden gegevens die beschikbaar zijn, sorteert, is het vaak pragmatisch om de subset met gegevens te nemen die patronen onthult en in de gegevens zet. een formulier dat beschikbaar is voor het bedrijf. Deze magazijnen en marts bieden compressie, meerlaagse partitionering en een massaal parallelle verwerkingsarchitectuur.

Big data-analyse

De mogelijkheid om petabytes aan gegevens te beheren en analyseren, stelt bedrijven in staat om te gaan met clusters van informatie die van invloed kunnen zijn op het bedrijf. Dit vereist analytische engines die deze hooggedistribueerde gegevens kunnen beheren en resultaten kunnen bieden die kunnen worden geoptimaliseerd om een ​​bedrijfsprobleem op te lossen. Analytics kan behoorlijk complex worden met big data.

Sommige organisaties gebruiken bijvoorbeeld voorspellingsmodellen die gestructureerde en ongestructureerde gegevens combineren om fraude te voorspellen. Social media-analyse, tekstanalyses en nieuwe soorten analyses worden gebruikt door organisaties die op zoek zijn naar inzicht in big data.

Rapporten en big data-visualisatie

Organisaties hebben altijd vertrouwd op de mogelijkheid rapporten te maken om hen inzicht te geven in wat de gegevens hen vertellen over alles, van maandelijkse verkoopcijfers tot projecties van groei. Grote gegevens veranderen de manier waarop gegevens worden beheerd en gebruikt.

Als een bedrijf voldoende gegevens kan verzamelen, beheren en analyseren, kan het een nieuwe generatie hulpprogramma's gebruiken om het management de impact van hoe deze gegevenselementen context bieden op basis van het zakelijke probleem dat wordt aangepakt, echt te laten begrijpen. Rapportage en datavisualisatie worden hulpmiddelen om te kijken naar de context van hoe data gerelateerd is en de impact van die relaties op de toekomst.

Toepassingen voor grote gegevens

Vanouds verwachtte het bedrijf dat gegevens zouden worden gebruikt om vragen te beantwoorden over wat te doen en wanneer. Gegevens werden vaak geïntegreerd als velden in bedrijfsapplicaties voor algemene doeleinden. Met de komst van big data is dit aan het veranderen.De ontwikkeling van applicaties wordt nu specifiek ontworpen om te profiteren van de unieke kenmerken van big data.

Sommige van de nieuwe toepassingen zijn op gebieden zoals gezondheidszorg, productiebeheer, verkeersbeheer, enzovoort. Wat hebben al deze big data-applicaties gemeen? Ze vertrouwen op enorme volumes, snelheden en soorten gegevens om het gedrag van een markt te transformeren.

In de gezondheidszorg kan een big data-toepassing mogelijk premature baby's controleren om te bepalen wanneer gegevens aangeven wanneer een interventie nodig is. In de fabricage kan een big data-applicatie worden gebruikt om te voorkomen dat een machine tijdens een productierun afsluit. Een grote toepassing voor dataverkeerbeheer kan het aantal files op drukke snelwegen in de stad verminderen om ongelukken te verminderen, brandstof te besparen en vervuiling te verminderen.